Mr_Zhen的博客

Python字典是键值对形式的无序数据结构（Python3.7+保证插入顺序），用于存储关联数据。创建方式包括直接定义、dict()函数和字典推导式。通过键访问值，推荐使用get()方法避免KeyError。支持修改、添加和删除元素（del、pop、popitem、clear）。常用方法有keys()、values()、items()、update()和copy()（注意浅拷贝问题）。可遍历字典的键、值或键值对，并支持嵌套结构表示复杂数据。字典是处理关联数据的高效工具，需注意键的唯一性和不可变性。

Python的re模块是处理正则表达式的核心工具，用于字符串匹配、查找、替换等文本操作。文章介绍了re模块的基础使用步骤、核心函数（match、search、findall、sub等）以及Match对象的常用方法。重点讲解了正则表达式元字符的含义和使用技巧，包括匹配模式、分组、标志位等。同时提供了性能优化建议和实际应用示例（如邮箱验证），并提醒注意贪婪匹配、原始字符串等常见问题。该模块通过预编译模式可提高效率，适合处理复杂的文本匹配需求。

Python的random模块是标准库中用于生成伪随机数的核心工具，支持多种随机数生成和序列操作。主要功能包括：1）生成随机浮点数(random.random)和整数(randint/randrange)；2）序列随机选择(choice)、抽样(sample)和打乱顺序(shuffle)；3）指定范围的均匀分布(uniform)和特殊分布随机数(gauss等)；4）通过seed设置实现可重现结果。该模块适用于游戏开发、抽样模拟等场景，但注意其生成的是伪随机数，加密场景应使用secrets模块。

Python的math模块是标准数学运算工具库，提供基础到高级的数学函数。主要功能包括：常用常数（π、e等）、幂运算与开方（pow、sqrt）、三角函数（sin/cos/tan，需弧度参数）、对数函数（log/log10/log2）、取整方法（ceil/floor/trunc）以及阶乘、公约数等实用函数。所有函数处理浮点数，部分有输入限制（如sqrt要求非负数）。需注意该模块不支持复数运算，复数计算需使用cmath模块。适用于科学计算、工程应用等场景，是Python数学运算的核心工具之一。

Python的sqlite3模块提供了操作SQLite数据库的标准接口。SQLite是轻量级嵌入式数据库，数据存储在单一文件中，无需独立服务器，适合小型应用和本地存储。模块支持连接管理、游标操作、事务控制等核心功能，可实现表的创建、数据增删改查等操作。通过参数化查询防止SQL注入，使用上下文管理自动处理资源释放。虽然适合单线程和低并发场景，但具有部署简单、资源占用少的优势，是轻量级数据存储的理想选择。

Python logging模块提供了标准化的日志管理功能，比print更强大。它支持5种日志级别（DEBUG到CRITICAL），通过Logger、Handler、Formatter和Filter四个核心组件实现灵活配置。基本用法可通过basicConfig快速设置，高级用法支持多目的地输出、日志轮转和异常捕获。最佳实践包括：分环境设置日志级别、包含上下文信息、避免日志泛滥等。该模块是Python开发中提升代码可调试性和可维护性的重要工具。

Python的json模块提供了JSON数据的序列化与反序列化功能。主要方法包括：dumps()将Python对象转为JSON字符串，dump()写入文件；loads()将JSON字符串转为Python对象，load()从文件读取。支持格式化输出、中文处理、自定义类型转换等特性，可用于API交互、配置文件处理等场景。使用时要确保JSON格式正确，并注意非ASCII字符和特殊数据类型的处理。

本文提供了使用Python和pika库实现RabbitMQ消息队列的完整示例，包含生产者和消费者两个模块。生产者模块支持发送字符串和JSON格式消息，实现消息持久化和错误处理；消费者模块包含消息手动确认、自动重连和公平调度机制。代码采用面向对象设计，包含详细日志记录，适合生产环境使用。使用方法简单，只需配置连接参数后分别运行生产者发送消息和消费者处理消息即可。该实现支持自定义消息格式、业务逻辑和队列参数，具有良好的可靠性和扩展性。

本文详细介绍了Python异常处理机制。核心内容包括try-except基本结构、捕获多异常处理、else子句无异常执行、finally子句资源释放、raise主动抛出异常、自定义异常类实现业务错误处理，以及assert断言调试功能。文章强调了异常处理的最佳实践：捕获具体异常、避免忽略错误、确保资源释放、使用自定义异常提高可读性。通过合理应用这些机制，可以增强程序健壮性，实现优雅的错误处理和调试。

Python文件操作指南：通过open()函数实现数据持久化，涵盖文本/二进制文件的读写、指针操作及异常处理。关键点包括：使用with语句自动管理文件、区分读写模式(r/w/a等)、大文件推荐逐行读取、注意编码格式(文本模式)和及时关闭文件。提供read()/write()等基础方法，以及seek()/tell()指针控制，强调异常处理确保程序健壮性。特别说明二进制操作需加'b'模式，适用于图片等非文本文件。

本文详细介绍了Python中列表(list)的创建和操作方法。主要内容包括：列表可通过[]、list()函数或列表推导式创建；支持索引和切片访问元素；可修改元素值或进行增删操作(append/insert/extend/remove/pop等)；常用方法有sort()、reverse()、count()等；支持嵌套创建多维列表。文章特别强调了列表的可变性特点，并比较了append与extend的区别，推荐使用高效的列表推导式创建列表。这些操作是Python处理批量数据的核心工具。

本文介绍了Python中常用的加密方法，包括哈希加密（如MD5、SHA-256）、对称加密（AES）、非对称加密（RSA）和消息认证码（HMAC）。哈希加密用于密码存储和数据校验，对称加密适合大数据加密，非对称加密用于密钥传输和数字签名，HMAC则用于验证消息完整性。文章提供了各类加密的实现示例，并强调安全注意事项，如密钥管理、算法选择和加盐处理等。建议根据实际需求选用适当加密方式，并遵循安全最佳实践。