是时候学习python了

“ 学习Pyhton，如何学以致用 -- 知识往问题靠，问题往知识靠”

01

为什么学Python

        一直有听说Python神奇，总是想学，虽然不知道为啥。奈何每天写bug，修bug忙得不亦乐乎，总是不得闲。直到有一次与汤哥聊一个数据修复方案时，我只能说出用excel，而领导却说用Python可以非常方便时，我知道是时候学习Python了。于是有了这篇短文。

02

Hello World

        有一个关注程序员的笑话：程序员退休后，学写毛笔字，身体端坐，铺好宣纸，墨入砚台，毛笔蘸墨，突然不知如何下笔，苦思良久，写了二字：hello world 。这看似滑稽，确也道出我们程序员是真真的实干派。接下来我们按学习新技能 的标准SOP： code 三部曲   -- 环境，文档， hello world 开始我的文章。

      运行环境百度一下，你就知道了。如果是mac，使用推荐使用 homebrew ，一条命令搞定（如果提示 upgrading ...  直接ctrl+c 就开始安装了），输入python3 / python 看到如下结果就表示 ready了（我的电脑上安装了两个版本）。

       到这里本来已经可以开始使用vi码代码了，看着还very cool，但发现自己过了那个年纪，idea 装个pyhon 插件十分实用，如下图。智能提示，快速运行，查看结果，实用才香。

        开发环境准备就绪，接下来推荐一个入门文档：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400， 廖雪峰出品，真心不错。2分钟就可以写出第一个HelloWorld。程序写完了，但他几乎没有任何意义，因为他不能为我们解决问题。 

#!/usr/bin/env python3

print("Hello H和J的博客")

输出
/usr/local/bin/python3.7 /Users/jijunjian/learn/mypython/src/HelloWorld.py
Hello H和J的博客

     要了解一门语言，一些基础内容还是要了解下，如果你有一门语言基础的话，几乎可以立马上手，python是一门高级语言。建议了解下数据类型和变量，字符串和编码，使用list和tuple ,使用dict和set。这些是python的基本数据类型，几乎每个程序都会用到。其他就是条件判断，循环，函数等...然而...

03

学以致用

       学了2周，新鲜感消失了，想放弃了，但是心中又无法面对花去的时间，直到学习结构化思维提到：知识往问题靠，问题往知识靠，不断补充知识体系。有了这样的意识问题就来了。

        问题：运营反馈某地投放了200个单车，但是监控地图只能看到150辆，要找出缺少的50辆分析原因。

         背景：系统中以单车编号为key 存放在redis里，而运维提供的web工具一次只能查一个key。

          解决：一个个查，重复200次也能解决问题，但是太麻烦。做为程序员，我们首要做的就是：do not repeat yourself。既然问题要往知识靠，那我刚学的python是否可以快速搞定呢：运维提供的web工具其实就是发起一个http请求，解析返回的json，这些对于python来就就是几行代码的事儿，于是代码就写了好了。真的比重复200次又快，又准。这样的经历比单纯的学习深刻许多。

#!/usr/bin/env python3

import requests
import json

#单车列表
dataList = [
    'hget  mapBike:单车编号1 city',
    'hget  mapBike:单车编号2 city'
]

host = "运维工具地址"

headers = \
    {
        "method":"POST",
        "path":"/execute",
        "token":"我的token",
        "user-agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36"
    }

index = 0;
errorCount = 0;
for i in dataList:
    index +=1
    body = \
        {
            "redisName": "redis-cluster",
            "command": i
        }
    r = requests.post(host,headers=headers,data=json.dumps(body))
    data2 = json.loads(r.text)
    print("index=%s" % index)
    if data2["data"] != '城市编号':
        print("error:%s" % i)
        errorCount += 1;
print("一共：%s" % index)
print("error：%s" % errorCount)

        有了这次经历，又燃起了学习热情。map/reduce概念是一个有意思的东西，建议大家一定要学习。看大数据书籍里会多次提到。话分两头，又来了一个问题。

        问题：新版单车投放功能有一个缺陷，导致已经投放的数万个单车某个属性错误，要按单车编号修正数量。

         背景：投放时单车信息保存在了日志表的扩展信息中，dba只能导出格式如下，其他信息已经删除。整个文件30M, 想使用多行编辑，删除多余再使用excel公式生成sql, 想法很好，就是编辑时卡顿...谁用谁我知道

{"bikeNo":"abc123dba1"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba2"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba3"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba4"} 2020-03-07 20:43:31.64747
{"bikeNo":"abc123dba5"} 2020-03-07 20:43:31.64747

　　解决：这次没思考直接就想到Python了，想法很简单：

         1，按行读取，找到最后个“}”，拆分成两个字符串。第二个为时间

         2，解析json得到单车编号，

         3，拼接bikeNo，与时间生成sql。输出到文件。

         想到这里代码也写好了，就是这么快。关键还不会出错。

#!/usr/bin/env python3

import json

#读数据文件
with open('/Users/jijunjian/Downloadshttps://img.qb5200.com/download-x/daa.sql', 'r') as f1:
    list1 = f1.readlines()
    print(len(list1))

#最终输出文件
with open('/Users/jijunjian/Downloads/test.txt', 'w') as f:
    for i in range(0, len(list1)):
        list1[i] = list1[i].strip('\n')
        index = list1[i].rindex('}');
        ctime = list1[i][index+1:].strip()
        jsonString = list1[i][0:index+1]
        jsonx = json.loads(jsonString)
        # 可以拼接成 update 语句
        f.write(jsonx["assertNo"]+";"+ctime+" "+"\n")
        print(i)

04

结语

        后来与汤哥聊到Python的话题，我们学习Python并不是想成为这个领域的专家，而是当来一个工具来使用。对我而言，这样的程度就够了，能快速解决问题，提供多一个思路。便不在纠结还要学多少了，以后有需求再补充知识体系就可以了。从美菜到哈啰的最近一年多看了10来本书，一直觉得没啥收获，就是没想明白为什么要学。箭靶都没有，只练习拉弓不会有多少提高。

        上面的这些问题不一定非要用python去解决，js，java都能实现，也许还更多快。既然学了Python，权当练手了。如何学以致用 -- 知识往问题靠，问题往知识靠

         I have a dream to be a good programmer。

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