python丟包函數(shù),python怎么調(diào)包

python 8個常用內(nèi)置函數(shù)解說

8個超好用內(nèi)置函數(shù)set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

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python中有許多內(nèi)置函數(shù)，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來梳理下8個好用的python內(nèi)置函數(shù)

1、set()

當需要對一個列表進行去重操作的時候，set()函數(shù)就派上用場了。

用于創(chuàng)建一個集合，集合里的元素是無序且不重復(fù)的。集合對象創(chuàng)建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問如何用python寫一個四則運算器，輸入字符串公式，直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來做就很簡單：eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達式，并且執(zhí)行。

3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過程中，我們經(jīng)常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted() ，它可以對任何可迭代對象進行排序，并返回列表。對列表升序操作：

對元組倒序操作：

使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長度來排序：

根據(jù)自定義規(guī)則，對元組構(gòu)成的列表進行排序：

4、reversed()如果需要對序列的元素進行反轉(zhuǎn)操作，reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個序列，將序列里的元素反轉(zhuǎn)，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時候，假如要對序列里的每個單詞進行大寫轉(zhuǎn)化操作。這個時候就可以使用map()函數(shù)。

map()會根據(jù)提供的函數(shù)，對指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說map()函數(shù)會把序列里的每一個元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個例子，對列表里的每個數(shù)字作平方處理：

6、reduce()前面說到對列表里的每個數(shù)字作平方處理，用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個元素相乘，該怎么做呢？這時候用到reduce()函數(shù)。

reduce()會對參數(shù)序列中元素進行累積。第一、第二個元素先進行函數(shù)操作，生成的結(jié)果再和第三個元素進行函數(shù)操作，以此類推，最終生成所有元素累積運算的結(jié)果。再舉個例子，將字母連接成字符串。

你可能已經(jīng)注意到，reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù)，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來講，是因為它太重要了。

7、filter()一些數(shù)字組成的列表，要把其中偶數(shù)去掉，該怎么做呢？

filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù)，它用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回一個迭代器對象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類似，都是將序列里的每個元素映射到函數(shù)，最終返回結(jié)果。我們再試試，如何從許多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個場景，同時打印出序列里每一個元素和它對應(yīng)的順序號，我們用enumerate()函數(shù)做做看。

enumerate翻譯過來是枚舉、列舉的意思，所以說enumerate()函數(shù)用于對序列里的元素進行順序標注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個例子說明，對字符串進行標注，返回每個字母和其索引。

安利3個被程序員夸爆的Python編程小功能

隨著數(shù)據(jù)挖掘分析在企業(yè)業(yè)務(wù)層面的深度應(yīng)用，我們會發(fā)現(xiàn)，在實際業(yè)務(wù)場景中，數(shù)據(jù)分析工作已經(jīng)逐漸分為2個層次；較為流程化但與業(yè)務(wù)深度結(jié)合的數(shù)據(jù)分析工作，會更傾向于讓業(yè)務(wù)人員通過專業(yè)分析工具進行自主 探索 分析，比如我們的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺，就可以通過拖拽式、智能化的簡便操作，幫助業(yè)務(wù)人員快速上手數(shù)據(jù)分析工作，快速將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。

而針對一些更加細致、專業(yè)化的建模分析需求，其實還是通過代碼的方式去實現(xiàn)更加高效靈活。Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺正是考慮到廣大專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員的實際需求，專門開發(fā)了 【擴展編程】 這一功能模塊，讓自定義編程和平臺中已有的節(jié)點結(jié)合使用，快速提高數(shù)據(jù)分析工作效率！

為了讓廣大數(shù)據(jù)分析師在Tempo平臺中，既可以通過編程實現(xiàn)更加靈活的建模，也能避免原生Python編程的一些使用局限，我們還通過廣泛的用戶調(diào)研，在【擴展編程】模塊設(shè)計了 3個提高Python編程易用性的小功能 ，下面我們一起來看看這三個功能都具體解決了哪些問題~

1、Python洞察不直觀 ，分析結(jié)果可讀性低

我們常說“一圖勝千言”，對于數(shù)據(jù)分析工作來說更是如此。分析結(jié)果最終還是要直接賦能實際業(yè)務(wù)，由于Python代碼行的形式讓分析結(jié)果可讀性極低，分析人員無法快速實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的直觀 探索 分析，導(dǎo)致整體工作效率的降低。

2、Python調(diào)試分析難 ，校驗調(diào)試流程多，反復(fù)折騰易出錯

調(diào)試和分析是Python開發(fā)中非常重要的環(huán)節(jié)，但代碼 校驗報錯結(jié)果難查看 的問題，讓很多數(shù)據(jù)分析人員大傷腦筋。

尤其是現(xiàn)在很多企業(yè)數(shù)據(jù)分析項目是在自己的數(shù)據(jù)平臺中進行的，分析人員只能把平臺中的代碼復(fù)制到第三方平臺中進行校驗，調(diào)試好后再粘貼回平臺中運行，非常麻煩。

3、Python運行總“缺包” ，寫碼大半天，報錯一瞬間

在一般的企業(yè)數(shù)據(jù)分析項目中，預(yù)先有可能會設(shè)置有多套Python環(huán)境，版本并不統(tǒng)一。這就會導(dǎo)致分析人員常常并不清楚自己當前使用的到底是哪一套Python環(huán)境，在編碼時引用的Python包，在不同的Python環(huán)境上運行很有可能會出現(xiàn)缺失，引起代碼執(zhí)行報錯，而且這種錯誤信息并不好排查，一旦報錯只能從頭再來，讓程序員們白白做了無用功。

以往專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員遇到以上問題，只能選擇用更多的時間和精力去修復(fù)bug，那么在我們的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺之中，又是如何解決這些問題，讓 Python編程的應(yīng)用 更簡便、更高效、更適應(yīng)企業(yè)實際需求呢？

1、圖形化洞察，快速 探索 數(shù)據(jù)價值

針對傳統(tǒng)編碼數(shù)據(jù)分析方式難以直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果的缺點，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺——擴展編程模塊特別支持在代碼區(qū)域設(shè)置 通過matplotlib/seabron等圖形方法實現(xiàn)節(jié)點洞察 ，校驗通過后，就可以直接在洞察區(qū)域中查看繪制的圖形，比如：折線圖、直方圖、條形圖、餅圖等。

以后業(yè)務(wù)部門簡單的可視化分析需求就可以直接在建模挖掘分析的同時快速產(chǎn)出，立等可取，無需再周轉(zhuǎn)其他可視化分析工具，大大提高的數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的效率。

2、控制臺，讓調(diào)試分析更便捷

針對傳統(tǒng)Python編程調(diào)試報錯信息不好查看的問題， Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺—擴展編程模塊中的控制臺功能，可以 直接在指定區(qū)域中顯示錯誤信息和代碼中需要print的部分 ，便于使用者快速發(fā)現(xiàn)問題，立即調(diào)整代碼。

除了幫助專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員提高工作效率，控制臺中的【示例】小模塊還內(nèi)置了常用的參考代碼，可以幫助一些不太能熟練應(yīng)用Python編程語言的小白用戶，通過復(fù)用或小部分修改邏輯代碼的方式，也能快速完成數(shù)據(jù)邏輯處理工作。用好這個功能，團隊內(nèi)部的技能培訓(xùn)也能更有章法了呢！

3、快速查詢Python環(huán)境和包版本，事前預(yù)防，再也不怕“丟包缺包”

Python編程最怕丟包缺包問題，在Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺中，我們內(nèi)置了Python環(huán)境版本和包版本的信息查詢組件，分析人員在編碼之前，可以預(yù)先查詢一下當前的Python環(huán)境版本和包版本，如果發(fā)現(xiàn)有缺包就可以在編碼工作開始之前補充安裝，把“丟包缺包”造成的代碼報錯風險降到最低。

今天的Tempo小課堂中，小T主要給大家介紹了如何通過Python擴展編程的三個小功能，幫助代碼偏好的專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員減少不必要的麻煩操作，提高工作效率。

python程序分析pcap文件的丟包率問題，

使用scapy、scapy_http就可以方便的對pcap包中的http數(shù)據(jù)包進行解析

#!/usr/bin/env python

try:

import scapy.all as scapy

except ImportError:

import scapy

try:

# This import works from the project directory

import scapy_http.http

except ImportError:

# If you installed this package via pip, you just need to execute this

from scapy.layers import http

packets = scapy.rdpcap('f:\\abc123.pcap')

for p in packets:

print '=' * 78

[python] view plain copy

#print p.show()

for f in p.payload.fields_desc:

if f.name == 'src' or f.name == 'dst':

ct = scapy.conf.color_theme

vcol = ct.field_value

fvalue = p.payload.getfieldval(f.name)

reprval = f.i2repr(p.payload,fvalue)

print "%s : %s" % (f.name, reprval)

for f in p.payload.payload.fields_desc:

if f.name == 'load':

ct = scapy.conf.color_theme

vcol = ct.field_value

fvalue = p.payload.getfieldval(f.name)

reprval = f.i2repr(p.payload,fvalue)

print "%s : %s" % (f.name, reprval)

其中，p為數(shù)據(jù)包，scapy_http將其分為：

Ethernet-TCP-RAW三個層次，

使用p.show()函數(shù)可以打印出如下結(jié)果：

###[ Ethernet ]###

dst = 02:00:00:00:00:39

src = 00:00:00:01:02:09

type = 0x800

###[ IP ]###

version = 4L

ihl = 5L

tos = 0x0

len = 1014

id = 7180

flags =

frag = 0L

ttl = 45

proto = tcp

chksum = 0xbbf9

src = 126.209.59.13

dst = 121.113.176.25

\options \

###[ Raw ]###

load = '.....'

第一層是網(wǎng)絡(luò)層，包含源、目的mac、ip協(xié)議號，第二層是tcp層，第三層包含端口號、http報文

其中每一層均為上一層的payload成員

新聞名稱：python丟包函數(shù),python怎么調(diào)包
鏈接分享：http://muchs.cn/article18/hcgegp.html

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