python编程0基础好学吗

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筋斗云
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大家好,今天我们要解答,python零基础能学吗 知乎 python编程0基础怎么学,现在让我们一起来看看吧!

一、 数字
1 求绝对值

绝对值或复数的模

In \[1\]: abs(\-6)   Out\[1\]: 6 
2 进制转化

十进制转换为二进制:

In \[2\]: bin(10)   Out\[2\]: '0b1010' 

十进制转换为八进制:

In \[3\]: oct(9)   Out\[3\]: '0o11' 

十进制转换为十六进制:

In \[4\]: hex(15)   Out\[4\]: '0xf' 
3 整数和ASCII互转

十进制整数对应的ASCII字符

In \[1\]: chr(65)   Out\[1\]: 'A' 

查看某个ASCII字符对应的十进制数

In \[1\]: ord('A')   Out\[1\]: 65 
4 元素都为真检查

所有元素都为真,返回 True,否则为False

In \[5\]: all(\[1,0,3,6\])   Out\[5\]: False 
In \[6\]: all(\[1,2,3\])   Out\[6\]: True 
5 元素至少一个为真检查

至少有一个元素为真返回True,否则False

In \[7\]: any(\[0,0,0,\[\]\])   Out\[7\]: False 
In \[8\]: any(\[0,0,1\])   Out\[8\]: True 
6 判断是真是假

测试一个对象是True, 还是False.

In \[9\]: bool(\[0,0,0\])   Out\[9\]: True      In \[10\]: bool(\[\])   Out\[10\]: False      In \[11\]: bool(\[1,0,1\])   Out\[11\]: True 
7 创建复数

创建一个复数

In \[1\]: complex(1,2)   Out\[1\]: (1+2j) 
8 取商和余数

分别取商和余数

In \[1\]: divmod(10,3)   Out\[1\]: (3, 1) 
9 转为浮点类型

将一个整数或数值型字符串转换为浮点数

In \[1\]: float(3)   Out\[1\]: 3.0 

如果不能转化为浮点数,则会报ValueError:

In \[2\]: float('a')   \# ValueError: could not convert string to float: 'a' 
10 转为整型

int(x, base =10) , x可能为字符串或数值,将x 转换为一个普通整数学了python还有必要学c吗。如果参数是字符串,那么它可能包含符号和小数点。如果超出了普通整数的表示范围,一个长整数被返回。

In \[1\]: int('12',16)   Out\[1\]: 18 
11 次幂

base为底的exp次幂,如果mod给出,取余

In \[1\]: pow(3, 2, 4)   Out\[1\]: 1 
12 四舍五入

四舍五入,ndigits代表小数点后保留几位:

In \[11\]: round(10.0222222, 3)   Out\[11\]: 10.022      In \[12\]: round(10.05,1)   Out\[12\]: 10.1 
13 链式比较
i \= 3   print(1 < i < 3)  \# False   print(1 < i <= 3)  \# True 
二、 字符串
14 字符串转字节

字符串转换为字节类型

In \[12\]: s \= "apple"                                                                  In \[13\]: bytes(s,encoding\='utf-8')   Out\[13\]: b'apple' 
15 任意对象转为字符串
In \[14\]: i \= 100                                                                      In \[15\]: str(i)   Out\[15\]: '100'      In \[16\]: str(\[\])   Out\[16\]: '\[\]'      In \[17\]: str(tuple())   Out\[17\]: '()' 
16 执行字符串表示的代码

将字符串编译成python能识别或可执行的代码,也可以将文字读成字符串再编译。

In \[1\]: s  \= "print('helloworld')"          In \[2\]: r \= compile(s,"<string>", "exec")          In \[3\]: r   Out\[3\]: <code object <module\> at 0x0000000005DE75D0, file "<string>", line 1\>          In \[4\]: exec(r)   helloworld 
17 计算表达式

将字符串str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果取出字符串中内容

In \[1\]: s \= "1 + 3 +5"       ...: eval(s)       ...:   Out\[1\]: 9 
18 字符串格式化

格式化输出字符串,format(value, format_spec)实质上是调用了value的__format__(format_spec)方法。

In [104]: print("i am {0},age{1}".format("tom",18))   i am tom,age18    
三、 函数
19 拿来就用的排序函数

排序:

In \[1\]: a \= \[1,4,2,3,1\]      In \[2\]: sorted(a,reverse\=True)   Out\[2\]: \[4, 3, 2, 1, 1\]      In \[3\]: a \= \[{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':'        ...: xiaohong','age':20,'gender':'female'}\]   In \[4\]: sorted(a,key\=lambda x: x\['age'\],reverse\=False)   Out\[4\]:   \[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},    {'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}\] 
20 求和函数

求和:

In \[181\]: a \= \[1,4,2,3,1\]      In \[182\]: sum(a)   Out\[182\]: 11      In \[185\]: sum(a,10) #求和的初始值为10   Out\[185\]: 21 
21 nonlocal用于内嵌函数中

关键词nonlocal常用于函数嵌套中,声明变量i为非局部变量;如果不声明,i+=1表明i为函数wrapper内的局部变量,因为在i+=1引用(reference)时,i未被声明,所以会报unreferenced variable的错误。

def excepter(f):       i \= 0       t1 \= ()       def wrapper():           try:               f()           except Exception as e:               nonlocal i               i += 1               print(f'{e.args\[0\]}: {i}')               t2 \= ()               if i \== n:                   print(f'spending time:{round(t2\-t1,2)}')       return wrapper 
22 global 声明全局变量

先回答为什么要有global,一个变量被多个函数引用,想让全局变量被所有函数共享。有的伙伴可能会想这还不简单,这样写:

i \= 5   def f():       print(i)      def g():       print(i)       pass      f()   g() 

f和g两个函数都能共享变量i,程序没有报错,所以他们依然不明白为什么要用global.

但是,如果我想要有个函数对i递增,这样:

def h():       i += 1      h() 

此时执行程序,bang, 出错了!抛出异常:UnboundLocalError,原来编译器在解释i+=1时会把i解析为函数h()内的局部变量,很显然在此函数内,编译器找不到对变量i的定义,所以会报错。

global就是为解决此问题而被提出,在函数h内,显式地告诉编译器i为全局变量,然后编译器会在函数外面寻找i的定义,执行完i+=1后,i还为全局变量,值加1:

i \= 0   def h():       global i       i += 1      h()   print(i) 
23 交换两元素
def swap(a, b):       return b, a         print(swap(1, 0))  \# (0,1) 
24 操作函数对象
In \[31\]: def f():       ...:     print('i\\'m f')       ...:      In \[32\]: def g():       ...:     print('i\\'m g')       ...:      In \[33\]: \[f,g\]\[1\]()   i'm g 

创建函数对象的list,根据想要调用的index,方便统一调用。

25 生成逆序序列
list(range(10,\-1,\-1)) \# \[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0\] 

第三个参数为负时,表示从第一个参数开始递减,终止到第二个参数(不包括此边界)

26 函数的五类参数使用例子

python五类参数:位置参数,关键字参数,默认参数,可变位置或关键字参数的使用。

def f(a,\*b,c\=10,\*\*d):     print(f'a:{a},b:{b},c:{c},d:{d}') 

默认参数c不能位于可变关键字参数d后.

调用f:

In \[10\]: f(1,2,5,width\=10,height\=20)   a:1,b:(2, 5),c:10,d:{'width': 10, 'height': 20} 

可变位置参数b实参后被解析为元组(2,5);而c取得默认值10; d被解析为字典.

再次调用f:

In \[11\]: f(a\=1,c\=12)   a:1,b:(),c:12,d:{} 

a=1传入时a就是关键字参数,b,d都未传值,c被传入12,而非默认值。

注意观察参数a, 既可以f(1),也可以f(a=1) 其可读性比第一种更好,建议使用f(a=1)。如果要强制使用f(a=1),需要在前面添加一个星号:

def f(\*,a,\*\*b):     print(f'a:{a},b:{b}') 

此时f(1)调用,将会报错:TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given

只能f(a=1)才能OK.

说明前面的*发挥作用,它变为只能传入关键字参数,那么如何查看这个参数的类型呢?借助python的inspect模块:

In \[22\]: for name,val in signature(f).parameters.items():       ...:     print(name,)       ...:   a KEYWORD\_ONLY   b VAR\_KEYWORD 

可看到参数a的类型为KEYWORD_ONLY,也就是仅仅为关键字参数。

但是,如果f定义为:

def f(a,\*b):     print(f'a:{a},b:{b}') 

查看参数类型:

In \[24\]: for name,val in signature(f).parameters.items():       ...:     print(name,)       ...:   a POSITIONAL\_OR\_KEYWORD   b VAR\_POSITIONAL 

可以看到参数a既可以是位置参数也可是关键字参数。

27 使用slice对象

生成关于蛋糕的序列cake1:

In \[1\]: cake1 \= list(range(5,0,\-1))      In \[2\]: b \= cake1\[1:10:2\]      In \[3\]: b   Out\[3\]: \[4, 2\]      In \[4\]: cake1   Out\[4\]: \[5, 4, 3, 2, 1\] 

再生成一个序列:

In \[5\]: from random import randint      ...: cake2 \= \[randint(1,100) for \_ in range(100)\]      ...: \# 同样以间隔为2切前10个元素,得到切片d      ...: d \= cake2\[1:10:2\]   In \[6\]: d   Out\[6\]: \[75, 33, 63, 93, 15\] 

你看,我们使用同一种切法,分别切开两个蛋糕cake1,cake2. 后来发现这种切法极为经典,又拿它去切更多的容器对象。

那么,为什么不把这种切法封装为一个对象呢?于是就有了slice对象。

定义slice对象极为简单,如把上面的切法定义成slice对象:

perfect\_cake\_slice\_way \= slice(1,10,2)   #去切cake1   cake1\_slice \= cake1\[perfect\_cake\_slice\_way\]   cake2\_slice \= cake2\[perfect\_cake\_slice\_way\]      In \[11\]: cake1\_slice   Out\[11\]: \[4, 2\]      In \[12\]: cake2\_slice   Out\[12\]: \[75, 33, 63, 93, 15\] 

与上面的结果一致。

对于逆向序列切片,slice对象一样可行:

a \= \[1,3,5,7,9,0,3,5,7\]   a\_ \= a\[5:1:\-1\]      named\_slice \= slice(5,1,\-1)   a\_slice \= a\[named\_slice\]      In \[14\]: a\_   Out\[14\]: \[0, 9, 7, 5\]      In \[15\]: a\_slice   Out\[15\]: \[0, 9, 7, 5\] 

频繁使用同一切片的操作可使用slice对象抽出来,复用的同时还能提高代码可读性。

28 lambda 函数的动画演示

有些读者反映,lambda函数不太会用,问我能不能解释一下。

比如,下面求这个 lambda函数:

def max\_len(\*lists):       return max(\*lists, key\=lambda v: len(v)) 

有两点疑惑:

参数v的取值?

lambda函数有返回值吗?如果有,返回值是多少?

调用上面函数,求出以下三个最长的列表:

r \= max\_len(\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6, 7\], \[8\])   print(f'更长的列表是{r}') 

程序完整运行过程,动画演示如下:

结论:

参数v的可能取值为*lists,也就是 tuple 的一个元素。

lambda函数返回值,等于lambda v冒号后表达式的返回值。

四、 数据结构
29 转为字典

创建数据字典

In \[1\]: dict()   Out\[1\]: {}      In \[2\]: dict(a\='a',b\='b')   Out\[2\]: {'a': 'a', 'b': 'b'}      In \[3\]: dict(zip(\['a','b'\],\[1,2\]))   Out\[3\]: {'a': 1, 'b': 2}      In \[4\]: dict(\[('a',1),('b',2)\])   Out\[4\]: {'a': 1, 'b': 2} 
30 冻结集合

创建一个不可修改的集合。

In \[1\]: frozenset(\[1,1,3,2,3\])   Out\[1\]: frozenset({1, 2, 3}) 

因为不可修改,所以没有像set那样的addpop方法

31 转为集合类型

返回一个set对象,集合内不允许有重复元素:

In \[159\]: a \= \[1,4,2,3,1\]      In \[160\]: set(a)   Out\[160\]: {1, 2, 3, 4} 
32 转为切片对象

class slice(start, stop[, step])

返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象,它让代码可读性、可维护性变好。

In \[1\]: a \= \[1,4,2,3,1\]      In \[2\]: my\_slice\_meaning \= slice(0,5,2)      In \[3\]: a\[my\_slice\_meaning\]   Out\[3\]: \[1, 2, 1\] 
33 转元组

tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型

In \[16\]: i\_am\_list \= \[1,3,5\]   In \[17\]: i\_am\_tuple \= tuple(i\_am\_list)   In \[18\]: i\_am\_tuple   Out\[18\]: (1, 3, 5) 
五、 类和对象
34 是否可调用

检查对象是否可被调用

In \[1\]: callable(str)   Out\[1\]: True      In \[2\]: callable(int)   Out\[2\]: True 
In \[18\]: class Student():       ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):       ...:          \= id        ...:          \= name        ...:     def \_\_repr\_\_(self):       ...:         return 'id = ' +', name = '        ...      In \[19\]: xiaoming \= Student('001','xiaoming')      In \[20\]: callable(xiaoming)   Out\[20\]: False 

如果能调用xiaoming(), 需要重写Student类的__call__方法:

In \[1\]: class Student():       ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):       ...:          \= id       ...:          \= name       ...:     def \_\_repr\_\_(self):       ...:         return 'id = ' +', name = '       ...:     def \_\_call\_\_(self):       ...:         print('I can be called')       ...:         print(f'my name is {}')       ...:      In \[2\]: t \= Student('001','xiaoming')      In \[3\]: t()   I can be called   my name is xiaoming 
35 ascii 展示对象

调用对象的 __repr__ 方法,获得该方法的返回值,如下例子返回值为字符串

\>>\> class Student():       def \_\_init\_\_(self,id,name):            \= id            \= name       def \_\_repr\_\_(self):           return 'id = ' +', name = ' 

调用:

\>>\> xiaoming \= Student(id\='1',name\='xiaoming')   \>>\> xiaoming   id \= 1, name \= xiaoming   \>>\> ascii(xiaoming)   'id = 1, name = xiaoming' 
36 类方法

classmethod 装饰器对应的函数不需要实例化,不需要 self 参数,但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数,可以来调用类的属性,类的方法,实例化对象等。

In \[1\]: class Student():       ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):       ...:          \= id       ...:          \= name       ...:     def \_\_repr\_\_(self):       ...:         return 'id = ' +', name = '       ...:     @classmethod       ...:     def f(cls):       ...:         print(cls) 
37 动态删除属性

删除对象的属性

In \[1\]: delattr(xiaoming,'id')      In \[2\]: hasattr(xiaoming,'id')   Out\[2\]: False 
38 一键查看对象所有方法

不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时返回参数的属性,方法列表。

In \[96\]: dir(xiaoming)   Out\[96\]:   \['\_\_class\_\_',    '\_\_delattr\_\_',    '\_\_dict\_\_',    '\_\_dir\_\_',    '\_\_doc\_\_',    '\_\_eq\_\_',    '\_\_format\_\_',    '\_\_ge\_\_',    '\_\_getattribute\_\_',    '\_\_gt\_\_',    '\_\_hash\_\_',    '\_\_init\_\_',    '\_\_init\_subclass\_\_',    '\_\_le\_\_',    '\_\_lt\_\_',    '\_\_module\_\_',    '\_\_ne\_\_',    '\_\_new\_\_',    '\_\_reduce\_\_',    '\_\_reduce\_ex\_\_',    '\_\_repr\_\_',    '\_\_setattr\_\_',    '\_\_sizeof\_\_',    '\_\_str\_\_',    '\_\_subclasshook\_\_',    '\_\_weakref\_\_',        'name'\] 
39 动态获取对象属性

获取对象的属性

In \[1\]: class Student():      ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):      ...:          \= id      ...:          \= name      ...:     def \_\_repr\_\_(self):      ...:         return 'id = ' +', name = '      In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')   In \[3\]: getattr(xiaoming,'name') \# 获取xiaoming这个实例的name属性值   Out\[3\]: 'xiaoming' 
40 对象是否有这个属性
In \[1\]: class Student():      ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):      ...:          \= id      ...:          \= name      ...:     def \_\_repr\_\_(self):      ...:         return 'id = ' +', name = '      In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')   In \[3\]: hasattr(xiaoming,'name')   Out\[3\]: True      In \[4\]: hasattr(xiaoming,'address')   Out\[4\]: False 
41 对象门牌号

返回对象的内存地址

In \[1\]: id(xiaoming)   Out\[1\]: 98234208 
42 isinstance

判断_object_是否为类_classinfo_的实例,是返回true

In \[1\]: class Student():      ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):      ...:          \= id      ...:          \= name      ...:     def \_\_repr\_\_(self):      ...:         return 'id = ' +', name = '      In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')      In \[3\]: isinstance(xiaoming,Student)   Out\[3\]: True 
43 父子关系鉴定
In \[1\]: class undergraduate(Student):       ...:     def studyClass(self):       ...:         pass       ...:     def attendActivity(self):       ...:         pass      In \[2\]: issubclass(undergraduate,Student)   Out\[2\]: True      In \[3\]: issubclass(object,Student)   Out\[3\]: False      In \[4\]: issubclass(Student,object)   Out\[4\]: True 

如果class是classinfo元组中某个元素的子类,也会返回True

In \[1\]: issubclass(int,(int,float))   Out\[1\]: True 
44 所有对象之根

object 是所有类的基类

In \[1\]: o \= object()      In \[2\]: type(o)   Out\[2\]: object 
45 创建属性的两种方式

返回 property 属性,典型的用法:

class C:       def \_\_init\_\_(self):           self.\_x \= None          def getx(self):           return self.\_x          def setx(self, value):           self.\_x \= value          def delx(self):           del self.\_x       \# 使用property类创建 property 属性       x \= property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.") 

使用python装饰器,实现与上完全一样的效果代码:

class C:       def \_\_init\_\_(self):           self.\_x \= None          @property       def x(self):           return self.\_x          @x.setter       def x(self, value):           self.\_x \= value          @x.deleter       def x(self):           del self.\_x 
46 查看对象类型

class type(name, bases, dict)

传入一个参数时,返回 object 的类型:

In \[1\]: class Student():      ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):      ...:          \= id      ...:          \= name      ...:     def \_\_repr\_\_(self):      ...:         return 'id = ' +', name = '      ...:      In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')   In \[3\]: type(xiaoming)   Out\[3\]: \_\_main\_\_.Student      In \[4\]: type(tuple())   Out\[4\]: tuple 
47 元类

xiaoming, xiaohong, xiaozhang 都是学生,这类群体叫做 Student.

Python 定义类的常见方法,使用关键字 class

In \[36\]: class Student(object):       ...:     pass 

xiaoming, xiaohong, xiaozhang 是类的实例,则:

xiaoming \= Student()   xiaohong \= Student()   xiaozhang \= Student() 

创建后,xiaoming 的 __class__ 属性,返回的便是 Student

In \[38\]: xiaoming.\_\_class\_\_   Out\[38\]: \_\_main\_\_.Student 

问题在于,Student 类有 __class__属性,如果有,返回的又是什么?

In \[39\]: xiaoming.\_\_class\_\_.\_\_class\_\_   Out\[39\]: type 

哇,程序没报错,返回 type

那么,我们不妨猜测:Student 类,类型就是 type

换句话说,Student类就是一个对象,它的类型就是 type

所以,Python 中一切皆对象,类也是对象

Python 中,将描述 Student 类的类被称为:元类。

按照此逻辑延伸,描述元类的类被称为:元元类,开玩笑了~ 描述元类的类也被称为元类。

聪明的朋友会问了,既然 Student 类可创建实例,那么 type 类可创建实例吗?如果能,它创建的实例就叫:类 了。你们真聪明!

说对了,type 类一定能创建实例,比如 Student 类了。

In \[40\]: Student \= type('Student',(),{})      In \[41\]: Student   Out\[41\]: \_\_main\_\_.Student 

它与使用 class 关键字创建的 Student 类一模一样。

Python 的类,因为又是对象,所以和 xiaomingxiaohong 对象操作相似。支持:

赋值

拷贝

添加属性

作为函数参数

In \[43\]: StudentMirror \= Student \# 类直接赋值 # 类直接赋值   In \[44\]: Student.class\_property \= 'class\_property' \# 添加类属性   In \[46\]: hasattr(Student, 'class\_property')   Out\[46\]: True 

元类,确实使用不是那么多,也许先了解这些,就能应付一些场合。就连 Python 界的领袖 Tim Peters 都说:

“元类就是深度的魔法,99%的用户应该根本不必为此操心。

六、工具
48 枚举对象

返回一个可以枚举的对象,该对象的next()方法将返回一个元组。

In \[1\]: s \= \["a","b","c"\]       ...: for i ,v in enumerate(s,1):       ...:     print(i,v)       ...:   1 a   2 b   3 c 
49 查看变量所占字节数
In \[1\]: import sys      In \[2\]: a \= {'a':1,'b':2.0}      In \[3\]: sys.getsizeof(a) \# 占用240个字节   Out\[3\]: 240 
50 过滤器

在函数中设定过滤条件,迭代元素,保留返回值为True的元素:

In \[1\]: fil \= filter(lambda x: x\>10,\[1,11,2,45,7,6,13\])      In \[2\]: list(fil)   Out\[2\]: \[11, 45, 13\] 
51 返回对象的哈希值

返回对象的哈希值,值得注意的是自定义的实例都是可哈希的,list, dict, set等可变对象都是不可哈希的(unhashable)

In \[1\]: hash(xiaoming)   Out\[1\]: 6139638      In \[2\]: hash(\[1,2,3\])   \# TypeError: unhashable type: 'list' 
52 一键帮助

返回对象的帮助文档

In \[1\]: help(xiaoming)   Help on Student in module \_\_main\_\_ object:      class Student(builtins.object)    |  Methods defined here:    |    |  \_\_init\_\_(self, id, name)    |    |  \_\_repr\_\_(self)    |    |  Data deors defined here:    |    |  \_\_dict\_\_    |      dictionary for instance variables (if defined)    |    |  \_\_weakref\_\_    |      list of weak references to the object (if defined) 
53 获取用户输入

获取用户输入内容

In \[1\]: input()   aa   Out\[1\]: 'aa' 
54 创建迭代器类型

使用iter(obj, sentinel), 返回一个可迭代对象, sentinel可省略(一旦迭代到此元素,立即终止)

In \[1\]: lst \= \[1,3,5\]      In \[2\]: for i in iter(lst):       ...:     print(i)       ...:   1   3   5 
In \[1\]: class TestIter(object):       ...:     def \_\_init\_\_(self):       ...:         self.l\=\[1,3,2,3,4,5\]       ...:         self.i\=iter(self.l)       ...:     def \_\_call\_\_(self):  #定义了\_\_call\_\_方法的类的实例是可调用的       ...:         item \= next(self.i)       ...:         print ("\_\_call\_\_ is called,fowhich would return",item)       ...:         return item       ...:     def \_\_iter\_\_(self): #支持迭代协议(即定义有\_\_iter\_\_()函数)       ...:         print ("\_\_iter\_\_ is called!!")       ...:         return iter(self.l)   In \[2\]: t \= TestIter()   In \[3\]: t() \# 因为实现了\_\_call\_\_,所以t实例能被调用   \_\_call\_\_ is called,which would return 1   Out\[3\]: 1      In \[4\]: for e in TestIter(): \# 因为实现了\_\_iter\_\_方法,所以t能被迭代       ...:     print(e)       ...:   \_\_iter\_\_ is called!!   1   3   2   3   4   5 
55 打开文件

返回文件对象

In \[1\]: fo \= open('',mode\='r', encoding\='utf-8')      In \[2\]: ()   Out\[2\]: '\\ufefflife is not so long,\\nI use Python to play.' 

mode取值表:

'r'读取(默认)'w'写入,并先截断文件'x'排它性创建,如果文件已存在则失败'a'写入,如果文件存在则在末尾追加'b'二进制模式't'文本模式(默认)'+'打开用于更新(读取与写入)

56 创建range序列

range(stop)

range(start, stop[,step])

生成一个不可变序列:

In \[1\]: range(11)   Out\[1\]: range(0, 11)      In \[2\]: range(0,11,1)   Out\[2\]: range(0, 11) 
57 反向迭代器
In \[1\]: rev \= reversed(\[1,4,2,3,1\])      In \[2\]: for i in rev:        ...:     print(i)        ...:   1   3   2   4   1 
58 聚合迭代器

创建一个聚合了来自每个可迭代对象中的元素的迭代器:

In \[1\]: x \= \[3,2,1\]   In \[2\]: y \= \[4,5,6\]   In \[3\]: list(zip(y,x))   Out\[3\]: \[(4, 3), (5, 2), (6, 1)\]      In \[4\]: a \= range(5)   In \[5\]: b \= list('abcde')   In \[6\]: b   Out\[6\]: \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\]   In \[7\]: \[str(y) + str(x) for x,y in zip(a,b)\]   Out\[7\]: \['a0', 'b1', 'c2', 'd3', 'e4'\] 
59 链式操作
from operator import (add, sub)         def add\_or\_sub(a, b, oper):       return (add if oper \== '+' else sub)(a, b)         add\_or\_sub(1, 2, '-')  \# -1 
60 对象序列化

对象序列化,是指将内存中的对象转化为可存储或传输的过程。很多场景,直接一个类对象,传输不方便。

但是,当对象序列化后,就会更加方便,因为约定俗成的,接口间的调用或者发起的 web 请求,一般使用 json 串传输。

实际使用中,一般对类对象序列化。先创建一个 Student 类型,并创建两个实例。

class Student():       def \_\_init\_\_(self,\*\*args):            \= args\['ids'\]            \= args\['name'\]           self.address \= args\['address'\]   xiaoming \= Student(ids \= 1,name \= 'xiaoming',address \= '北京')   xiaohong \= Student(ids \= 2,name \= 'xiaohong',address \= '南京') 

导入 json 模块,调用 dump 方法,就会将列表对象 [xiaoming,xiaohong],序列化到文件 中。

import json      with open('', 'w') as f:       (\[xiaoming,xiaohong\], f, default\=lambda obj: obj.\_\_dict\_\_, ensure\_ascii\=False, indent\=2, sort\_keys\=True) 

生成的文件内容,如下:

\[       {           "address":"北京",           "ids":1,           "name":"xiaoming"       },       {           "address":"南京",           "ids":2,           "name":"xiaohong"       }   \] 

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四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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原文地址1:https://blog.csdn.net/m0_59236602/article/details/136138228
参考资料:python中用turtle画一个圆形 https://blog.csdn.net/SXIAOYAN_/article/details/140061099

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