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add
和pop
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
类
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 xiaoming
,xiaohong
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:
\[ { "address":"北京", "ids":1, "name":"xiaoming" }, { "address":"南京", "ids":2, "name":"xiaohong" } \]
以上就是“整理了60个Python小例子,拿来即用!”的全部内容,希望对你有所帮助。 关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做神经网络CSDN神经网络CSDN都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份神经网络CSDN的 Python 神经网络CSDN,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、Python视频合集
观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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。
五、Python练习题
检查学习结果。
六、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
最后祝大家天天进步!!
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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