【Python之路】第五篇--Python基础之杂货铺
字符串格式化
Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式
百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存。
1、百分号方式
%[(name)][flags][width].[precision]typecode
(name) 【可选】,用于选择指定的key
flags 【可选】,可供选择的值有:width 可选,占有宽度
+ 右对齐;正数前加正好,负数前加负号;
- 左对齐;正数前无符号,负数前加负号;
空格 右对齐;正数前加空格,负数前加负号;
0 右对齐;正数前无符号,负数前加负号;用0填充空白处
.precision 【可选】,小数点后保留的位数
typecode 【必选】
s,获取传入对象的__str__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
r,获取传入对象的__repr__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
c,整数:将数字转换成其unicode对应的值,10进制范围为 0 <= i <= 1114111(py27则只支持0-255);字符:将字符添加到指定位置
o,将整数转换成 八 进制表示,并将其格式化到指定位置
x,将整数转换成十六进制表示,并将其格式化到指定位置
d,将整数、浮点数转换成 十 进制表示,并将其格式化到指定位置
e,将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(小写e)
E,将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(大写E)
f, 将整数、浮点数转换成浮点数表示,并将其格式化到指定位置(默认保留小数点后6位)
F,同上
g,自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是e;)
G,自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是E;)
%,当字符串中存在格式化标志时,需要用 %%表示一个百分号
注:Python中百分号格式化是不存在自动将整数转换成二进制表示的方式
常用格式化:
tpl = "i am %s" % "alex" tpl = "i am %s age %d" % ("alex", 18) tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "alex", "age": 18} tpl = "percent %.2f" % 99.97623 tpl = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, } tpl = "i am %.2f %%" % {"pp": 123.425556, }
2、Format方式
[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
fill 【可选】空白处填充的字符
align 【可选】对齐方式(需配合width使用)
<, 内容左对齐
>, 内容右对齐(默认)
=, 内容右对齐,将符号放置在填充字符的左侧,且只对数字类型有效。 即使:符号+填充物+数字
^, 内容居中
sign 【可选】有无符号数字
+ 正号加正,负号加负;
- 正号不变,负号加负;
空格 正号空格,负号加负;
- # 【可选】对于二进制、八进制、十六进制,如果加上#,会显示 0b/0o/0x,否则不显示
, 【可选】为数字添加分隔符,如:1,000,000
width 【可选】格式化位所占宽度
.precision 【可选】小数位保留精度
type 【可选】格式化类型
- 传入” 字符串类型 “的参数
s,格式化字符串类型数据
空白,未指定类型,则默认是None,同s
- 传入“ 整数类型 ”的参数
b,将10进制整数自动转换成2进制表示然后格式化
c,将10进制整数自动转换为其对应的unicode字符
d,十进制整数
o,将10进制整数自动转换成8进制表示然后格式化;
x,将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(小写x)
X,将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(大写X)
- 传入“ 浮点型或小数类型 ”的参数
e, 转换为科学计数法(小写e)表示,然后格式化;
E, 转换为科学计数法(大写E)表示,然后格式化;
f , 转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
F, 转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
g, 自动在e和f中切换
G, 自动在E和F中切换
%,显示百分比(默认显示小数点后6位)
- 传入” 字符串类型 “的参数
常用格式化:
tpl = "i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, 'alex') tpl = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven", 18, 'alex']) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format("seven", 18) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format(*["seven", 18]) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(name="seven", age=18) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(**{"name": "seven", "age": 18}) tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}".format([1, 2, 3], [11, 22, 33]) tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}".format("seven", 18, 88888.1) tpl = "i am {:s}, age {:d}".format(*["seven", 18]) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name="seven", age=18) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name": "seven", "age": 18}) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2) tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}".format(15) tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}".format(num=15)
1.通过位置
'a1 = {} a2= {} a3= {}'.format('first','second','third') #{}不带参数
'a1 = first a2= second a3= third'
'a1 = {1} a2= {0} a3= {2}'.format('first','second','third') #{}带位置参数的
'a1 = second a2= first a3= third'
2.通过关键字参数
'your name is {name} , age is {age}'.format(name='jack',age=87)
'your name is jack , age is 87'
'your name is {name} , age is {age}'.format(age=87,name='jack') #同样和位置无关
'your name is jack , age is 87'
3.通过对象属性
class Person:
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age p = Person('Tom',18)
'name = {p.name} age = {p.age}'.format(p=p)
'name = Tom age = 18'
4.通过下标
s1 = [1,'23','tom']
s2 = ['s2.1','s2.2','s2.3']
'{0[1]} {0[2]} {1[2]} {1[0]}'.format(s1,s2)
'23 tom s2.3 s2.1'
5.格式化输出(对齐与填充)
'输出左对齐定长为10位 [{:<10}]'.format('12') #默认填充空格的
'输出左对齐定长为10位 [12 ]'
'输出右对齐定长为10位 [{:>10}]'.format('12') #默认填充空格的
'输出右对齐定长为10位 [ 12]'
'输出右对齐定长为10位 [{:0>10}]'.format('12') #修改填充,填充只能是一个ASCII字符
'输出右对齐定长为10位 [0000000012]'
'输出居中对齐定长为10位,填充x [{:x^10}]'.format('12') #修改填充,填充只能是一个ASCII字符
'输出居中对齐定长为10位,填充x [xxxx12xxxx]'
6.浮点小数输出
'{:.2f}'.format(1233442.23453) #通常都是配合 f 使用,其中.2表示长度为2的精度,f表示float类型
'1233442.23'
'{:,}'.format(9987733498273.0432) #使用逗号金额分割符
'9,987,733,498,273.043'
7.3进制及其他显示
b : 二进制
d :十进制
o :八进制
x :十六进制
!s :将对象格式化转换成字符串
!a :将对象格式化转换成ASCII
!r :将对象格式化转换成repr
'10 二进制 :{:b}'.format(10)
'10 二进制 :1010'
'10 十进制 :{:d}'.format(10)
'10 十进制 :10'
'10 八进制 :{:o}'.format(10)
'10 八进制 :12'
'10 十六进制 :{:x}'.format(10)
'10 十六进制 :a'
'{!s}'.format(10) #格式化转换
'10'
'{!a}'.format('1000') #格式化转换
"'1000'"
'{!r}'.format('1000') #格式化转换
"'1000'"
知识补充
1.__doc__
相对于单行注释,多行注释而言,这是对.py文件注释的一种方法 !
在文件开头处 用3个引号 括住内容
#!/usr/bin/env python
# -*-coding:utf-8 -*- """
我是注释.........
""" print(__doc__) # 我是注释.........
2.__file__
获取当前文件路径
print(__file__) # F:/PycharmProjects/Python/W4/Day12/lib/index.py ****************************** p1 = os.path.dirname(__file__)
p2 = 'lib'
my_dir = os.path.join(p1,p2)
sys.path.append(my_dir)
3.__package__
当前文件返回: None
导入的其他文件: 指定文件所在包 ,用 . 划分
# ***************************
lib -> common -> index.py # ***************************
s1.py from lib.common import index
print(index.__package__) #lib.common
4.__cached__ 缓存
5.__name__
如果执行当前的 .py文件, name=main , 如果通过导入py文件,他们的name=他们名字
from lib.common import index print(__name__)
print(index.__name__) # __main__
# lib.common.index
调用主函数前,先加 if __name__ == '__main__'
# index.py def f1():
print('hello!') if __name__ == '__main__':
f1() # 执行index.py 输出hello! ********************************
# index2.py import index # 执行index2.py 没有输出内容
6.__loader__
7.__builtins__ 内置函数在这里面
8.__spec__
第三方模块的安装
1.软件管理工具
pip3
1.依赖,先安装 setuptools
2.pip3 添加到环境变量
3. pip3 install requests
2.源码安装
1.下载代码,安装
2.进入文件后, python setup.py install
迭代器和生成器
1、迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。
迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。
另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。
迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件。
特点:
- 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
>>> a = iter([1,2,3,4,5])
>>> a
<list_iterator object at 0x101402630>
>>> a.__next__()
1
>>> a.__next__()
2
>>> a.__next__()
3
>>> a.__next__()
4
>>> a.__next__()
5
>>> a.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
2、生成器
一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器;
def func():
print(11)
yield 1
print(22)
yield 2
print(33)
yield 3 temp = func() # 得到生成器,此时不执行 ret = temp .__next__() # 执行上一个yield和 下一个yield中间的代码
print(ret) ret = temp .__next__()
print(ret)
3、实例
a、利用生成器自定义range
def nrange(num):
temp = -1
while True:
temp = temp + 1
if temp >= num:
return
else:
yield temp
b、利用迭代器访问range
for i in nrange(10):
print(i)
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