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。[PEP-3101]

This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator.

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:
    • +       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
  • width         可选,占有宽度
  • .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" % "jeff"

tpl = "i am %s age %d" % ("jeff", 18)

tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "jeff", "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)

常用格式化:

tpl = "i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, 'jeff')

tpl = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven", 18, 'jeff'])

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)

更多格式化操作:https://docs.python.org/3/library/string.html

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:

  1. 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
  2. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
  3. 访问到一半时不能往回退
  4. 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():
yield 1
yield 2
yield 3
yield 4

上述代码中:func是函数称为生成器,当执行此函数func()时会得到一个迭代器。

>>> temp = func()
>>> temp.__next__()
1
>>> temp.__next__()
2
>>> temp.__next__()
3
>>> temp.__next__()
4
>>> temp.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

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

...

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