python基础--杂项

字符串格式化：

ython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" % "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）

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)

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

列表甜品迭代器和生成器：

列表生成式

孩子，我现在有个需求，看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1，你怎么实现？你可能会想到2种方式

版本一

>>> a

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> a = map(lambda x:x+1, a)

>>> a

<map object at 0x101d2c630>

>>> for i in a:print(i)

...

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

版本二

其实还有一种写法，如下

>>> a = [i+1 for i in range(10)]

>>> a

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

装逼青年版

这就叫做列表生成

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

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]

>>> L

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>> g = (x * x for x in range(10))

>>> g

<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

>>> next(g)

0

>>> next(g)

1

>>> next(g)

4

>>> next(g)

9

>>> next(g)

16

>>> next(g)

25

>>> next(g)

36

>>> next(g)

49

>>> next(g)

64

>>> next(g)

81

>>> next(g)

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration

我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

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；

>>> g = (x * x for x in range(10))

>>> for n in g:

...     print(n)

...

0

1

4

9

16

25

36

49

64

81

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

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