题记: 在python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 1行代码能实现的功能,绝不写5行代码. 请始终牢记:代码越少,开发效率越高. 切片 >>> L=list(range(11)) #生成数0~10 >>> L [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> L[:5] #输出0~4 [0, 1, 2, 3, 4] >>> L[-5:] #输出倒数第5个~最后 […

一.切片 list.tuple常常截取某一段元素,截取某一段元素的操作很常用 ,所以python提供了切片功能. L=['a','b','c','d','e','f'] #取索引0,到索引3的元素,不包括索引3 print(L[0:3]) #开始索引为0可以省略 print(L[:3]) #下标1到3 print(L[1:3]) #取最后一个元素 print(L[-1]) #取倒数后两个元素 print(L[-2:]) #取前四个数,每两个取一个 print(L[:4:2]) #所有数,每两个取…

# 切片(获取list / tuple / 字符串 中指定的元素) l = list(range(10)) l[0:3] l[:3] # 0可以省略 l[:] # 全部 l[3:] # 最后的可以省略 l[-2:-1] # 负数下标,见python笔记2中介绍 l[-10:] # 取最后10个数 l[::2] # 所有数,每个两个取出 # 迭代 通过 for ... in ... 可迭代对象:list.tuple.字符串已经在pythonb笔记2中提到了. 判断是否可迭代 from collec…

Python:笔记(4)——高级特性 切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作.Python提供了切片操作符,来完成部分元素的选取 除了上例简单的下标范围取元素外,Python还支持一些其他的骚操作,如下: 迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). 列表生成式 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 同…

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终…

序列函数: enumerate: for循环时记录索引,逐个返回元组(i, item) sorted:返回新的有序列表 zip:压缩将多个序列的对应位置的元素组成元组 zip(*元组列表): 解压缩 reversed 逆序迭代,可配合list返回逆序列表 update 合并字典 hash 函数,只存在唯一值,只有这种才能作为键 lis = ['a','b','c'] for i,item in enumerate(lis): print(str(i)+'-'+item) 0-a1-b2-c li…

列表L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] 取前3个元素 >>> L[0:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 也可以从索引1开始,取出2个元素出来: >>> L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] 类似的,既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,试试: >>> L[-2:] ['Bob', 'Jack'] >>…

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable. 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象: >>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >…

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. >>> L = [x * x for x…

列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)): >>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做 >>> [x * x for x in ra…

如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). 比如dict就可以迭代: >>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> for key in d: ... print(key) ... a c b 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样. 默认情况下,dict迭代的是key.如果要迭代value,可以用for v…

摘录廖雪峰网站 定义一个list: 1 L = ['haha','xixi','hehe','heihei','gaga'] 取其前三个元素: >>> L[0],L[1],L[2] ('haha', 'xixi', 'hehe') 这个方法有点蠢,因为如果元素非常多,我们需要取其前N个元素,怎么办? 可能会想到用循环: >>> r=[] >>> n = 3 >>> for i in range(n): ... r.append(L[i…

摘录廖雪峰网站 定义一个list: L = ['haha','xixi','hehe','heihei','gaga'] 取其前三个元素: >>> L[0],L[1],L[2] ('haha', 'xixi', 'hehe') 这个方法有点蠢,因为如果元素非常多,我们需要取其前N个元素,怎么办? 可能会想到用循环: >>> r=[] >>> n = 3 >>> for i in range(n): ... r.append(L[i])…

1.切片 有一个list—>L = [1,2,3,4,5,6,7]或tuple—>T = (1,2,3,4,5,6,7),如果想取得前三个元素,怎么操作? 硬方法,也是低效的方法是:L= L[L[0], L[1], L[2]].但是如果数量多,就算是用循环也很麻烦.但是Python提供了,Slice切片操作符.如下: >>> L[0:3] [1,2,3] L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3.即索引0,1,2,正好是3个元素.如果第一个索引是0,还…

5.迭代器 由之前的生成器可知,for循环用于可迭代对象:Iterable.包括集合数据类型: list.tuple.dict.set.str 等,以及两种生成器.判断迭代器,使用 isinstance(type, Iterable) .还有的是,可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator.注意定义区分:生成器都是Iterator对象,但list.dict.str虽然是Iterable(可迭代的),却不是Iterator(迭代器). 理解:Python的Ite…

4.生成器(generator) 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.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. 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: >>> g = (x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0)…

3.列表生成器(List Comprehensions) 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式.举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)): >>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 还有一种常用的简洁的方法: >>> [x * x fo…

2.迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration).在Python中,迭代是通过for ... in来完成的. 只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如dict就可以迭代key: >>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> for key in d: ... print(key) ... a b c 还可以迭代value,通过 for valu…

枚举类型定义一个class类型,然后,每个常量都是class的一个唯一实例.Python提供了Enum类来实现这个功能: from enum import Enum Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec')) 这样我们就获得了Month类型的枚举类,可以直接使用Month.Jan来引用一个常量,或者枚举它的所有成员: for…

Python的class允许定义许多定制方法,可以让我们非常方便地生成特定的类.以下是集中常见的定制方法: 怎么才能打印得好看呢?只需要定义好__str__()方法,返回一个好看的字符串就可以了: __str__() >>> class Student(object): ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... def __str__(self): ... return 'Student object (name: %s…

这显然不合逻辑.为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数: class Student(object): def get_score(self): return self._score def set_score(self, value): if not isinstance(value, int): raise ValueError('score must be…

正常情况下,当我们定义了一个class,创建了一个class的实例后,我们可以给该实例绑定任何属性和方法,这就是动态语言的灵活性.先定义class: class Student(object): pass 然后,尝试给实例绑定一个属性: >>> s = Student() >>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性 >>> print(s.name) Michael 还可以尝试给实例绑定一个方法: >>>…

先举一个例子,取list或tuple中的某几个元素:     1.取 ['a','b','c','d','e','f'] 第1.2.5.6个元素:        >>> a = ['a','b','c','d','e','f']         >>> [ a[0], a[1], a[4], a[5] ]        ['a', 'b', 'e', 'f']                   2.取前x个元素可以用循环的方式将0~(x-1) 索引范围内的元素取出  …

class Dog(Mammal, Runnable): pass 多重继承,继承了不同大类的所有功能,这种设计称之为Mixln,其目的就是给一个类增加多个功能,这样,在设计类的时候,我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能,而不是设计多层次的复杂的继承关系. 如: class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn): pass…

Python中 1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终牢记,代码越少,开发效率越高. 切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作.Python提供了切片(Slice)操作符 L = ['老于', '小王', '小明', 'Bob', 'Jack'] print(L[0:3]); 输出结果 ['老于', '小王', '小明'] L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3 如果个索引是0,还可以省略: >>> L[:3] ['老于', '小王',…

会话对象 会话对象让你能够跨请求保持某些参数.它也会在同一个 Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie, 期间使用 urllib3 的 connection pooling 功能.所以如果你向同一主机发送多个请求,底层的 TCP 连接将会被重用,从而带来显著的性能提升. (参见 HTTP persistent connection). 会话对象具有主要的 Requests API 的所有方法. 我们来跨请求保持一些 cookie: s = requests.Session() s…

转自https://www.jianshu.com/p/15715d6f4dad 在利用python解决各种实际问题的过程中,经常会遇到从某个对象中抽取部分值的情况,切片操作正是专门用于完成这一操作的有力武器.理论上而言,只要条件表达式得当,可以通过单次或多次切片操作实现任意切取目标值.切片操作的基本语法比较简单,但如果不彻底搞清楚内在逻辑,也极容易产生错误,而且这种错误有时隐蔽得比较深,难以察觉.本文通过详细例子总结归纳了切片操作的各种情况.若有错误和不足之处请大牛指正! 一. Python可…

'''''''''1.切片(1)谁可以进行切片操作?——列表,元组,字符串(2)切片有以下几种操作'''#[a:b]:取从下标为a的元素开始,到下标为b-1的元素结束L=['aa','bb','cc','dd','ee','ff','gg']l1=L[0:3]#取出来的是:下标为0,1,2的元素print(l1)#['aa', 'bb', 'cc'] #[:c]:表示从下标0开始取,取到c-1:[d:]:表示从d开始取,取到最后:如果d为负数,表示倒数第d个元素l2=L[:3]print(l2)…

打开文件 f = open('/Users/michael/test.txt', 'r') 再读取 >>> f.read() 'Hello, world!' 最后关闭 >>> f.close() Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法: with open('/path/to/file', 'r') as f: print(f.read()) 调用read()会一次性读取文件的全部内容,如果文件有10G,内存就爆了,所以,要保险起见,可以反复调…

1.vim-for-devops github: https://github.com/yxxhero/vim_for_devops 利用vim插件打造支持python.shell.golang的ide,一键脚本安装,未来支持js. 2.依赖 Vim >= 8.1 (most features needed +python or +python3 support) golang >= 1.11 python >= 3.6 该脚本可自动安装以上依赖. 脚本在centos7上测试通过. 3.…