一.简述Python的五大数据类型的作用.定义方式.使用方法: 1. 数字类型int: 1.整形 作用:可以表示人的年龄,身份证号码,身高和体重等 定义方式:  weight = 130 print(weight) weight1 = int(130.2) print(weight1 ) 130 130 使用方法: a=2 b=2 print(a+b) print(a-b) print(a*b) print(a/b) print(a//b) ## 取整 print(a%b) ## 取余 prin

迭代器的定义:含有__iter__()方法和__next__()方法的就是迭代器,即(iterate) 含有__iter__()方法就可以使用for循环,即iterable(可迭代的) Iterable 可迭代的 -- > __iter__ #只要含有__iter__方法的都是可迭代的# [].__iter__() 迭代器 -- > __next__ #通过next就可以从迭代器中一个一个的取值 迭代器的作用: # 只要是能被for循环的数据类型 就一定拥有__iter__方法# print(

__new__ 的作用 依照Python官方文档的说法,__new__方法主要是当你继承一些不可变的class时(比如int, str, tuple), 提供给你一个自定义这些类的实例化过程的途径.还有就是实现自定义的metaclass. 首先我们来看一下第一个功能,具体我们可以用int来作为一个例子: 假如我们需要一个永远都是正数的整数类型,通过集成int,我们可能会写出这样的代码. class PositiveInteger(int): def __init__(self, value):

python中的 * 和 ** ,能够让函数支持任意数量的参数,它们在函数定义和调用中,有着不同的目的 一. 打包参数 * 的作用:在函数定义中,收集所有位置参数到一个新的元组,并将整个元组赋值给变量args >>> def f(*args): # * 在函数定义中使用 print(args) >>> f() () >>> f(1) (1,) >>> f(1, 2, 3, 4) (1, 2, 3, 4) ** 的作用:在函数定义中,收

一.整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b4c3d2,等等. 二.浮点数 浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,比如,1.23x10^9和12.3x10^8是相等的.浮点数可以用数学写法,

你要是看Python的源码或者相关框架的源码,总是在 __init__.py 或者是源文件的开头看到一个 __all__ 变量的定义,今天就说说它的作用. orangleliu 问题出处 Can someone explain all in Python? 问题 我越来越多的使用Python了,经常看到 __all__ 变量再各种 __init__.py 文件中,谁能解释为什么那么做呢? 解答 它是一个string元素组成的list变量,定义了当你使用 from <module> import

之前看代码每次遇到import *时就会特别蒙,看到这篇文章一下子就弄明白了,原文地址:https://www.cnblogs.com/alamZ/p/6943869.html 1.测试文件foo.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __all__ = ['bar', 'baz'] waz = 5 bar = 10 def baz(): return 'baz' 2.引入上文件,创建run-foo.py #!/usr/bin/env

1. assert 的作用是什么? assert这个关键字我们称之为“断言”,当这个关键字后边的条件为假的时候,程序自动崩溃并抛出AssertionError的异常. 什么情况下我们会需要这样的代码呢?当我们在测试程序的时候就很好用,因为与其让错误的条件导致程序今后莫名其妙地崩溃,不如在错误条件出现的那一瞬间我们实现“自爆”. 一般来说我们可以用Ta在程序中置入检查点,当需要确保程序中的某个条件一定为真才能让程序正常工作的话,assert关键字就非常有用了.

关于@staticmethod,这里抛开修饰器的概念不谈,只简单谈它的作用和用法. staticmethod用于修饰类中的方法,使其可以在不创建类实例的情况下调用方法,这样做的好处是执行效率比较高.当然,也可以像一般的方法一样用实例调用该方法.该方法一般被称为静态方法.静态方法不可以引用类中的属性或方法,其参数列表也不需要约定的默认参数self.我个人觉得,静态方法就是类对外部函数的封装,有助于优化代码结构和提高程序的可读性.当然了,被封装的方法应该尽可能的和封装它的类的功能相匹配. 这里给出一

python在安装时,默认的编码是ascii,当程序中出现非ascii编码时,python的处理常常会报错UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x?? in position 1: ordinal not in range(128),python没办法处理非ascii编码的,此时需要自己设置python的默认编码,一般设置为utf8的编码格式. 在程序中加入以下代码:即可将编码设置为utf8import sysreload(sy

以前自学没注意过参数的传导中*和**的用法,这次趁着上课了解了一下,顺便写个随笔记一下. 1.打包用法 在参数传导中*args是不定长参数,传入的参数是不限制个数的,比如 def bdc(*args): print(type(args)) print(args) bdc(1,2,3,4,5,6,7,[1,2,3,4,5,6]) 打印出来的结果是 <class 'tuple'> (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, [1, 2, 3, 4, 5, 6]) 也就是说args中保存的是传入的所

1.用,去掉额外的换行符

1.测试文件foo.py # -*- coding: utf-8 -*- # import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('gbk') __all__ = ['bar', 'baz'] waz = 5 bar = 10 def baz(): return 'baz' 2.引入上文件,创建run-foo.py # -*- coding: utf-8 -*- # import sys # reload(sys) # sys.setdefault

with是 Python2.5 引入的一个新语法,它是一种上下文管理协议,目的在于从流程中吧 try...except 和 finally 关键字和资源释放相关代码统统去掉,简化 try...except...finally 的处理流程 with 通过__enter__ 方法初始化,然后在__exit__中做善后以及处理异常 所以使用 with 处理的对象必须有__enter__() 和 __exit__() 这两个方法 其中 __enter__()方法在语句体(with 语句包裹起来的代码块)

先举个 ** 使用的例子: data = {"a": 1, "b": 2} def foo(**kwargs): print kwargs foo(a=1, b=2) # foo(data) # 这种调用data的方法会报错>>>{'a': 1, 'b': 2} 可以看出,**代表了给函数传入参数的方式是:a=1形式,即:参数名=参数值,并且不管传入几个值,该函数都会转化为字典处理 再举一个*的使用的例子: data = {"a"

eval函数就是实现list.dict.tuple与str之间的转化str函数把list,dict,tuple转为为字符串 一.字符串转换成列表 a = "[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]" print(type(a)) b = eval(a)print(type(b)) print(b) 二.字符串转换成字典 a = "{1: 'a', 2: 'b'}" print(type(a)) b = eval(a) print(typ

bytes<-->str a="hello" #str字符型 #str转换为bytes类型 b=a.encode("utf-8") 或 b=bytes(a,encoding="utf-8") #bytes类型转换为str类型 c=b.decode("utf-8") 或 c=str(b,encoding="utf-8")

在学习python过程中我们一定会遇到不可变数据类型和可变数据类型. 1.名词解释 以下所有的内容都是基于内存地址来说的. 不可变数据类型: 当该数据类型的对应变量的值发生了改变,那么它对应的内存地址也会发生改变,对于这种数据类型,就称不可变数据类型. 可变数据类型    :当该数据类型的对应变量的值发生了改变,那么它对应的内存地址不发生改变,对于这种数据类型,就称可变数据类型.    总结:不可变数据类型更改后地址发生改变,可变数据类型更改地址不发生改变 2.数据类型分类 在python中数据

python 中decorator的作用就是一个包装的作用,所谓包装指在执行真正的函数之前或者之后,我们可以有一些额外的发挥余地. decorator形式如下 def dec(arg1): print("dec",arg1) def func_replace(func): print("func_replace",func) def call_real_func(*args,**kwargs): print("call_real_func") f

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容

一,python中的in,和not in python中in的作用是检测或查找,例如: c = ‘你好大号胡覅但是啊飞碟说’ b = ‘你好’ print(b in c ) 结果: True c = ‘你好大号胡覅但是啊飞碟说’ b = ‘大好’ print(b in c ) 结果; Flase 检测的时候是从头开始一次检测,并且按照输入的内容查 而not in则是类似的方式,in的否定,再进行判断,于上相同. 二,运算符运用 1.基本运算符 与数学中的加减乘除类似,在基本符号的运用上增加了可让