可以使用python 的内置方法 dir() 或者help() 查看 某个对象所拥有的方法和属性, 二者间的区别是: dir() : 只是得到方法或者属性的名称 help():不但可以得到对象的方法和属性名称, 同时也可以得到这些方法或者属性的使用方式的描述 dir(): print(dir("str")) # 列出字符串的方法名称和属性名称, 也可以传入某个对象变量名, dir(obj_name) 输出: ['__add__', '__class__', '__contains__'

python中的is判断引用的对象是否一致,==判断值是否相等 a = 10 b = 20 list = [1,2,3,4,5] print(a in list) print(b not in list) a = 20 print(a in list) print(a is b) print('*'*20) c = 'c' d = 'c' print(c is d) # True 这个是个变量缓存的概念 c = 'c'*10000 d = 'c'*10000 print(c is d) # Fa

可变对象和不可变对象 在python中一切皆对象.在Python中不存在所谓的值传递调用,一切传递都是对象的引用,也可认为是传址. python中,对象分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型,元组(tuple).数值型(number).字符串(string)均为不可变对象,而字典型(dictionary)和列表型(list)的对象是可变对象. 不可变对象 见一个例子,分析不可变对象的特点 python内置id()函数,用于返回对象的唯一标识(identity).id()

1.什么是类和类的对象? 类是一种数据结构,我们可以用它来定义对象,后者把数据值和行为特性融合在一起,类是现实世界的抽象的实体以编程形式出现.实例是这些对象的具体化.类是用来描述一类事物,类的对象指的是这一类事物的一个个体.例如:"人"就是一个类,而男人,女人,小孩等就是"人"这个类的实例对象:再比如"动物"也是一个类,而猫,狗等就是"动物"这个类的实例对象. 1.1 类的构成 在Python中,类(class)由3个部分构成

Python中的可变对象和不可变对象 什么是可变/不可变对象 不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变.当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开辟一个新的地址,变量再指向这个新的地址. 可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变.变量(准确的说是引用)改变后,实际上是其所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的出地址,通俗点说就是原地改变. Python中,数值类型(int和float).字符串str.元组tuple都是不可变类

Python中有七种可调用对象,可调用对象可使用内置函数callable来检测 一.用户自定义的函数: 使用def语句或者lambda表达式创建的函数. 二.内置函数: 使用C语言实现的函数,如len.sum或者time.strftime 三.内置方法: 使用C语言实现的方法,如dict.get() 四.类方法: 在类的定义体中定义的函数 五.类: 在调用类时会运行类的__new__方法创建一个实例,然后运行__init__方法,初始化实例,最后把实例返回给调用方.Python中没有new运算符

python中的引用传递 首先必须理解的是,python中一切的传递都是引用(地址),无论是赋值还是函数调用,不存在值传递. 可变对象和不可变对象 python变量保存的是对象的引用,这个引用指向堆内存里的对象,在堆中分配的对象分为两类,一类是可变对象,一类是不可变对象.不可变对象的内容不可改变,保证了数据的不可修改(安全,防止出错),同时可以使得在多线程读取的时候不需要加锁. 不可变对象(变量指向的内存的中的值不能够被改变) 当更改该对象时,由于所指向的内存中的值不可改变,所以会把原来的值复制

<Think In Java>中说到过"万事万物皆对象",这句话也可以用在Python中. 感觉Python中的变量有点像Javascript中的变量,是弱类型的,但是Python中的变量貌似要更加灵活,啥都不用写: a = 3这样就声明赋值做了,简直了. 变量不用声明哦 在Python中,不用声明变量的存在和类型,可以直接使用. 你不用想这个变量前面应该用int,double亦或是Long,还是某个类型的名字,你想用变量的时候随便取个合适的名字就好,Python会知道的:

sorted根据输入可迭代对象中的项返回一个新的已排序列表,原输入参数对象中的数据不会发生变化. 具体可参考:<Python中与迭代相关的函数>的详细介绍 老猿Python,跟老猿学Python! 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPython

直接可以用作for循环的数据类型有以下几种: tuple.list.dict.str等, 上述数据类型可以用作for循环的叫做可迭代对象Iterable.可以使用isinstance判断一个对象是否是迭代对象Iterator. from collections import Iterable 上述只是判断对象是否是可迭代对象而已. 生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了. 可以被next

什么是迭代(iteration)呢? 给定一个list或者tuple,通过for循环来遍历这个list或者tuple.这种遍历就是迭代(iteration).只要是可迭代的对象都可以进行迭代.怎么判断一个对象是否是可迭代的对象呢?可以用collections模块里面的iterable包的isinstance函数进行判断: >>> from collections import Iterable#载入模块 >>> isinstance('abc',Iterable) #字

怎么从一个集合中获取最大或最小的N个元素列表? heapq模块有两个函数:nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题. In [39]: import heapq In [40]: nums = [2, 5, 3, 4] In [41]: heapq.nlargest(2,nums) Out[41]: [5, 4] In [42]: heapq.nsmallest(2,nums) Out[42]: [2, 3] 两个函数都能接受一个关键字参数,用于更复杂的数据结构中:

注:以下都是以公有为前提,私有方法只能在类内部调用,不需多讲. 1.对象方法 这种方法都有一个默认参数:self  这代表实例的这个对象 def __init__(self): print("初始化对象") 类是不能直接调用对象方法: class User(object): name = 'zs' def __init__(self): print("初始化对象") User.__init__() 这样调用抛出一个错误:TypeError: __init__() m

可变对象和不可变对象的定义:对象存放在地址的值是否可以被改变 不可变对象包括:整形int.浮点型float .字符串str .元祖tuple.布尔型boole 可变对象包括 :列表list.集合set.字典dict  有序和无序的判断:是否可索引 有序对象:字符串,元组,列表 无序对象:字典,集合

一等对象 什么是一等对象: 在运行时创建 能赋值给变量或数据结构中的元素 能作为参数传递给函数 能作为函数的返回结果 python中的字符串,列表什么的都是一等对象,但对如果之前只是使用c++.java语言的人们来说python中的函数也是一等对象,那一定会有一点不可思议 接下来就介绍一下这个一等对象—函数 函数是一等对象 我们就马上证明一下函数是一等对象: def func(): print('一等对象函数') print(type(func)) #<class 'function'> 将上

3.0 序 我们知道python中的字符串属于变长对象,当然和int也是一样,底层的结构体实例所维护的数据的长度,在对象没有定义的时候是不知道的.当然如果是python2的话,底层PyIntObject维护的就是一个long,显然在没创建的时候就知道是1. 可变对象维护的数据的长度只能在对象创建的时候才能确定,举个例子,我们只能在创建一个字符串或者列表时,才知道它们所维护的数据的长度,在此之前,我们对此是一无所知的. 注意我们在前面提到过可变对象和不可变对象的区别,在变长对象中,实际上也可以分为

文章先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: @makebold @makeitalic def say(): return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: def makebold(fn): def wrapped(): return "<b>" + fn() + "</b>&q

转自:http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/02/2479833.html 这篇文章将python的装饰器来龙去脉说的很清楚,故转过来存档 ====================================================================== 文章先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: @makebold @makeitalic def say(): return

最近项目中遇到一个Python浅拷贝机制引起的bug,由于对于Python中对象引用.赋值.浅拷贝/深拷贝机制没有足够的认识,导致调试了很久才发现问题,这里简单记录一下相关概念. 在Python的设计哲学中,Python中的每一个东西都是对象,都有一个ob_refcnt变量,这个变量维护着对对象的引用计数,决定着对象的创建与消亡. 所以在Python程序中,一般的赋值操作其实只是将左值指向了右值的引用,并不会创建新的对象,可以通过id函数查看Python中对象在内存中的唯一标识,以list对象为

---恢复内容开始--- 1.变量.地址 变量的实现方式有:引用语义.值语义 python语言中变量的实现方式就是引用语义,在变量里面保存的是值(对象)的引用(值所在处内存空间的地址).采用这种方式,变量所需的存储空间大小一致,因为其中只需要保存一个引用.而有些语言(例如c)采用的不是这种方式,它们把变量直接保存在变量的存储区里,这种方式就称为值语义.这样的话,一个整数类型的变量就需要保存一个整数所需要的空间(例如c语言中int类型占用4个字节大小,所能表示的数的最大值为2^32,2147483

众所周知: type()函数可以查看变量的类型: 先看一个简单的列子来看一下type查看变量类型 class Animal(): pass a=Animal() print(type(a)) print(type(Animal)) <class '__main__.Animal'> <class 'type'> 可以发现我定义的Animal类本身的类型是 type 从 Python 解释器的角度来看,当程序使用 class 定义 Animal 类时,也可理解为定义了一个特殊的对象(