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Python人工智慧技術
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編輯:樂樂 | 來自:https://github.com/jackzhenguo/python-small-example
上一篇:
正文
大家好,我是Python人工智慧技術
今天給大家準備了60個python日常高頻寫法,如果覺得有用,那就點贊收藏起來吧~
一、 數位
1 求絕對值
絕對值或復數的模
In [1]: abs(-6)
Out[1]: 6
2 進制轉化
十進制轉換為二進制:
In [2]: bin(10)
Out[2]: '0b1010'
十進制轉換為八進制:
In [3]: oct(9)
Out[3]: '0o11'
十進制轉換為十六進制:
In [4]: hex(15)
Out[4]: '0xf'
3 整數和ASCII互轉
十進制整數對應的
ASCII字元
In [1]: chr(65)
Out[1]: 'A'
檢視某個
ASCII字元
對應的十進制數
In [1]: ord('A')
Out[1]: 65
4 元素都為真檢查
所有元素都為真,返回
True
,否則為
False
In [5]: all([1,0,3,6])
Out[5]: False
In [6]: all([1,2,3])
Out[6]: True
5 元素至少一個為真檢查
至少有一個元素為真返回
True
,否則
False
In [7]: any([0,0,0,[]])
Out[7]: False
In [8]: any([0,0,1])
Out[8]: True
6 判斷是真是假
測試一個物件是True, 還是False.
In [9]: bool([0,0,0])
Out[9]: True
In [10]: bool([])
Out[10]: False
In [11]: bool([1,0,1])
Out[11]: True
7 建立復數
建立一個復數
In [1]: complex(1,2)
Out[1]: (1+2j)
8 取商和余數
分別取商和余數
In [1]: divmod(10,3)
Out[1]: (3, 1)
9 轉為浮點型別
將一個整數或數值型字串轉換為浮點數
In [1]: float(3)
Out[1]: 3.0
如果不能轉化為浮點數,則會報
ValueError
:
In [2]: float('a')
# ValueError: could not convert string to float: 'a'
10 轉為整型
int(x, base =10) , x可能為字串或數值,將x 轉換為一個普通整數。如果參數是字串,那麽它可能包含符號和小數點。如果超出了普通整數的表示範圍,一個長整數被返回。
In [1]: int('12',16)
Out[1]: 18
11 次冪
base為底的exp次冪,如果mod給出,取余
In [1]: pow(3, 2, 4)
Out[1]: 1
12 四舍五入
四舍五入,
ndigits
代表小數點後保留幾位:
In [11]: round(10.0222222, 3)
Out[11]: 10.022
In [12]: round(10.05,1)
Out[12]: 10.1
13 鏈式比較
i =3
print(1< i <3) # False
print(1< i <=3) # True
二、 字串
14 字串轉字節
字串轉換為字節型別
In [12]: s ="apple"
In [13]: bytes(s,encoding='utf-8')
Out[13]: b'apple'
15 任意物件轉為字串
In [14]: i =100
In [15]: str(i)
Out[15]: '100'
In [16]: str([])
Out[16]: '[]'
In [17]: str(tuple())
Out[17]: '()'
16 執行字串表示的程式碼
將字串編譯成python能辨識或可執行的程式碼,也可以將文字讀成字串再編譯。
In [1]: s ="print('helloworld')"
In [2]: r =compile(s,"<string>", "exec")
In [3]: r
Out[3]: <code object <module> at 0x0000000005DE75D0, file "<string>", line 1>
In [4]: exec(r)
helloworld
17 計算運算式
將字串str 當成有效的運算式來求值並返回計算結果取出字串中內容
In [1]: s ="1 + 3 +5"
...: eval(s)
...:
Out[1]: 9
18 字串格式化
格式化輸出字串,format(value, format_spec)實質上是呼叫了value的__format__(format_spec)方法。
In [104]: print("i am {0},age{1}".format("tom",18))
i am tom,age18
3.1415926 | {:.2f} | 3.14 | 保留小數點後兩位 |
---|---|---|---|
3.1415926 | {:+.2f} | +3.14 | 帶符號保留小數點後兩位 |
-1 | {:+.2f} | -1.00 | 帶符號保留小數點後兩位 |
2.71828 | {:.0f} | 3 | 不帶小數 |
5 | {:0>2d} | 05 | 數位補零 (填充左邊, 寬度為2) |
5 | {:x<4d} | 5xxx | 數位補x (填充右邊, 寬度為4) |
10 | {:x<4d} | 10xx | 數位補x (填充右邊, 寬度為4) |
1000000 | {:,} | 1,000,000 | 以逗號分隔的數位格式 |
0.25 | {:.2%} | 25.00% | 百分比格式 |
1000000000 | {:.2e} | 1.00e+09 | 指數記法 |
18 | {:>10d} | ' 18' | 右對齊 (預設, 寬度為10) |
18 | {:<10d} | '18 ' | 左對齊 (寬度為10) |
18 | {:^10d} | ' 18 ' | 中間對齊 (寬度為10) |
三、 函式
19 拿來就用的排序函式
排序:
In [1]: a = [1,4,2,3,1]
In [2]: sorted(a,reverse=True)
Out[2]: [4, 3, 2, 1, 1]
In [3]: a = [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':'
...: xiaohong','age':20,'gender':'female'}]
In [4]: sorted(a,key=lambda x: x['age'],reverse=False)
Out[4]:
[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},
{'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}]
20 求和函式
求和:
In [181]: a = [1,4,2,3,1]
In [182]: sum(a)
Out[182]: 11
In [185]: sum(a,10) #求和的初始值為10
Out[185]: 21
21 nonlocal用於內嵌函式中
關鍵詞
nonlocal
常用於函式巢狀中,聲明變量
i
為非局部變量;如果不聲明,
i+=1
表明
i
為函式
wrapper
內的局部變量,因為在
i+=1
參照(reference)時,i未被聲明,所以會報
unreferenced variable
的錯誤。
defexcepter(f):
i =0
t1 = time.time()
defwrapper():
try:
f()
exceptExceptionas e:
nonlocal i
i +=1
print(f'{e.args[0]}: {i}')
t2 = time.time()
if i == n:
print(f'spending time:{round(t2-t1,2)}')
return wrapper
22 global 聲明全域變量
先回答為什麽要有
global
,一個變量被多個函式參照,想讓全域變量被所有函式共享。有的夥伴可能會想這還不簡單,這樣寫:
i =5
deff():
print(i)
defg():
print(i)
pass
f()
g()
f和g兩個函式都能共享變量
i
,程式沒有報錯,所以他們依然不明白為什麽要用
global
.
但是,如果我想要有個函式對
i
遞增,這樣:
defh():
i +=1
h()
此時執行程式,bang, 出錯了!丟擲異常:
UnboundLocalError
,原來編譯器在解釋
i+=1
時會把
i
解析為函式
h()
內的局部變量,很顯然在此函式內,編譯器找不到對變量
i
的定義,所以會報錯。
global
就是為解決此問題而被提出,在函式h內,顯式地告訴編譯器
i
為全域變量,然後編譯器會在函式外面尋找
i
的定義,執行完
i+=1
後,
i
還為全域變量,值加1:
i =0
defh():
global i
i +=1
h()
print(i)
23 交換兩元素
defswap(a, b):
return b, a
print(swap(1, 0)) # (0,1)
24 操作函式物件
In [31]: def f():
...: print('i\'m f')
...:
In [32]: defg():
...: print('i\'m g')
...:
In [33]: [f,g][1]()
i'm g
建立函式物件的list,根據想要呼叫的index,方便統一呼叫。
25 生成逆序序列
list(range(10,-1,-1)) # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
第三個參數為負時,表示從第一個參數開始遞減,終止到第二個參數(不包括此邊界)
26 函式的五類參數使用例子
python五類參數:位置參數,關鍵字參數,預設參數,可變位置或關鍵字參數的使用。
deff(a,*b,c=10,**d):
print(f'a:{a},b:{b},c:{c},d:{d}')
預設參數
c
不能位於可變關鍵字參數
d
後.
呼叫f:
In [10]: f(1,2,5,width=10,height=20)
a:1,b:(2, 5),c:10,d:{'width': 10, 'height': 20}
可變位置參數
b
實參後被解析為元組
(2,5)
;而c取得預設值10; d被解析為字典.
再次呼叫f:
In [11]: f(a=1,c=12)
a:1,b:(),c:12,d:{}
a=1傳入時a就是關鍵字參數,b,d都未傳值,c被傳入12,而非預設值。
註意觀察參數
a
, 既可以
f(1)
,也可以
f(a=1)
其可讀性比第一種更好,建議使用f(a=1)。如果要強制使用
f(a=1)
,需要在前面添加一個
星號
:
deff(*,a,**b):
print(f'a:{a},b:{b}')
此時f(1)呼叫,將會報錯:
TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given
只能
f(a=1)
才能OK.
說明前面的
*
發揮作用,它變為只能傳入關鍵字參數,那麽如何檢視這個參數的型別呢?借助python的
inspect
模組:
In [22]: for name,val insignature(f).parameters.items():
...: print(name,val.kind)
...:
a KEYWORD_ONLY
b VAR_KEYWORD
可看到參數
a
的型別為
KEYWORD_ONLY
,也就是僅僅為關鍵字參數。
但是,如果f定義為:
deff(a,*b):
print(f'a:{a},b:{b}')
檢視參數型別:
In [24]: for name,val insignature(f).parameters.items():
...: print(name,val.kind)
...:
a POSITIONAL_OR_KEYWORD
b VAR_POSITIONAL
可以看到參數
a
既可以是位置參數也可是關鍵字參數。
27使用slice物件
生成關於蛋糕的序列cake1:
In [1]: cake1 =list(range(5,0,-1))
In [2]: b = cake1[1:10:2]
In [3]: b
Out[3]: [4, 2]
In [4]: cake1
Out[4]: [5, 4, 3, 2, 1]
再生成一個序列:
In [5]: from random import randint
...: cake2 = [randint(1,100) for _ inrange(100)]
...: # 同樣以間隔為2切前10個元素,得到切片d
...: d = cake2[1:10:2]
In [6]: d
Out[6]: [75, 33, 63, 93, 15]
你看,我們使用同一種切法,分別切開兩個蛋糕cake1,cake2. 後來發現這種切法
極為經典
,又拿它去切更多的容器物件。另外,搜尋公眾號頂級python後台回復「進階」,獲取一份驚喜禮包。
那麽,為什麽不把這種切法封裝為一個物件呢?於是就有了slice物件。
定義slice物件極為簡單,如把上面的切法定義成slice物件:
perfect_cake_slice_way =slice(1,10,2)
#去切cake1
cake1_slice = cake1[perfect_cake_slice_way]
cake2_slice = cake2[perfect_cake_slice_way]
In [11]: cake1_slice
Out[11]: [4, 2]
In [12]: cake2_slice
Out[12]: [75, 33, 63, 93, 15]
與上面的結果一致。
對於逆向序列切片,
slice
物件一樣可行:
a = [1,3,5,7,9,0,3,5,7]
a_ = a[5:1:-1]
named_slice =slice(5,1,-1)
a_slice = a[named_slice]
In [14]: a_
Out[14]: [0, 9, 7, 5]
In [15]: a_slice
Out[15]: [0, 9, 7, 5]
頻繁使用同一切片的操作可使用slice物件抽出來,復用的同時還能提高程式碼可讀性。
28 lambda 函式的動畫演示
有些讀者反映,
lambda
函式不太會用,問我能不能解釋一下。
比如,下面求這個
lambda
函式:
defmax_len(*lists):
returnmax(*lists, key=lambda v: len(v))
有兩點疑惑:
參數
v
的取值?
lambda
函式有返回值嗎?如果有,返回值是多少?
呼叫上面函式,求出以下三個最長的列表:
r =max_len([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8])
print(f'更長的列表是{r}')
程式完整執行過程,動畫演示如下:
結論:
參數v的可能取值為
*lists
,也就是
tuple
的一個元素。
lambda
函式返回值,等於
lambda v
冒號後運算式的返回值。
四、 數據結構
29 轉為字典
建立數據字典
In [1]: dict()
Out[1]: {}
In [2]: dict(a='a',b='b')
Out[2]: {'a': 'a', 'b': 'b'}
In [3]: dict(zip(['a','b'],[1,2]))
Out[3]: {'a': 1, 'b': 2}
In [4]: dict([('a',1),('b',2)])
Out[4]: {'a': 1, 'b': 2}
30 凍結集合
建立一個不可修改的集合。
In [1]: frozenset([1,1,3,2,3])
Out[1]: frozenset({1, 2, 3})
因為不可修改,所以沒有像
set
那樣的
add
和
pop
方法
31 轉為集合型別
返回一個set物件,集合內不允許有重復元素:
In [159]: a = [1,4,2,3,1]
In [160]: set(a)
Out[160]: {1, 2, 3, 4}
32 轉為切片物件
class slice( start , stop [, step ])
返回一個表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice物件,它讓程式碼可讀性、可維護性變好。
In [1]: a = [1,4,2,3,1]
In [2]: my_slice_meaning =slice(0,5,2)
In [3]: a[my_slice_meaning]
Out[3]: [1, 2, 1]
33 轉元組
tuple()
將物件轉為一個不可變的序列型別
In [16]: i_am_list = [1,3,5]
In [17]: i_am_tuple =tuple(i_am_list)
In [18]: i_am_tuple
Out[18]: (1, 3, 5)
五、 類和物件
34 是否可呼叫
檢查物件是否可被呼叫
In [1]: callable(str)
Out[1]: True
In [2]: callable(int)
Out[2]: True
In [18]: class Student():
...: def__init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return'id = '+self.id +', name = '+self.name
...
In [19]: xiaoming =Student('001','xiaoming')
In [20]: callable(xiaoming)
Out[20]: False
如果能呼叫
xiaoming()
, 需要重寫
Student
類的
__call__
方法:
In [1]: class Student():
...: def__init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return'id = '+self.id +', name = '+self.name
...: def __call__(self):
...: print('I can be called')
...: print(f'my name is {self.name}')
...:
In [2]: t =Student('001','xiaoming')
In [3]: t()
I can be called
my name is xiaoming
35 ascii 展示物件
呼叫物件的
__repr__
方法,獲得該方法的返回值,如下例子返回值為字串
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
def__repr__(self):
return'id = '+self.id +', name = '+self.name
呼叫:
>>> xiaoming =Student(id='1',name='xiaoming')
>>> xiaoming
id =1, name = xiaoming
>>>ascii(xiaoming)
'id = 1, name = xiaoming'
36 類方法
classmethod
裝飾器對應的函式不需要例項化,不需要
self
參數,但第一個參數需要是表示自身類的 cls 參數,可以來呼叫類的內容,類的方法,例項化物件等。
In [1]: class Student():
...: def__init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return'id = '+self.id +', name = '+self.name
...: @ classmethod
...: def f(cls):
...: print(cls)
37 動態刪除內容
刪除物件的內容
In [1]: delattr(xiaoming,'id')
In [2]: hasattr(xiaoming,'id')
Out[2]: False
38 一鍵檢視物件所有方法
不帶參數時返回
當前範圍
內的變量、方法和定義的型別列表;帶參數時返回
參數
的內容,方法列表。
In [96]: dir(xiaoming)
Out[96]:
['__ class__',
'__delattr__',
'__dict__',
'__dir__',
'__doc__',
'__eq__',
'__format__',
'__ge__',
'__getattribute__',
'__gt__',
'__hash__',
'__init__',
'__init_sub class__',
'__le__',
'__lt__',
'__module__',
'__ne__',
'__new__',
'__reduce__',
'__reduce_ex__',
'__repr__',
'__setattr__',
'__sizeof__',
'__str__',
'__sub classhook__',
'__weakref__',
'name']
39 動態獲取物件內容
獲取物件的內容
In [1]: class Student():
...: def__init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return'id = '+self.id +', name = '+self.name
In [2]: xiaoming =Student(id='001',name='xiaoming')
In [3]: getattr(xiaoming,'name') # 獲取xiaoming這個例項的name內容值
Out[3]: 'xiaoming'
40 物件是否有這個內容
In [1]: class Student():
...: def__init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return'id = '+self.id +', name = '+self.name
In [2]: xiaoming =Student(id='001',name='xiaoming')
In [3]: hasattr(xiaoming,'name')
Out[3]: True
In [4]: hasattr(xiaoming,'address')
Out[4]: False
41 物件門牌號
返回物件的記憶體地址
In [1]: id(xiaoming)
Out[1]: 98234208
42 isinstance
判斷 object 是否為類 classinfo 的例項,是返回true
In [1]: class Student():
...: def__init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return'id = '+self.id +', name = '+self.name
In [2]: xiaoming =Student(id='001',name='xiaoming')
In [3]: isinstance(xiaoming,Student)
Out[3]: True
43 父子關系鑒定
In [1]: class undergraduate(Student):
...: defstudy class(self):
...: pass
...: def attendActivity(self):
...: pass
In [2]: issub class(undergraduate,Student)
Out[2]: True
In [3]: issub class(object,Student)
Out[3]: False
In [4]: issub class(Student,object)
Out[4]: True
如果 class是 classinfo元組中某個元素的子類別,也會返回True
In [1]: issub class(int,(int,float))
Out[1]: True
44 所有物件之根
object 是所有類的基礎類別
In [1]: o =object()
In [2]: type(o)
Out[2]: object
45 建立內容的兩種方式
返回 property 內容,典型的用法:
classC:
def__init__(self):
self._x =None
defgetx(self):
return self._x
defsetx(self, value):
self._x = value
defdelx(self):
del self._x
# 使用property類建立 property 內容
x =property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
使用python裝飾器,實作與上完全一樣的效果程式碼:
classC:
def__init__(self):
self._x =None
@property
defx(self):
return self._x
@x.setter
defx(self, value):
self._x = value
@x.deleter
defx(self):
del self._x
46 檢視物件型別
class
type
(
name
,
bases
,
dict
)
傳入一個參數時,返回 object 的型別:
In [1]: class Student():
...: def__init__(self,id,name):
...: self.id = id
...: self.name = name
...: def __repr__(self):
...: return'id = '+self.id +', name = '+self.name
...:
In [2]: xiaoming =Student(id='001',name='xiaoming')
In [3]: type(xiaoming)
Out[3]: __main__.Student
In [4]: type(tuple())
Out[4]: tuple
47 元類
xiaoming
,
xiaohong
,
xiaozhang
都是學生,這類群體叫做
Student
.
Python 定義類的常見方法,使用關鍵字
class
In [36]: class Student(object):
...: pass
xiaoming
,
xiaohong
,
xiaozhang
是類的例項,則:
xiaoming =Student()
xiaohong =Student()
xiaozhang =Student()
建立後,xiaoming 的
__ class__
內容,返回的便是
Student
類
In [38]: xiaoming.__ class__
Out[38]: __main__.Student
問題在於,
Student
類有
__ class__
內容,如果有,返回的又是什麽?
In [39]: xiaoming.__ class__.__ class__
Out[39]: type
哇,程式沒報錯,返回
type
那麽,我們不妨猜測:
Student
類,型別就是
type
,換句話說,
Student
類就是一個
物件
,它的型別就是
type
,所以,Python 中一切皆物件,
類也是物件
Python 中,將描述
Student
類的類被稱為:元類。
按照此邏輯延伸,描述元類的類被稱為: 元元類 ,開玩笑了~ 描述元類的類也被稱為元類。
聰明的朋友會問了,既然
Student
類可建立例項,那麽
type
類可建立例項嗎?如果能,它建立的例項就叫:類 了。你們真聰明!
說對了,
type
類一定能建立例項,比如
Student
類了。
In [40]: Student=type('Student',(),{})
In [41]: Student
Out[41]: __main__.Student
它與使用
class
關鍵字建立的
Student
類一模一樣。
Python 的類,因為又是物件,所以和
xiaoming
,
xiaohong
物件操作相似。支持:
賦值
拷貝
添加內容
作為函式參數
In [43]: StudentMirror=Student# 類直接賦值 # 類直接賦值
In [44]: Student. class_property =' class_property'# 添加類內容
In [46]: hasattr(Student, ' class_property')
Out[46]: True
元類,確實使用不是那麽多,也許先了解這些,就能應付一些場合。就連 Python 界的領袖
Tim Peters
都說:
「元類就是深度的魔法,99%的使用者應該根本不必為此操心。
六、工具
48 列舉物件
返回一個可以列舉的物件,該物件的next()方法將返回一個元組。
In [1]: s = ["a","b","c"]
...: for i ,v inenumerate(s,1):
...: print(i,v)
...:
1 a
2 b
3 c
49 檢視變量所占字節數
In [1]: import sys
In [2]: a = {'a':1,'b':2.0}
In [3]: sys.getsizeof(a) # 占用240個字節
Out[3]: 240
50 過濾器
在函式中設定過濾條件,叠代元素,保留返回值為
True
的元素:
In [1]: fil =filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])
In [2]: list(fil)
Out[2]: [11, 45, 13]
51 返回物件的哈希值
返回物件的哈希值,值得註意的是自訂的例項都是可哈希的,
list
,
dict
,
set
等可變物件都是不可哈希的(unhashable)
In [1]: hash(xiaoming)
Out[1]: 6139638
In [2]: hash([1,2,3])
# TypeError: unhashable type: 'list'
52 一鍵幫助
返回物件的幫助文件
In [1]: help(xiaoming)
Help on Studentin module __main__ object:
class Student(builtins.object)
|Methods defined here:
|
|__init__(self, id, name)
|
|__repr__(self)
|
|Data descriptors defined here:
|
| __dict__
| dictionary for instance variables (if defined)
|
| __weakref__
| list of weak references to the object (if defined)
53 獲取使用者輸入
獲取使用者輸入內容
In [1]: input()
aa
Out[1]: 'aa'
54 建立叠代器型別
使用
iter(obj, sentinel)
, 返回一個可叠代物件, sentinel可省略(一旦叠代到此元素,立即終止)
In [1]: lst = [1,3,5]
In [2]: for i initer(lst):
...: print(i)
...:
1
3
5
In [1]: class TestIter(object):
...: def__init__(self):
...: self.l=[1,3,2,3,4,5]
...: self.i=iter(self.l)
...: def __call__(self): #定義了__call__方法的類的例項是可呼叫的
...: item =next(self.i)
...: print ("__call__ is called,fowhich would return",item)
...: return item
...: def __iter__(self): #支持叠代協定(即定義有__iter__()函式)
...: print ("__iter__ is called!!")
...: return iter(self.l)
In [2]: t =TestIter()
In [3]: t() # 因為實作了__call__,所以t例項能被呼叫
__call__ is called,which would return1
Out[3]: 1
In [4]: for e inTestIter(): # 因為實作了__iter__方法,所以t能被叠代
...: print(e)
...:
__iter__ is called!!
1
3
2
3
4
5
55 開啟檔
返回檔物件
In [1]: fo =open('D:/a.txt',mode='r', encoding='utf-8')
In [2]: fo.read()
Out[2]: '\ufefflife is not so long,\nI use Python to play.'
mode取值表:
字元 | 意義 |
---|---|
'r'
| 讀取(預設) |
'w'
| 寫入,並先截斷檔 |
'x'
| 排它性建立,如果檔已存在則失敗 |
'a'
| 寫入,如果檔存在則在末尾追加 |
'b'
| 二進制模式 |
't'
| 文本模式(預設) |
'+'
| 開啟用於更新(讀取與寫入) |
56 建立range序列
range(stop)
range(start, stop[,step])
生成一個不可變序列:
In [1]: range(11)
Out[1]: range(0, 11)
In [2]: range(0,11,1)
Out[2]: range(0, 11)
57 反向叠代器
In [1]: rev =reversed([1,4,2,3,1])
In [2]: for i in rev:
...: print(i)
...:
1
3
2
4
1
58 聚合叠代器
建立一個聚合了來自每個可叠代物件中的元素的叠代器:
In [1]: x = [3,2,1]
In [2]: y = [4,5,6]
In [3]: list(zip(y,x))
Out[3]: [(4, 3), (5, 2), (6, 1)]
In [4]: a =range(5)
In [5]: b =list('abcde')
In [6]: b
Out[6]: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
In [7]: [str(y) +str(x) for x,y inzip(a,b)]
Out[7]: ['a0', 'b1', 'c2', 'd3', 'e4']
59 鏈式操作
from operator import (add, sub)
defadd_or_sub(a, b, oper):
return (add if oper =='+'else sub)(a, b)
add_or_sub(1, 2, '-') # -1
60 物件序列化
物件序列化,是指將記憶體中的物件轉化為可儲存或傳輸的過程。很多場景,直接一個類物件,傳輸不方便。
但是,當物件序列化後,就會更加方便,因為約定俗成的,介面間的呼叫或者發起的 web 請求,一般使用 json 串傳輸。
實際使用中,一般對類物件序列化。先建立一個 Student 型別,並建立兩個例項。
classStudent():
def__init__(self,**args):
self.ids = args['ids']
self.name = args['name']
self.address = args['address']
xiaoming =Student(ids =1,name ='xiaoming',address ='北京')
xiaohong =Student(ids =2,name ='xiaohong',address ='南京')
匯入 json 模組,呼叫 dump 方法,就會將列表物件 [xiaoming,xiaohong],序列化到檔 json.txt 中。
import json
withopen('json.txt', 'w') as f:
json.dump([xiaoming,xiaohong], f, default=lambda obj: obj.__dict__, ensure_ascii=False, indent=2, sort_keys=True)
生成的檔內容,如下:
[
{
"address":"北京",
"ids":1,
"name":"xiaoming"
},
{
"address":"南京",
"ids":2,
"name":"xiaohong"
}
]
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