Python 的一些日常高頻寫法總結！

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編輯：樂樂 | 來自：https://github.com/jackzhenguo/python-small-example

上一篇：

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


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：

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：

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：

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：

56 建立range序列

1. range(stop)

2. 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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