Python学习第十一篇基础之杂货铺

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python学习第十一篇基础之杂货铺相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

字符串格式化

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式

百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存。

百分号方式:

%[(name)][flags][width].[precision]typecode
  • (name) 可选,用于选择指定的key
  • flags 可选,可供选择的值有:
  • + 右对齐;正数前加正好,负数前加负号;
  • - 左对齐;正数前无符号,负数前加负号;
  • 空格 右对齐;正数前加空格,负数前加负号;
  • 0 右对齐;正数前无符号,负数前加负号;用0填充空白处
  • width 可选,占有宽度
  • .precision 可选,小数点后保留的位数
  • typecode 必选
  • s,获取传入对象的__str__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
  • r,获取传入对象的__repr__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
  • c,整数:将数字转换成其unicode对应的值,10进制范围为 0 <= i <= 1114111(py27则只支持0-255);字符:将字符添加到指定位置
  • o,将整数转换成 八 进制表示,并将其格式化到指定位置
  • x,将整数转换成十六进制表示,并将其格式化到指定位置
  • d,将整数、浮点数转换成 十 进制表示,并将其格式化到指定位置
  • e,将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(小写e)
  • E,将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(大写E)
  • f, 将整数、浮点数转换成浮点数表示,并将其格式化到指定位置(默认保留小数点后6位)
  • F,同上
  • g,自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是e;)
  • G,自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是E;)
  • %,当字符串中存在格式化标志时,需要用 %%表示一个百分号

注:Python中百分号格式化是不存在自动将整数转换成二进制表示的方式

常用格式化:

s = "My name is %s and age is %d"%("bourbon",22)
print(s)

# 输出
My name is bourbon and age is 22


# name:根据名字进行格式化
s = "My name is %(name)s and age is %(age)d"%{‘name‘:"bourbon",‘age‘:23}
print(s)

# 输出
My name is bourbon and age is 22


s1 = "My name is %"
print(s1)

# 输出
My name is %


# 当格式化时,字符串中出现占位符%s..需要用%%输出%
s2 = "My name is %s %%"%("Bourbon")
print(s2)

# 输出
My name is Bourbon %


s3 = "percent %.2f" % 99.97623
print(s3)

# 输出
percent 99.98


s4 = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, }
print(s4)

# 输出
i am 123.43

Format方法:

[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
  • fill 【可选】空白处填充的字符
  • align 【可选】对齐方式(需配合width使用)
  • <,内容左对齐
  • >,内容右对齐(默认)
  • =,内容右对齐,将符号放置在填充字符的左侧,且只对数字类型有效。 即使:符号+填充物+数字
  • ^,内容居中
  • sign 【可选】有无符号数字
  • +,正号加正,负号加负;
  • -,正号不变,负号加负;
  • 空格 ,正号空格,负号加负;
  • # 【可选】对于二进制、八进制、十六进制,如果加上#,会显示 0b/0o/0x,否则不显示
  • , 【可选】为数字添加分隔符,如:1,000,000
  • width 【可选】格式化位所占宽度
  • .precision 【可选】小数位保留精度
  • type 【可选】格式化类型
  • 传入” 字符串类型 “的参数
  • s,格式化字符串类型数据
  • 空白,未指定类型,则默认是None,同s
  • 传入“ 整数类型 ”的参数
  • b,将10进制整数自动转换成2进制表示然后格式化
  • c,将10进制整数自动转换为其对应的unicode字符
  • d,十进制整数
  • o,将10进制整数自动转换成8进制表示然后格式化;
  • x,将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(小写x)
  • X,将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(大写X)
  • 传入“ 浮点型或小数类型 ”的参数
  • e, 转换为科学计数法(小写e)表示,然后格式化;
  • E, 转换为科学计数法(大写E)表示,然后格式化;
  • f , 转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
  • F, 转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
  • g, 自动在e和f中切换
  • G, 自动在E和F中切换
  • %,显示百分比(默认显示小数点后6位)

 常用格式化:

tpl = "i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, ‘alex‘)
  
tpl = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven", 18, ‘alex‘])
  
tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format("seven", 18)
  
tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format(*["seven", 18])
  
tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(name="seven", age=18)
  
tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(**{"name": "seven", "age": 18})
  
tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}".format([1, 2, 3], [11, 22, 33])
  
tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}".format("seven", 18, 88888.1)
  
tpl = "i am {:s}, age {:d}".format(*["seven", 18])
  
tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name="seven", age=18)
  
tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name": "seven", "age": 18})
 
tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2)
 
tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}".format(15)
 
tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}".format(num=15)

更多格式化操作:https://docs.python.org/3/library/string.html

生成器和迭代器:

1.生成器:

生成器不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值。

li = [11,22,33,44]
result = filter(lambda x:x>22, li)
print(result) # 具有生成指定条件数据的能力的一个对象

# 输出
<filter object at 0x00000000010FD588>

生成器,使用函数创造的

# 普通函数
# def func():
#     return 123
#
# ret = func()

def func():
    print(‘start‘)
    yield 1
    yield 2
    yield 3
func() # 函数没有执行

ret = func()
print(ret) # 在普通函数里面出现yield,那这个函数就是生成器了

for i in ret:
    print(i)

# 输出
<generator object func at 0x00000000006B6C50>
start
1
2
3

2.迭代器:

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件

特点:

  1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
  2. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
  3. 访问到一半时不能往回退
  4. 便于循环比较大的数据集合,节省内存

上述代码中:func是函数称为生成器,当执行此函数func()时会得到一个迭代器。

ret = func()
r1 = ret.__next__() # 进入函数找到yield,获取yield后面的数据
print(r1)

# 输出
start
1


r2 = ret.__next__() # 进入函数找到yield,获取yield后面的数据
print(r2)

# 输出
2


r3 = ret.__next__() # 进入函数找到yield,获取yield后面的数据
print(r3)

# 输出
3

3.实例:

def myrange(arg):
    start = 0
    while True:
        if start > arg:
            return
        yield start
        start += 1

ret = myrange(10)
# ret.__next__()
# 通过for 循环迭代
for item in ret:
    print(item)

  

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