一、 Python 基础 62 例
1、 十转二
将十进制转换为二进制：
>>> bin(10)
'0b1010'
2 、十转八
十进制转换为八进制：
>>> oct(9)
'0o11'
3 、十转十六
十进制转换为十六进制：
>>> hex(15)
'0xf'
4 、 字符串转字节
字符串转换为字节类型
>>> s ="apple"
>>> bytes(s,encoding='utf-8')
b'apple'
5 、转为字符串
字符类型、数值型等转换为字符串类型
>>> i =100
>>> str(i)
'100'
6 、十转ASCII
十进制整数对应的 ASCII 字符
>>> chr(65)
'A'
7 、ASCII转十
ASCII字符对应的十进制数
>>> ord('A')
65
8、 转为字典
创建数据字典的几种方法
>>> dict()
{}
>>> dict(a='a',b='b')
{'a':'a','b':'b'}
>>> dict(zip(['a','b'],[1,2]))
{'a':1,'b':2}
>>> dict([('a',1),('b',2)])
{'a':1,'b':2}
9 、转为浮点类型
整数或数值型字符串转换为浮点数
>>> float(3)
3.0
如果不能转化为浮点数，则会报ValueError:
>>> float('a')
Traceback (most recent call last):
File"<pyshell#7>", line1,in
float('a')
ValueError: couldnotconvert string to float:'a'
10 、 转为整型
int(x, base =10)
x 可能为字符串或数值，将 x 转换为整数。
如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出普通整数的表示范围，一个长整数被返回。
>>> int('12',16)
18
11、 转为集合
返回一个 set 对象，集合内不允许有重复元素：
>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> set(a)
{1,2,3,4}
12 、转为切片
class slice(start, stop[, step])
返回一个由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象，代码可读性变好。
>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> my_slice = slice(0,5,2)
>>> a[my_slice]
[1,2,1]
13 、转元组
tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型
>>> a=[1,3,5]
>>> a.append(7)
>>> a
[1,3,5,7]
#禁止a增删元素，只需转为元组
>>> t=tuple(a)
>>> t
(1,3,5,7)
14 、转冻结集合
创建不可修改的集合：
>>> a = frozenset([1,1,3,2,3])
>>> a# a 无 pop,append,insert等方法
frozenset({1,2,3})
15、 商和余数
分别取商和余数
>>> divmod(10,3)
(3,1)
16 、幂和余同时做
pow 三个参数都给出表示先幂运算再取余：
>>> pow(3,2,4)
1
17 、四舍五入
四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：
>>> round(10.045,2)
10.04
>>> round(10.046,2)
10.05
18、 查看变量所占字节数
>>> importsys
>>> a = {'a':1,'b':2.0}
>>> sys.getsizeof(a)# 变量占用字节数
240
19、 门牌号
返回对象的内存地址
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> id(xiaoming)
2281930739080
20 、排序函数
排序：
>>> a = [1,4,2,3,1]
#降序
>>> sorted(a,reverse=True)
[4,3,2,1,1]
>>> a = [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},
{'name':'xiaohong','age':20,'gender':'female'}]
#按 age升序
>>> sorted(a,key=lambdax: x['age'],reverse=False)
[{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},
{'name':'xiaohong','age':20,'gender':'female'}]
21 、求和函数
求和：
>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> sum(a)
11
#求和初始值为1
>>> sum(a,1)
12
22 、计算表达式
计算字符串型表达式的值
>>> s ="1 + 3 +5"
>>> eval(s)
9
>>> eval('[1,3,5]*3')
[1,3,5,1,3,5,1,3,5]
23、 真假
>>> bool(0)
False
>>> bool(False)
False
>>> bool(None)
False
>>> bool([])
False
>>> bool([False])
True
>>> bool([0,0,0])
True
24 、都为真
如果可迭代对象的所有元素都为真，那么返回 True，否则返回False
#有0，所以不是所有元素都为真
>>> all([1,0,3,6])
False
#所有元素都为真
>>> all([1,2,3])
True
25、 至少一个为真
接受一个可迭代对象，如果可迭代对象里至少有一个元素为真，那么返回True，否则返回False
# 没有一个元素为真
>>> any([0,0,0,[]])
False
# 至少一个元素为真
>>> any([0,0,1])
True
26、 获取用户输入
获取用户输入内容
>>> input()
I'm typing
"I'
m typing"
27 、print 用法
>>> lst = [1,3,5]
# f 打印
>>> print(f'lst:{lst}')
lst: [1,3,5]
# format 打印
>>> print('lst:{}'.format(lst))
lst:[1,3,5]
28、 字符串格式化
格式化字符串常见用法
>>> print("i am {0},age {1}".format("tom",18))
i am tom,age18
>>> print("{:.2f}".format(3.1415926))# 保留小数点后两位
3.14
>>> print("{:+.2f}".format(-1))# 带符号保留小数点后两位
-1.00
>>> print("{:.0f}".format(2.718))# 不带小数位
3
>>> print("{:0>3d}".format(5))# 整数补零，填充左边, 宽度为3
005
>>> print("{:,}".format(10241024))# 以逗号分隔的数字格式
10,241,024
>>> print("{:.2%}".format(0.718))# 百分比格式
71.80%
>>> print("{:.2e}".format(10241024))# 指数记法
1.02e+07
29 、返回对象哈希值
返回对象的哈希值。值得注意，自定义的实例都可哈希：
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> hash(xiaoming)
-9223371894234104688
list, dict, set等可变对象都不可哈希(unhashable)：
>>> hash([1,3,5])
Traceback (most recent call last):
File"<pyshell#71>", line1,in
hash([1,3,5])
TypeError: unhashable type:'list'
30 、打开文件
返回文件对象
>>> importos
>>> os.chdir('D:/source/dataset')
>>> os.listdir()
['drinksbycountry.csv','IMDB-Movie-Data.csv','movietweetings',
'titanic_eda_data.csv','titanic_train_data.csv']
>>> o = open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8')
>>> o.read()
"country,beer_servings,spirit_servings,wine_servings,total_litres_of_pur
e_alcohol,continent\nAfghanistan,0,0,0,0.0,Asia\nAlbania,89,132,54,4.9,"
mode 取值表：
字符意义
'r'读取（默认）
'w'写入，并先截断文件
'x'排它性创建，如果文件已存在则失败
'a'写入，如果文件存在则在末尾追加
'b'二进制模式
't'文本模式（默认）
'+'打开用于更新（读取与写入）
31、 查看对象类型
class type(name, bases, dict)
传入参数，返回 object 类型：
>>> type({4,6,1})
>>>type({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})
>>>classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> type(Student('1','xiaoming'))
32 、 两种创建属性方法
返回 property 属性，典型的用法：
>>> classC:
def__init__(self):
self._x =None
defgetx(self):
returnself._x
defsetx(self, value):
self._x = value
defdelx(self):
delself._x
# 使用property类创建 property 属性
x = property(getx, setx, delx,"I'm the 'x' property.")
使用 C 类：
>>> C().x=1
>>> c=C()
# 属性x赋值
>>> c.x=1
# 拿值
>>> c.getx()
1
# 删除属性x
>>> c.delx()
# 再拿报错
>>> c.getx()
Traceback (most recent call last):
File"<pyshell#118>", line1,in
c.getx()
File"<pyshell#112>", line5,ingetx
returnself._x
AttributeError:'C'object has no attribute'_x'
# 再属性赋值
>>> c.x=1
>>> c.setx(1)
>>> c.getx()
1
使用@property装饰器，实现与上完全一样的效果：
classC:
def__init__(self):
self._x =None
@property
defx(self):
returnself._x
@x.setter
defx(self, value):
self._x = value
@x.deleter
defx(self):
delself._x
33、 是否可调用
判断对象是否可被调用，能被调用的对象是一个callable 对象。
>>> callable(str)
True
>>> callable(int)
True
Student 对象实例目前不可调用：
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student(id='1',name='xiaoming')
>>> callable(xiaoming)
False
如果 xiaoming能被调用 , 需要重写Student类的__call__方法：
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
此时调用 xiaoming():
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> xiaoming()
I can be called
my nameisxiaoming
34、 动态删除属性
删除对象的属性
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> delattr(xiaoming,'id')
>>> hasattr(xiaoming,'id')
False
35 、动态获取对象属性
获取对象的属性
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> getattr(xiaoming,'name')# 获取name的属性值
'xiaoming'
36、 对象是否有某个属性
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> getattr(xiaoming,'name')# 判断 xiaoming有无 name属性
'xiaoming'
>>> hasattr(xiaoming,'name')
True
>>> hasattr(xiaoming,'address')
False
37、 isinstance
判断object是否为classinfo的实例，是返回true
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> isinstance(xiaoming,Student)
True
38、 父子关系鉴定
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> classUndergraduate(Student):
pass
# 判断 Undergraduate 类是否为 Student 的子类
>>> issubclass(Undergraduate,Student)
True
第二个参数可为元组：
>>> issubclass(int,(int,float))
True
39 、所有对象之根
object 是所有类的基类
>>> isinstance(1,object)
True
>>> isinstance([],object)
True
40 、一键查看对象所有方法
不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回参数的属性，方法列表。
>>> classStudent():
def__init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> dir(xiaoming)
['__call__','__class__','__delattr__','__dict__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__getattribute__','__gt__','__hash__','__init__','__init_subclass__','__le__','__lt__','__module__','__ne__','__new__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__setattr__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__','__weakref__','id','name']
41、 枚举对象
Python 的枚举对象
>>> s = ["a","b","c"]
>>> fori,vinenumerate(s):
print(i,v)
0a
1b
2c
42 、创建迭代器
>>> classTestIter():
def__init__(self,lst):
self.lst = lst
# 重写可迭代协议__iter__
def__iter__(self):
print('__iter__ is called')
returniter(self.lst)
迭代 TestIter 类：
>>> t = TestIter()
>>> t = TestIter([1,3,5,7,9])
>>> foreint:
print(e)
__iter__iscalled
1
3
5
7
9
43 、创建range迭代器
range(stop)
range(start, stop[,step])
生成一个不可变序列的迭代器：
>>> t = range(11)
>>> t = range(0,11,2)
>>> foreint:
print(e)
0
2
4
6
8
10
44 、反向
>>> rev = reversed([1,4,2,3,1])
>>> foriinrev:
print(i)
1
3
2
4
1
45、 打包
聚合各个可迭代对象的迭代器：
>>> x = [3,2,1]
>>> y = [4,5,6]
>>> list(zip(y,x))
[(4,3), (5,2), (6,1)]
>>> fori,jinzip(y,x):
print(i,j)
43
52
61
46、 过滤器
函数通过 lambda 表达式设定过滤条件，保留 lambda 表达式为True的元素：
>>> fil = filter(lambdax: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])
>>> foreinfil:
print(e)
11
45
13
47、 链式比较
>>> i =3
>>> 1< i <3
False
>>> 1< i <=3
True
48 、链式操作
>>> fromoperatorimport(add, sub)
>>> defadd_or_sub(a, b, oper):
return(addifoper =='+'elsesub)(a, b)
>>> add_or_sub(1,2,'-')
-1
49 、split 分割**
>>> 'i love python'.split(' ')
['i','love','python']
50、 replace 替换
>>> 'i\tlove\tpython'.replace('\t',',')
'i,love,python'
51 、反转字符串
>>> st="python"
>>> ''.join(reversed(st))
'nohtyp'
52 、使用time模块打印当前时间
# 导入time模块
>>> importtime
# 打印当前时间，返回浮点数
>>> seconds = time.time()
>>> seconds
1588858156.6146255
53 、浮点数转时间结构体
# 浮点数转时间结构体
>>> local_time = time.localtime(seconds)
>>> local_time
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=0)
tm_year: 年
tm_mon: 月
tm_mday: 日
tm_hour: 小时
tm_min：分
tm_sec: 分
tm_sec: 秒
tm_wday: 一周中索引([0,6], 周一的索引:0)
tm_yday: 一年中索引([1,366])
tm_isdst: 1 if summer time is in effect, 0 if not, and -1 if unknown
54 、时间结构体转时间字符串
# 时间结构体转时间字符串
>>> str_time = time.asctime(local_time)
>>> str_time
'Thu May 7 21:29:16 2020'
55 、时间结构体转指定格式时间字符串
# 时间结构体转指定格式的时间字符串
>>> format_time = time.strftime('%Y.%m.%d %H:%M:%S',local_time)
>>> format_time
'2020.05.07 21:29:16'
56、 时间字符串转时间结构体
# 时间字符串转时间结构体
>>> time.strptime(format_time,'%Y.%m.%d %H:%M:%S')
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=-1)
57 、年的日历图
>>> importcalendar
>>> fromdatetimeimportdate
>>> mydate=date.today()
>>> calendar.calendar(2020)
58、 月的日历图
>>> importcalendar
>>> fromdatetimeimportdate
>>> mydate = date.today()
>>> calendar.month(mydate.year, mydate.month)
59 、判断是否为闰年
>>> importcalendar
>>> fromdatetimeimportdate
>>> mydate = date.today()
>>> is_leap = calendar.isleap(mydate.year)
>>> ("{}是闰年"ifis_leapelse"{}不是闰年\n").format(mydate.year)
'2020是闰年'
60、 with 读写文件
读文件：
>>importos
>>> os.chdir('D:/source/dataset')
>>> os.listdir()
['drinksbycountry.csv','IMDB-Movie-Data.csv','movietweetings','test.csv','titanic_eda_data.csv','titanic_train_data.csv','train.csv']
# 读文件
>>> withopen('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8')asf:
o = f.read()
print(o)
写文件：
# 写文件
>>> withopen('new_file.txt',mode='w',encoding='utf-8')asf:
w = f.write('I love python\n It\'s so simple')
os.listdir()
['drinksbycountry.csv','IMDB-Movie-Data.csv','movietweetings','new_file.txt','test.csv','titanic_eda_data.csv','titanic_train_data.csv','train.csv']
>>> withopen('new_file.txt',mode='r',encoding='utf-8')asf:
o = f.read()
print(o)
I love python
It's so simple
61、 提取后缀名
>>> importos
>>> os.path.splitext('D:/source/dataset/new_file.txt')
('D:/source/dataset/new_file','.txt')#[1]：后缀名
62、 提取完整文件名
>>> importos
>>> os.path.split('D:/source/dataset/new_file.txt')
('D:/source/dataset','new_file.txt')
二、 Python 核心 12 例
63 、斐波那契数列前n项
>>> deffibonacci(n):
a, b =1,1
for_inrange(n):
yielda
a, b = b, a+b# 注意这种赋值
>>> forfibinfibonacci(10):
print(fib)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
64 、list 等分 n 组
>>> frommathimportceil
>>> defdivide_iter(lst, n):
ifn <=0:
yieldlst
return
i, div =0, ceil(len(lst) / n)
whilei < n:
yieldlst[i * div: (i +1) * div]
i +=1
>>> forgroupindivide_iter([1,2,3,4,5],2):
print(group)
[1,2,3]
[4,5]
65、 yield 解释
有好几位同学问我，生成器到底该怎么理解。
在这里我总结几句话，看看是否对不理解生成器的朋友有帮助。
生成器首先是一个 “特殊的” return ，遇到 yield 立即中断返回。
但是，又与 return 不同，yield 后下一次执行会进入到yield 的下一句代码，而不像 return 下一次执行还是从函数体的第一句开始执行。
可能还是没说清，那就用图解释一下：
第一次 yield 返回 1
第二次迭代，直接到位置 2 这句代码：
然后再走 for ,再 yield ，重复下去，直到for结束。
以上就是理解 yield 的重点一个方面。
66、 装饰器
66.1 定义装饰器
time 模块大家比较清楚，第一个导入 wraps 函数（装饰器）为确保被装饰的函数名称等属性不发生改变用的，这点现在不清楚也问题不大，实践一下就知道了。
fromfunctoolsimportwraps
importtime
定义一个装饰器：print_info，装饰器函数入参要求为函数，返回值要求也为函数。
如下，入参为函数 f, 返回参数 info 也为函数，满足要求。
defprint_info(f):
"""
@para: f, 入参函数名称
"""
@wraps(f) # 确保函数f名称等属性不发生改变
definfo():
print('正在调用函数名称为： %s '% (f.__name__,))
t1 = time.time()
f()
t2 = time.time()
delta = (t2 - t1)
print('%s 函数执行时长为：%f s'% (f.__name__,delta))
returninfo
66.2使用装饰器
使用 print_info 装饰器，分别修饰 f1, f2 函数。
软件工程要求尽量一次定义，多次被复用。
@print_info
deff1():
time.sleep(1.0)
@print_info
deff2():
time.sleep(2.0)
66.3 使用装饰后的函数
使用 f1, f2 函数：
f1()
f2()
# 输出信息如下：
# 正在调用函数名称为：f1
# f1 函数执行时长为：1.000000 s
# 正在调用函数名称为：f2
# f2 函数执行时长为：2.000000 s
67 、迭代器案例
一个类如何成为迭代器类型，请看官方PEP说明：
PEP说明
即必须实现两个方法（或者叫两种协议）：__iter__ , __next__
下面编写一个迭代器类：
classYourRange():
def__init__(self, start, end):
self.value = start
self.end = end
# 成为迭代器类型的关键协议
def__iter__(self):
returnself
# 当前迭代器状态(位置)的下一个位置
def__next__(self):
ifself.value >= self.end:
raiseStopIteration
cur = self.value
self.value +=1
returncur
使用这个迭代器：
yr = YourRange(5,12)
foreinyr:
print(e)
迭代器实现__iter__ 协议，它就能在 for 上迭代，参考官网PEP解释：
文章最后提个问题，如果此时运行：
next(yr)
会输出 5， 还是报错？
如果 yr 是 list，for 遍历后，再 next(iter(yr)) 又会输出什么？
如果能分清这些问题，恭喜你，已经真正理解迭代器迭代和容器遍历的区别。如果你还拿不准，欢迎交流。
下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制，快速入门这些库是本文的写作目的。
68、 matplotlib
导入包：
importmatplotlib
matplotlib.__version__# '2.2.2'
importmatplotlib.pyplotasplt
绘图代码：
importmatplotlib.pyplotasplt
plt.plot([0,1,2,3,4,5],
[1.5,1,-1.3,0.7,0.8,0.9]
,c='red')
plt.bar([0,1,2,3,4,5],
[2,0.5,0.7,-1.2,0.3,0.4]
)
plt.show()
69、 seaborn
导入包：
importseabornassns
sns.__version__# '0.8.0'
绘制图：
sns.barplot([0,1,2,3,4,5],
[1.5,1,-1.3,0.7,0.8,0.9]
)
sns.pointplot([0,1,2,3,4,5],
[2,0.5,0.7,-1.2,0.3,0.4]
)
plt.show()
70、 plotly 绘图
导入包：
importplotly
plotly.__version__# '2.0.11'
绘制图（自动打开html）：
importplotly.graph_objsasgo
importplotly.offlineasoffline
pyplt = offline.plot
sca = go.Scatter(x=[0,1,2,3,4,5],
y=[1.5,1,-1.3,0.7,0.8,0.9]
)
bar = go.Bar(x=[0,1,2,3,4,5],
y=[2,0.5,0.7,-1.2,0.3,0.4]
)
fig = go.Figure(data = [sca,bar])
pyplt(fig)
71、 pyecharts
导入包：
importpyecharts
pyecharts.__version__# '1.7.1'
绘制图（自动打开html）：
bar = (
Bar()
.add_xaxis([0,1,2,3,4,5])
.add_yaxis('ybar',[1.5,1,-1.3,0.7,0.8,0.9])
)
line = (Line()
.add_xaxis([0,1,2,3,4,5])
.add_yaxis('yline',[2,0.5,0.7,-1.2,0.3,0.4])
)
bar.overlap(line)
bar.render_notebook()
大家在复现代码时，需要注意API与包的版本紧密相关，与上面版本不同的包其内的API可能与以上写法有略有差异，大家根据情况自行调整即可。
matplotlib 绘制三维 3D 图形的方法，主要锁定在绘制 3D 曲面图和等高线图。
72、 理解 meshgrid
要想掌握 3D 曲面图，需要首先理解 meshgrid 函数。
导入包：
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
创建一维数组 x
nx, ny = (5,3)
x = np.linspace(0,1, nx)
x
# 结果
# array([0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ])
创建一维数组 y
y = np.linspace(0,1, ny)
y
# 结果
# array([0. , 0.5, 1. ])
使用 meshgrid 生成网格点：
xv, yv = np.meshgrid(x, y)
xv
xv 结果：
array([[0.,0.25,0.5,0.75,1.],
[0.,0.25,0.5,0.75,1.],
[0.,0.25,0.5,0.75,1.]])
yv 结果：
array([[0.,0.,0.,0.,0.],
[0.5,0.5,0.5,0.5,0.5],
[1.,1.,1.,1.,1.]])
绘制网格点：
plt.scatter(xv.flatten(),yv.flatten(),c='red')
plt.xticks(ticks=x)
plt.yticks(ticks=y)
以上就是 meshgrid 功能：创建网格点，它是绘制 3D 曲面图的必用方法之一。
73、 绘制曲面图
导入 3D 绘图模块：
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D
生成X,Y,Z
# X, Y
x = np.arange(-5,5,0.25)
y = np.arange(-5,5,0.25)
X, Y = np.meshgrid(x, y)# x-y 平面的网格
R = np.sqrt(X **2+ Y **2)
# Z
Z = np.sin(R)
绘制 3D 曲面图：
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))
plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
plt.show()
74 、等高线图
以上 3D 曲面图的在 xy平面、 xz平面、yz平面投影，即是等高线图。
xy 平面投影得到的等高线图：
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))
plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
plt.show()
三、 Python 习惯 26 例
75 、返回浮点数
即便两个整数，/ 操作也会返回浮点数
In [1]:8/5
Out[1]:1.6
76 、得到整数部分
使用 //快速得到两数相除的整数部分，并且返回整型，此操作符容易忽略，但确实很实用。
In [2]:8//5
Out[2]:1
In [3]: a =8//5
In [4]: type(a)
Out[4]: int
77、 % 得到余数
%得到两数相除的余数：
In [6]:8%5
Out[6]:3
78、 ** 计算乘方
** 计算几次方
In [7]:2**3
Out[7]:8
79、 交互模式下的_
在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _
In [8]:2*3.02+1
Out[8]:7.04
In [9]:1+_
Out[9]:8.04
80 、单引号和双引号微妙不同
使用单引号和双引号的微妙不同
使用一对双引号时，打印下面串无需转义字符：
In [10]: print("That isn't a horse")
That isn't a horse
使用单引号时，需要添加转义字符 \：
In [11]: print('That isn\'t a horse')
That isn't a horse
81 、跨行连续输入
符串字面值可以跨行连续输入；一种方式是用一对三重引号：""" 或 '''
In [12]: print("""You're just pounding two
...: coconut halves together."""
)
You're just pounding two
coconut halves together.
82 、数字和字符串
In [13]:3*'Py'
Out[13]:'PyPyPy'
83 、连接字面值
堆积起来就行，什么都不用写：
In [14]:'Py''thon'
Out[14]:'Python'
84、 for 和 else
一般语言 else 只能和 if 搭，Python 中却支持 for 和 else, try 和 else.
for 和 else 搭后，遍历结束便会执行 else
In [29]:foriinrange(3):
...:forjinrange(i):
...: print(j)
...:else:
...: print('第%d轮遍历结束\n'%(i+1,))
...:
第1轮遍历结束
0
第2轮遍历结束
0
1
第3轮遍历结束
85、if not x
直接使用 x 和 not x 判断 x 是否为 None 或空
x = [1,3,5]
if x:
print('x is not empty ')
if not x:
print('x is empty')
下面写法不够 Pythoner
if x and len(x) > 0:
print('x is not empty ')
if x is None or len(x) == 0:
print('x is empty')
86、enumerate 枚举
直接使用 enumerate 枚举容器，第二个参数表示索引的起始值
x = [1, 3, 5]
for i, e in enumerate(x, 10): # 枚举
print(i, e)
下面写法不够 Pythoner:
i = 0
while i < len(x):
print(i+10, x[i])
i+=1
87、in
判断字符串是否包含某个子串，使用in明显更加可读：
x = 'zen_of_python'
if 'zen' in x:
print('zen is in')
find 返回值 要与 -1 判断，不太符合习惯：
if x.find('zen') != -1:
print('zen is in')
88 、zip 打包
使用 zip 打包后结合 for 使用输出一对，更加符合习惯：
keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 3, 5]
for k, v in zip(keys, values):
print(k, v)
下面不符合 Python 习惯：
d = {}
i = 0
for k in keys:
print(k, values[i])
i += 1
89 、一对 '''
打印被分为多行的字符串，使用一对 ''' 更加符合 Python 习惯：
print('''"Oh no!" He exclaimed.
"It's the blemange!"''')
下面写法就太不 Python 风格：
print('"Oh no!" He exclaimed.\n' +
'It\'s the blemange!"')
90 、交换元素
直接解包赋值，更加符合 Python 风格：
a, b = 1, 3
a, b = b, a # 交换a,b
不要再用临时变量 tmp ，这不符合 Python 习惯：
tmp = a
a = b
b = tmp
91 、join 串联
串联字符串，更习惯使用 join：
chars = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
name = ''.join(chars)
print(name)
下面不符合 Python 习惯：
name = ''
for c in chars:
name += c
print(name)
92、 列表生成式
列表生成式构建高效，符合 Python 习惯：
data = [1, 2, 3, 5, 8]
result = [i * 2 for i in data if i & 1] # 奇数则乘以2
print(result) # [2, 6, 10]
下面写法不够 Pythoner：
results = []
for e in data:
if e & 1:
results.append(e*2)
print(results)
93 、字典生成式
除了列表生成式，还有字典生成式：
keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 3, 5]
d = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(d)
下面写法不太 Pythoner：
d = {}
for k, v in zip(keys, values):
d[k] = v
print(d)
94、 __name__ == '__main__'有啥用
曾几何时，看这别人代码这么写，我们也就跟着这么用吧，其实还没有完全弄清楚这行到底干啥。
def mymain():
print('Doing something in module', __name__)
if __name__ == '__main__':
print('Executed from command line')
mymain()
加入上面脚本命名为 MyModule，不管在 vscode 还是 pycharm 直接启动，则直接打印出：
Executed from command line
Doing something in module __main__
这并不奇怪，和我们预想一样，因为有无这句 __main__ ，都会打印出这些。
但是当我们 import MyModule 时，如果没有这句，直接就打印出：
In [2]: import MyModule
Executed from command line
Doing something in module MyModule
只是导入就直接执行 mymain 函数，这不符合我们预期。
如果有主句，导入后符合预期：
In [6]: import MyModule
In [7]: MyModule.mymain()
Doing something in module MyModule
95 、字典默认值
In[1]: d = {'a': 1, 'b': 3}
In[2]: d.get('b', []) # 存在键 'b'
Out[2]: 3
In[3]: d.get('c', []) # 不存在键 'c'，返回[]
Out[3]: []
96、 lambda 函数
lambda 函数使用方便，主要由入参和返回值组成，被广泛使用在 max, map, reduce, filter 等函数的 key 参数中。
如下，求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法：
x = [1, 3, -5]
y = max(x, key=lambda x: abs(x))
print(y) # -5
97 、max
求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法：
x = [1, 3, -5]
y = max(x, key=lambda x: abs(x))
print(y) # -5
98、 map
map 函数映射 fun 到容器中每个元素，并返回迭代器 x
x = map(str, [1, 3, 5])
for e in x:
print(e, type(e))
下面写法不够 Pythoner
for e in [1, 3, 5]:
print(e, str(e)) # '1','3','5'
99、 reduce
reduce 是在 functools 中，第一个参数是函数，其必须含有 2 个参数，最后归约为一个标量。
from functools import reduce
x = [1, 3, 5]
y = reduce(lambda p1, p2: p1*p2, x)
print(y) # 15
下面写法不够 Pythoner:
y = 1
for e in x:
y *= e
print(y)
100 、filter
使用 filter 找到满足 key 函数指定条件的元素，并返回迭代器
如下，使用 filter 找到所有奇数：
x = [1, 2, 3, 5]
odd = filter(lambda e: e % 2, x)
for e in odd: # 找到奇数
print(e)
还有另外一种方法，使用列表生成式，直接得到一个odd 容器，
odd = [e for e in x if e % 2]
print(odd) # [1,3,5]
下面写法最不符合 Python 习惯：
odd = []
for e in x:
if e % 2:
odd.append(e)
print(odd) # [1,3,5]
此教程反复打磨多遍，真心不易，如果觉得还不错，你能转发、留言或在看支持一下吗？
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