深深解答关于Python的11道基本面试题,文件及别的

毕生支出中,一些应用的技术,记录一下,持续更新…………

Python焦点数据类型——元组

元组对象(tuple)是种类,它兼具不可改变性,和字符串类似。从语法上讲,它们便在圆括号中,它们协助任意档次、任意嵌套及周边的种类操作。

  • 自由对象的逐步聚集:与字符串和列表类似,元组是一个义务有序的靶子集合(内容保持从左到右的依次),可以放置到其余类型的目的中。
  • 通过偏移存取:同字符串、列表一样,在元组中的元素通过偏移(而不是键)来做客。帮忙基于偏移的操作。如索引和分片。
  • 属于不可变系列类型:类似字符串,元组是不可变的,它们不接济采纳在列表中其他原处修改的操作。
  • 稳定长度、异构、任何嵌套:元组不可变,在不生成一个正片的景况下不可能增强或缩水。元组可以蕴含其余的复合对象(例如:列表、字典和其他元组等),协理嵌套。
  • 目的引用的数组:元组最赏心悦目做是目的引用的数组。元组存储指向其余对象的存取点(引用),并且对元组举行索引操作的快慢相对较快。

普遍元组常量和运算

运算 解释
() 空元组
T = (0,) 单个元素的元组(非表达式)
T = (0,’NI’,1.2,3) 四个元素的元组,混合类型
T = 0,’Ni’,1.2,3 四个元素元组,与前列相同
T = (‘abs’,(‘def’,’ghi’)) 嵌套元组
T = tuple(‘spam’) 一个可迭代对象的项转换为元组
T[i],T[i][j],T[i:j],len(T) 索引,索引的索引,分片,长度
T1+T2,T * 3 合并,重复(元素项重复)
for x in T : print(x) 迭代
‘spam’ in T 成员关系
[x ** 2 for x in T] 列表解析
T.index(‘Ni’) 搜索
T.count(‘Ni’) 计数
sorted(T) 返回一个排序后的列表
>>> T = (1,2,3,4)
>>> len(T)
4
>>> T + (5,6)
(1, 2, 3, 4, 5, 6)
>>> T[0]
1
>>> T.index(4)
3
>>> T.count(4)
1
>>> T[0] = 2   #元组是不可变的
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> T = ('spam',3.0,[11,22,33])
>>> T[1]
3.0
>>> T[2][1]
22
>>> T.append(4) #不可增长或缩短
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

元组确实支撑字符串和列表的貌似种类操作

>>> (1,2) + (3,4)  #生成新的元组
(1, 2, 3, 4)
>>> (1,2) * 4  #生成新的元组
(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2)
>>> T = (1,2,3,4)
>>> T[0],T[1:3] #生成新的元组
(1, (2, 3))

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5453708.html

深入解答关于Python的11道基本面试题,python11道

前言

正文给大家深刻的解答了关于Python的11道基本面试题,通过这一个面试题我们能对python进一步的问询和学习,下边话不多说,来探视详细的牵线吧。

一、单引号,双引号,三引号的分别

个别讲演3种引号用的意况和区分

1),单引号和双引号主要用来代表字符串

比如:

  • 单引号:’python’
  • 双引号:”python”

2).三引号

  • 三单引号:”’python
    ”’,也可以表示字符串一般用来输入多行文本,或者用于大段的笺注
  • 三双引号:”””python”””,一般用在类里面,用来注释类,这样省的写文档,间接用类的目标__doc__访问获得文档

区别:

若您的字符串里面本身富含单引号,必须用双引号

比如: "can't find the log\n"

二、Python的参数传递是值传递依旧引用传递

举例表明Python函数参数传递的三种情势,并证实函数传参是值传递照旧引用传递

1).Python的参数传递有:

岗位参数

默许参数,

可变参数,

敬服字参数

2).函数的传值到底是值传递仍然引用传递,要分情形

a.不可变参数用值传递:

像整数和字符串那样的不可变对象,是透过拷贝进行传递的,因为你无论怎么着都无法在原处改变不可变对象

b.可变参数是用引用传递的

比如说像列表,字典那样的靶子是经过引用传递,和C语言里面的用指针传递数组很相似,可变对象能在函数内部改变.

三、什么是lambda函数?它有哪些好处?

举例来说表明lambda的用法,并证实用lambda的长处

1).lambda的用法:

lambda是匿名函数,用法如下:lambda arg1,arg2..argN:expression using args

2).优点

lambda能和def做一样系列的干活,尤其是对于这些逻辑简单的函数,直接用lambda会更简单,而且节省取函数名的难为(给函数取名是个技术活)

四、字符串格式化:%和.format的界别

字符串的format函数很是灵活,很有力,可以接受的参数不限个数,并且岗位可以不按梯次,而且有相比强劲的格式限定符(比如:填充,对齐,精度等)

五、Python是怎么开展内存管理的

1).对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数,来维持追踪内存中的目标,所有目标都有引用计数。

引用计数扩张的情景:

  • 一个目的分配一个新名称
  • 将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)

引用计数裁减的意况:

  • 采纳del语句对目的别名彰显的绝迹
  • 引用超出功用域或被另行赋值

2).垃圾回收

澳门葡京备用网址,当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集体制处理掉。

3).内存池机制

Python提供了对内存的杂质收集体制,但是它将毫不的内存放到内存池而不是回来给操作系统:

  • Pymalloc机制:为了加紧Python的实施功用,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的提请和自由。
  • 对此Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的村办内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说若是您分配又释放了大批量的平头,用于缓存那些整数的内存就无法再分配给浮点数。

六、写一个函数, 输入一个字符串,
重临倒序排列的结果

输入: string_reverse(‘abcdef') , 重回: ‘fedcba’,写出你能想到的各种办法

1).利用字符串本身的扭曲

def string_reverse1(text='abcdef'):

return text[::-1]

2).把字符串变成列表,用列表的reverse函数

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3).新建一个列表,从后往前取

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4).利用双向列表deque中的extendleft函数

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5).递归

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七、按升序合并如下八个list,
并去除重复的因素

list1 = [2, 3, 8, 4, 9, 5, 6]

list2 = [5, 6, 10, 17, 11, 2]

1).最简便易行的格局用set

list3=list1+list2

print set(list3)

2).递归

先选一个中间数,然后一边是小的数字,一边是大的数字,然后再循环递归,排完序(是还是不是回想了c里面的冒泡)

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八、以下的代码的输出将是什么样?
说出你的答案并解释

class Parent(object):
 x = 1
class Child1(Parent):
 pass
class Child2(Parent):
 pass
print Parent.x, Child1.x, Child2.x
Child1.x = 2
print Parent.x, Child1.x, Child2.x
Parent.x = 3
print Parent.x, Child1.x, Child2.x
>>
1 1 1
1 2 1
3 2 3

解答:

使你怀疑或是惊奇的是有关终极一行的输出是 3 2 3 而不是 3 2
1。为何改变了 Parent.x 的值还会变动 Child2.x 的值,然而同时 Child1.x
值却未曾变动?

其一答案的首即使,在
Python中,类变量在里面是作为字典处理的。如果一个变量的名字没有在近年来类的字典中发觉,将搜索祖先类(比如父类)直到被引述的变量名被找到.

  • 首先,在父类中设置 x = 1 会使得类变量 x
    在引用该类和其任何子类中的值为 1。那就是因为第四个 print
    语句的输出是 1 1 1
  • 然后,倘诺其余它的子类重写了该值(例如,大家举办语句
    Child1.x = 2)该值仅仅在子类中被改成。那就是为啥第四个 print
    语句的输出是 1 2 1
  • 深深解答关于Python的11道基本面试题,文件及别的。终极,假若该值在父类中被改动(例如,大家执行语句
    Parent.x = 3),这几个改变会影响到任何未重写该值的子类当中的值(在这么些示例中被影响的子类是
    Child2)。那就是为什么第七个 print 输出是 3 2 3

九、上边的代码会不会报错

list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print list[10:]

不会报错,而且会输出一个 [],并且不会导致一个 IndexError

解答:

当试图访问一个跨越列表索引值的积极分子将造成 IndexError(比如访问上述列表的
list[10])。尽管如此,试图访问一个列表的以压倒列表长度数作为开始索引的切片将不会导致
IndexError,并且将只有重返一个空列表

一个憎恶的小标题是它会导致出现 bug
,并且这么些题材是麻烦追踪的,因为它在运行时不会掀起错误,吐血啊~~

十、说出上面list1,list2,list3的输出值

def extendList(val, list=[]):
 list.append(val)
 return list
list1 = extendList(10)
list2 = extendList(123,[])
list3 = extendList('a')
print "list1 = %s" % list1
print "list2 = %s" % list2
print "list3 = %s" % list3
>>
list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']

诸多少人会错误的认为 list1 应该对等 [10] 以及 list3 应该等于
[‘a’]。认为 list 的参数会在 extendList
每一次被调用的时候会被设置成它的默许值 []。

虽说,实际爆发的政工是,新的默许列表仅仅只在函数被定义时创设一遍。随后当
extendList
没有被指定的列表参数调用的时候,其选取的是同一个列表。那就是怎么当函数被定义的时候,表明式是用默许参数被计算,而不是它被调用的时候。

于是,list1 和 list3
是操作的相同的列表。而list2是操作的它成立的单独的列表(通过传递它和谐的空列表作为list参数的值)

由此那一点一定要记住切记.上面我们把list置为None就可以幸免有些劳动了

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十一、写出您认为最Pythonic的代码

Pythonic编程风格是Python的一种追求的风格,精髓就是追求直观,简洁而简单读.

下边是一对相比好的例子

1).交互变量

非Pythonic

temp = a
a = b
b = temp
pythonic:
a,b=b,a

2).判断其值真假

name = 'Tim'
langs = ['AS3', 'Lua', 'C']
info = {'name': 'Tim', 'sex': 'Male', 'age':23 } 
非Pythonic
if name != '' and len(langs) > 0 and info != {}:
  print('All True!') 
pythonic:
if name and langs and info:
  print('All True!') 

3).列表推导式

[x for x in range(1,100) if x%2==0]

4).zip创设键值对

keys = ['Name', 'Sex', 'Age']
values = ['Jack', 'Male', 23]
dict(zip(keys,values))

pythonic的代码很多,那里举多少个出色的事例

总结

以上就是那篇作品的全体内容了,希望本文的情节对我们的就学或者干活能拉动一定的佑助,要是有疑问大家可以留言交换,谢谢大家对帮客之家的支撑。

前言
本文给大家长远的解答了有关Python的11道基本面试题,通过这个面试题大家能对python进…

以身作则代码1:

Python宗旨目标类型——文件

文件对象是Python代码计算机上外部文件的显要接口。即便文件是骨干类型,但它有些异样:没有特定的常量语法成立文件。要创建一个文本对象,需求调用内置的open函数以字符串的款式传递给它一个外表的文书名以及一个甩卖方式的字符串。例如:创立一个文本输出文件,可以传递其文件名以及’w’处理格局字符串以写多少:

>>> f = open('data.txt','w')   #当前文件夹下创建新文件
>>> f.write('Hello\n')  #把hello字符串写入文件
6
>>> f.write('world\n')
6
>>> f.close()   #关闭文件

在近日文件夹下创造了一个文件,并向它写入文本(文件名可以是总体的门径)。读取内容,以‘r’处理方式打开文件。

>>> f.open('data.txt','r')
>>> text = f.read()
>>> text
'Hello\nworld\n'
>>> print(text)
Hello
world

>>> text.split()  #文件内容为字符串
['Hello', 'world']

新正运算符

#三元运算符
num = 60
ret = 100 if num > 100 else num
print(ret)
def ddd(a,b=[]):
    b.append(a)
    return b

print(ddd(1))
print(ddd(2,['a','b','c']))
print(ddd(3))

科普文件运算

操作 解释
output = open(r’c:\spam’,’w’) 创建输出文件(‘w’是指写入)
input = open(‘data’,’r’) 创建输入文件(‘r’是指读取)
input = open(‘data’) 与上一行相同(‘r’是默认值)
aString = input.read() 把整个文件读取到变量
aStrint = input.read(N) 读取之后的N个字节
aString = input.readline() 读取下一行(包括末标识符)
aList = input.readlines() 读取整个文件到字符串列表
output.write(aString) 写入字节字符到文件
output.writelines(aList) 把列表内所有字符串写入文件
output.close() 手动关闭文件(当文件手机完成时会替你关闭文件)
output.flush() 把输出缓冲区刷到硬盘中,但不关闭文件
anyFile.seek(N) 修改文件位置到偏移量N出以便进行下一个操作
for line in open(‘data’):use line 文件迭代器一行一行地读取
open(‘f.txt’,encoding=’latin-1’) Unicode文本文件(str字符串)
open(‘f.bin’,’rb’) 二进制byte文件(bytes字符串)

打开文件

为了开拓一个文本,程序会调用内置函数open函数,首先是表面名,接着是处理情势。

语法:

文件句柄 = open(‘文件路径+文件名’,’处理模式’)
如:
>>> fp = open(r'c:\data\user_data.txt','r') #以只读模式打开c:\data\user_data.txt文件

文本按指定方式打开后,通过文件句柄(如:fp)对文本内容开展操作。

处理形式典型地用字符串

  • ’r’代表为只读打开文件(默认值)。
  • ’w’代表为只写格局【不可读;当文件不存时,创造文件;当文件存在时,清空文件内容后再写】。
  • ’a’代表为在文件尾部增加内容形式【可增加读写;当文件不设有时,创设后写内容;当文件存在时,在文件内容底部增加内容】。

处理形式也足以指定为其余选取:

  • 在形式字符串尾部加上b(byte)可以举行二进制数据处理(行末转换Unicode被关门了),读取到的情节是字节类型,写入时也急需提供字节类型。
    • ‘rb’
    • ‘wb’
    • ‘ab’
  • 丰裕“+”意味着同时为输入和输出打开文件(也就是说,大家得以对同样文件对象开展读写,往往与公事中的修改的搜索操作格外使用)
    • ‘r+’:读写【可读,可写;注意不会创制不存在的文本;假设直白写文件,则从顶部始发写,覆盖以前此岗位的情节;假如先读后写,则会在文件最终追加内容。】
    • ‘w+’:可写读。当文件不存时,成立文件;当文件存在时,覆盖文件后再写;注意先覆盖文件(也就是空文件),前边使用读无意义了】
    • ‘a+’:追加写读。从文件顶部读取内容,从文件底部添加内容,文件不存在则开创。

要开辟的多个参数必须都是Python的字符串,第多个是可选参数,它亦可用来控制输出缓存:传入“0”意味着输出无缓存(写入措施调用时立时传给外部文件)。外部文件参量可能含有平台特定的以及绝对或相对目录路径前缀。没有目录路劲时,表示存在当前的劳作目录中(也就是本子运行的地方)。

set集合

  • set集合是无序无索引不可重复的

s = set([11,22,33,44,55])
print(s)
# ==> {33, 11, 44, 22, 55}
  • set集合可以修改,倘诺重新添加,只会保留一个
  • 创制空的set集合

s = set()
print(type(s)) # {} type = set
s = {}
print(type(s)) # {} type = dict
# 如果通过第二种方式创建,默认创建的是字典,所以创建空的set集合用第一种方式
  • 创建set集合

s = set('abcdefg')
print(s)
s = set([11, 22, 33, 44])
print(s)
s = set(('aa', 'bb', 'cc'))
print(s)
# ===>
{'e', 'b', 'g', 'a', 'c', 'f', 'd'}
{33, 11, 44, 22}
{'bb', 'aa', 'cc'}
# 参数的类型必须是可迭代的
  • set集合的方法
    • add(arg):添加元素,即使set集合里有,则不会另行保存

s = set() # 创建一个空的集合
num1 = -10000
print("num1的内存地址为:", id(num1))  # 内存地址:16377440
s.add(num1)
num2 = -10000
print("num2的内存地址为:", id(num2))  # 内存地址:16377456
s.add(num2)
getNum = s.pop()
print("获取最新的内存地址:", id(getNum)) # 内存地址为第一次添加的地址,第二个没有保存进去
    • clear:清空集合
    • difference:比对像个集合A.difference(B),把A有B没有的因素再次来到到新给集合
    • difference_update:比对A、B集合,把A中与B公共的要素去除,直接操作A集合

A = set([11,22,33,44,55,66])
B = set([11,33,55,77,99])
return_set = A.difference(B)
print(return_set)   # {66, 44, 22}

A.difference_update(B)
print(A)            # {66, 44, 22}
    • discard:放弃,删除,若不设有不会报错
    • remove:移除,若不设有则报错

s = {11,22,33,44,55,66}
s.discard(11)
print(s)
s.discard(77)
print(s)
s.remove(22)
print(s)
s.remove(99)
print(s)
    • updata:更新,参数为可迭代类型,内部通过for循环add进入

s = set()
li = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
s.update(li)
print(s)
string = 'Hello_World'
s.update(string)
print(s)
    • issupset:是否是父集合
    • issubset:是不是是子集合

s1 = {11, 22, 33, 44}
s2 = {11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88}
print(s1.issubset(s1))
print(s2.issuperset(s1))
===>
True
True
    • pop:移除元素并再次回到值,由于set集合是无序的,删除的元素不肯定是新增的因素

# pop:删除元素并返回值
s = {11, 22, 33, 44, 55, 66}
print(s)
popEle = s.pop()
print(popEle)
    • isdisjoint:是不是没有交集,没有交集再次来到True
    • symmetric_difference:对称差集,把几个汇集合并,同时去除交集
    • union:并集
    • update:更新,接收可迭代参数

出口结果:

运用文件

假若存在一个文书对象,就足以调用其格局来读写相关的表面文件。在此外意况下,Python程序中的文本文件都应用字符串的花样。读取文件是会重临字符串方式的文件,文本作为字符串传递给write方法。

  • 文本迭代器是最好的读取性工具:即使表中的读写方法都是常用的,可是要记住,现在从文本文件读取文字行的最佳方法是根本不用读取该公文。文件也有个迭代器会自行地在for循环,列表解析或者别的迭代语句中对文本举办逐行读取。
  • 内容是字符串,不是目标:注意从文件读取的多少回到脚本时是一个字符串。借使字符串不是所要求的,就得将其转换成其他品种的对象。与print差其余是,当把多少写入文件时,Python不会自行把目的转换为字符串——必须传递一个已经格式化的字符串。
  • close是平时选用:调用close方法将会告一段落对外表文件的连日。在Python中。一旦目的不再被引用,则这些目的的内存空间就会自行被收回。当文件对象被撤废的时候,Python也会自动关闭该公文。那就意味着不必要连续手动去关闭文件,尤其是对此不会运作很长日子的粗略脚本,另一方面,手动关闭调用没有其余坏处,而且在巨型程序中见怪不怪是个很正确的习惯。严刻的讲,文件的这些手机达成后活动关闭的特点不是语言定义的一有些,而且或许随时间而变更,因而,手动举办文件close方法调用是咱们需求养成的一个好习惯。
  • 文件是缓冲的同时是可检索的:关于关闭文件的升迁很重点,因为关闭既释放了操作系统资源也清空了缓冲区。默许情况下,输出文件延续缓冲的,这表示写入的文本可能不会应声自动从内存转换来硬盘——关闭一个文书,或者运行其flush方法,迫使缓冲的多寡进入硬盘。可以有额外的open参数来幸免缓存,不过,那恐怕会影响到品质。Python文件也是在字节偏移的根底上自由访问的,他们的seek方法允许脚本跳转到指定地点读取或写入。

不难易行列子:首先为出口而开辟一个新文件,写入一个字符串(以平息符\n甘休),之后关闭文件。接下来,大家将会在输入情势下再两回打开同一文件,读取该行。注意第一个readline调用重回一个空字符串。那是Python文件措施告诉我们早已抵达文件尾部(文件的空行是富含新行符的字符串,而不是空字符串):

>>> myfile = open('myfile.txt','w')
>>> myfile.write('hello textfile\n')
15
>>> myfile.write('goodbye text file\n')
18
>>> myfile.close()
>>> myfile = open('myfile.txt')
>>> myfile.readline()
'hello textfile\n'
>>> myfile.readline()
'goodbye text file\n'
>>> myfile.readline()
''

>>> open('myfile.txt').read()  #一次性全部读取整个文件
'hello textfile\ngoodbye text file\n'
>>> print(open('myfile.txt').read()) #友好的显示
hello textfile
goodbye text file
#如果想要一行一行地扫描一个文本文件,文件迭代器往往是最佳的选择
>>> for line in open('myfile.txt'):
...     print(line,end='')
...
hello textfile
goodbye text file

浓度拷贝

  • 对于 数字 和 字符串
    而言,赋值、浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永恒指向同一个内存地址

import copy
# ######### 数字、字符串 #########
n1 = 123
# n1 = "i am alex age 10"
print(id(n1))
# ## 赋值 ##
n2 = n1
print(id(n2))
# ## 浅拷贝 ##
n2 = copy.copy(n1)
print(id(n2))

# ## 深拷贝 ##
n3 = copy.deepcopy(n1)
print(id(n3))
# ===>
1485856400
1485856400
1485856400
1485856400
  • 对于字典、元祖、列表
    而言,举办赋值、浅拷贝和深拷贝时,其内存地址的变型是见仁见智的。

    • 赋值

n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}

n2 = n1
  • 澳门葡京备用网址 7

    image

    • 浅拷贝
    • 浅拷贝,在内存中只额外创造第一层数据

import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n3 = copy.copy(n1)
  • 澳门葡京备用网址 8

    iamge

    • 深拷贝
    • 深拷贝,在内存师长所有的多寡再一次创立一份(排除最终一层,即:python内部对字符串和数字的优化)

import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n4 = copy.deepcopy(n1)
  • 澳门葡京备用网址 9

    iamge

[1]  
['a','b','c',2]   
[1,3]  

python3.0+中文本和二进制文件

文件类型都有open的第四个参数决定,方式字符串包涵一个“b”表示二进制。python总是扶助文件和二进制文件。二者之间的同理可得差别:

  • 文件文件内容表示为健康的str字符串,自动执行Unicode(包蕴ACSII和别的的8位编码)编码息争码,并且默许执行末行转换。
  • 二进制文件把内容表示一个异样的bytes字符串类型,并且同意程序不修改地拜会文件内容。

    data = open(‘data.bin’,’wb’)
    data.write(b’\x00\x00\x00\x07spam\x00\x08′)
    10
    data.close()
    data = open(‘data.bin’,’rb’).read()
    data
    b’\x00\x00\x00\x07spam\x00\x08′
    data[4:8]
    b’spam’
    data[4]
    115
    bin(data[4])
    ‘0b1110011’

别的,二进制文件不会对数码举办其余末行转换;在依照转化写入和读取并贯彻Unicode编码的时候,文本文件默许地把具备格局和\n之间映射起来。

函数

  • 函数式编程最要害的是升高代码的重用性和可读性
  • 参数类型
    • 平日参数
    • 默许参数
      • 注:默许参数须要放在参数列表最终
    • 动态参数

def func(name, age=18):
    print(name)
    print(age)

func("你好,世界")
func("Hello World", 19)  # 注:默认参数需要放在参数列表最后

def func(*args):
    print(args)
func(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
func(*[11,22,33,44,55,66]) # 直接传入可迭代的类型,在前面加 * 

# 打印是一个元组

def func(**kwargs):
    print args

# 执行方式一
func(name='余浩宏', age=20, gender='man')

# 执行方式二
dic = {'name': '张三', 'age': 19, 'gender': 'man'}
func(**dic) # 直接传入字典,在前面加入** 
  • 字符串、字典、列表最重点
  • set集合没它们如此重大

 

在文书中蕴藏并解析python对象

须要小心的是,大家不可以不利用转换工具把目的转成字符串保存至文件中,写入措施不会自行地替我们做其余字符串格式转换工作。

>>> x,y,z = 43,44,45
>>> s = 'spam' #字符串可以直接存至文件
>>> D = {'a':1,'b':2}
>>> L = [1,2,3]
>>> F = open('datafile.txt','w')
>>> F.write(s + '\n') #添加换行符
5
>>> F.write('{0},{1},{2}\n'.format(x,y,z)) #需要转换为字符串
9
>>> F.write(str(L) + '$' + str(D) + '\n') #需要转换为字符串
27
>>> F.close()

通过打开和读取文件查看内容重回的为字符串。使用print语句则会解释嵌行终止符突显自己结果:

>>> chars = open('datafile.txt').read()
>>> chars
"spam\n43,44,45\n[1, 2, 3]${'b': 2, 'a': 1}\n"
>>> print(chars)
spam
43,44,45
[1, 2, 3]${'b': 2, 'a': 1}

在真正的行使用经过中,读取文件后python不会活动把字符串转换为数字或任何类型的靶子。我们只可以拔取其他转换工具,把公文文件中的字符串转成真正的python对象。

>>> F = open('datafile.txt')
>>> line = F.readline()
>>> line
'spam\n'
>>> line.rstrip() #用rstrip方法去掉多余的终止符
'spam'
>>> line
'spam\n'
>>> line[:-1]#或用分片去掉多余的终止符
'spam'
>>> line = F.readline()
>>> line
'43,44,45\n'
>>> parts = line.split(',') #用split方法从逗号中转换为列表
>>> parts
['43', '44', '45\n']
>>> int(parts[1])
44
>>> parts = [int(p) for p in parts] #需要得到真正的整数类型,需要int函数转换
>>> parts
[43, 44, 45]
#还有一个方法可以用内置函数eval进行转换。eval函数能够把字符串当做可执行程序代码(从技术上讲,就是一个含有python表达式的字符串)。
>>> line = F.readline()
>>> line
"[1, 2, 3]${'b': 2, 'a': 1}\n"
>>> parts = line.split('$') #split从$中转换为列表
>>> parts
['[1, 2, 3]', "{'b': 2, 'a': 1}\n"]
>>> eval(parts[0]) #eval函数可以把字符串转换为可执行代码
[1, 2, 3]
>>> objects = [eval(p) for p in parts]
>>> objects
[[1, 2, 3], {'b': 2, 'a': 1}]

lanbda表达式

  • lanbda表明式只适用于不难的函数,无法表示复杂的函数表明式
  • 函数名 = lanbda : 函数体
  • 函数名 = lanbda 参数1,参数2,… : 返回值

fun = lambda str, num: int(str) + num
ret = fun('100', 100)
print('reslut is',ret)

你对此,可能有些难题,不对呀,看上去第3个出口,应该出口[3]呢,为何是[1,3]呢????

文本格局:

方法 描述
fileObject.close() close() 方法用于关闭一个已打开的文件。关闭后的文件不能再进行读写操作, 否则会触发 ValueError 错误。 close() 方法允许调用多次。当 file 对象,被引用到操作另外一个文件时,Python 会自动关闭之前的 file 对象。 使用 close() 方法关闭文件是一个好的习惯。
fileObject.flush() flush() 方法是用来刷新缓冲区的,即将缓冲区中的数据立刻写入文件,同时清空缓冲区,不需要是被动的等待输出缓冲区写入。一般情况下,文件关闭后会自动刷新缓冲区,但有时你需要在关闭前刷新它,这时就可以使用 flush() 方法。
fileObject.fileno()
fileno() 方法返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型),可用于底层操作系统的 I/O 操作。
fileObject.isatty()
isatty() 方法检测文件是否连接到一个终端设备,如果是返回 True,否则返回 False。
fileObject.next()
next() 方法在文件使用迭代器时会使用到,在循环中,next()方法会在每次循环中调用,该方法返回文件的下一行,如果到达结尾(EOF),则触发 StopIteration
fileObject.read([size])
read([size]) ,size为数值,方法用于从文件读取指定的字符数【无b模式时】或字节数【加上b模式时】,如果size未给定或为负则读取所有。
fileObject.readline()
readline() 方法用于从文件读取整行,包括 "\n" 字符。如果指定了一个非负数的参数,则返回指定大小的字节数,包括 "\n" 字符。
fileObject.readlines( sizehint )
readlines() 方法用于读取所有行(直到结束符 EOF)并返回列表,若给定sizeint>0,返回总和大约为sizeint字节的行, 实际读取值可能比sizhint较大, 因为需要填充缓冲区。如果碰到结束符 EOF 则返回空字符串。sizehint — 从文件中读取的字节数/字符数。
fileObject.seek(offset[, whence])
seek() 方法用于移动文件读取指针到指定位置。offset — 开始的偏移量,也就是代表需要移动偏移的字节数。whence:可选,默认值为 0。给offset参数一个定义,表示要从哪个位置开始偏移;0代表从文件开头开始算起,1代表从当前位置开始算起,2代表从文件末尾算起。
fileObject.tell(offset[, whence])
tell() 方法返回文件的当前位置,即文件指针当前位置。
fileObject.truncate( [ size ])
truncate() 方法用于截断文件,如果指定了可选参数 size,则表示截断文件为 size 个字符。 如果没有指定 size,则从当前位置起截断;截断之后 size 后面的所有字符被删除。size — 可选,如果存在则文件截断为 size 字节。
fileObject.write( [ str ])
write() 方法用于向文件中写入指定字符串。在文件关闭前或缓冲区刷新前,字符串内容存储在缓冲区中,这时你在文件中是看不到写入的内容的。str — 要写入文件的字符串。
fileObject.writelines( [ str ])
writelines() 方法用于向文件中写入一序列的字符串。这一序列字符串可以是由迭代对象产生的,如一个字符串列表。换行需要制定换行符 \n。str — 要写入文件的字符串序列。

 

 

放手函数

  • 10进制转其余进制

    • int():转成10进制
    • hex():转成16进制
    • bin():转成2进制
    • oct():转成8进制

    ten2bin = bin(100)
    print(ten2bin) # 0b1100100
    
    ten2eight = oct(100)
    print(ten2eight) # 0o144
    
    ten2hex = hex(100)
    print(ten2hex) # 0x64
    
  • 此外进制转10进制

    • int(str, base=2/8/10/16)

    bin2ten = int("0x64",base=16)
    print(bin2ten)
    
  • str — bytes转换

    b = bytes('HelloWorld', encoding='utf-8')
    s = str(b, encoding='utf-8')
    print(s)
    
  • isinstance():判断实例是不是属于那个类

  • all():传入interable参数,底层循环遍历所有的值,如果都为True,则赶回True

    • False 、 None 、 [] 、{} 、” 、0 、”” 为False

    """
    Return True if bool(x) is True for all values x in the iterable.
    If the iterable is empty, return True.
    """
    ret = all([1,2,3,0]) # 有0为False
    print(ret)
    
  • any():和all一样,假如有一个为True,则赶回True

    • False 、 None 、 [] 、{} 、” 、0 、”” 为False

    """
    Return True if bool(x) is True for any x in the iterable.
    If the iterable is empty, return False.
    """
    
  • ascii():传入对象,会活动调用对象的__repr__措施,或去重回的值

  • boolean():依据传入的参数转为boolean

    b = bool(0)# False
    b = bool(1)# True
    b = bool('')# False
    b = bool([])# False
    b = bool({})# False
    b = bool(None)# False
    
  • abs():取相对值

  • bytes:

  • bytesarr:

    • 将字符串转为字节和字节数组,类似与字符串和列表

    b = bytes('string', encoding='utf-8')
    print(b)
    for i in b:
        print(i, "", end='')
    print('')
    bs = bytearray('string', encoding='utf-8')
    for i in bs:
        print(i, "", end='')
    #115 116 114 105 110 103 
    #115 116 114 105 110 103 
    
  • chr():传入数字,转成acsii对应的字符

  • ord():传入字符,重返acsii对应的编码

    • 只适用于ascii码表

    chart = chr(65)
    print(chart) # A
    order = ord('a')
    print(order) # 97
    
    • str():
  • callable():是还是不是和实践,传入的靶子前边加()是不是有代码执行

    • 如:创制对象,调用方法
  • compile(str):编译,将字符串传入,编译成代码执行

  • dir():查看方法

  • help():查看详情

  • divmod():除法,重返一个tuple(商,余),用于分页

    ret = divmod(10, 3)
    print(ret) # (3, 1)
    
  • eval():执行字符串代码,有再次来到值(简单)

    • 在有的excle文档中有那般的需求:

    string = '1 + 3'
    ret = eval(string)
    print(ret)
    
  • exec():执行字符串代码,没有重回值(复杂)

    string = '''
    for i in range(10):
        print('Hello World')
    '''
    exec(string)
    
  • filter(‘函数’,iterable):

    • 参数1为过滤函数,范围值通过boolean()转换为True,则保存起来,否则不保留
    • 参数2为可迭代类型,通过for循环取出来作为参数传入函数
    • 再次来到值为函数结果为True的参数,通过迭代可以取值

    li = [11,22,33,44,55]
    ret = filter(lambda num:True if num > 22 else False, li)
    for i in ret:
        print(i) # 33 44 55
    
  • map(‘函数’,iterale):

    • 函数没有重临值
    • 参数通过for循环取出来作为参数传入函数

    li = [11,22,33,44,55]
    
    def addMethod(num):
        num += 100
        return num
    ret = map(addMethod, li)
    
    for i in ret:
        print(i)
    
  • globals():获取具有的全局变量

  • locals():获取具有的一些变量

  • hash():获取hash值,一般用作键值

  • iter():传入可被迭代的数,和next()函数并用

  • next():取下一个值

    li = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
    it = iter(li)
    item = next(it)
    print(item) # 11
    item = next(it)
    print(item) # 22
    
  • max():取最大值

  • min():取最小值

  • pow(2,3):2的3次方

  • reverse():反转

  • rount():四舍五入

  • sorted():排序

  • zip(iterable, iterable):

    li1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    li2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
    ret = zip(li1, li2)
    for item in ret:
        print(item)
    # ===>
    (2, 'b')
    (3, 'c')
    (4, 'd')
    (5, 'e')
    (6, 'f')
    
  • –import–()

    r = __import__('random')
    a = r.random()
    print(a)
    
  • sorted:

    • 参数传入可得到的品类,且元素必须是同等种类型,然后会调用参数的sort方法
    • 再次回到排序后的变量

    li = [22, 33, 11, 77, 55, 99]
    new_li = sorted(li)
    print(new_li)
    li.sort()
    print(li)
    
    • 验证码

import random
ret = ''
for i in range(4):
    numOrStr = random.randrange(4)
    if numOrStr == 0 or numOrStr == 3:
        strIndex = random.randint(97, 122)
        c = chr(strIndex)
        ret += c
    else:
        strNum = str(random.randint(0, 9))
        ret += strNum
print('验证码:', ret)

本条难题问得很好,那事关到python对象作为参数时,每一次调用并不会创立一个新的目标。就这么简单。

那么你也许又问啊,那干什么第2个,不出口[1,2]那是因为第四个调用函数的时候,传的参数是一个对象,将本来的对象改变了。

上边大家看一下,参数变化进度,内存id变化,很明确第两次和第三回b参数内存地址是同一个。

用pickle存储Python的原生对象

动用eval可以把字符串转换为目的,它是一个功用强大的工具,有时它太过于强大,只要权力丰盛,会履行python的别样表明式,甚至有可能会删除电脑上的兼具文件的表明式。

设若的确要存储python原生对象,又不能相信文件的多少出自,python标准库pickle模块会是个不错的精选。

pickle模块几乎力所能及存储任何python对象的高档工具,不用大家把字符串转换到更换去,也就是我们得以平素存储任何对象,从文件中取回时,仍旧是事先封存时的对象。实际上,pickle是中间将对像转换为字符串形式,取回时pick自动重建对象。

>>> D = {'a':1,'b':2}
>>> F = open('datafile.pkl','wb')
>>> import pickle
>>> pickle.dump(D,F)
>>> F.close()
>>> F = open('datafile.pkl','rb')
>>> E = pickle.load(F)
>>> E
{'b': 2, 'a': 1}

瞩目:pickle程序创设和动用一个bytes字符串对象,意味着那些目的制造的是二进制格局文件。所以我们以二进制格局打开用来存储pickle化的对象的文书。

这说明函数调用,是不会创建新对象的。除非外在改变,也就是首个调用

文件中打包位二进制数据的储存与分析

些微高档应用程序须要处理打包的二进制数据,那几个数据也许是C语言程序生成的。Python标准库中隐含一个力所能及在一限量起功用的工具:struct模块可以协会并分析打包的二进制数据。从某种意义上说,它是另一个数量转换工具,可以把公文中的字符串读为二进制数据。

例如:要生成一个包装的二进制数据文件,用‘wb’(写入二进制)格局打开,并将一个格式化字符串和几个python对象传给struct。那里用的格式化字符串是指一个4字节整数、一个暗含4个字符的字符串以及一个2位平头的数据包,所有那几个都依照高位在前(big-endian)的情势(其余格式代码可以处理补位字节、浮点数)。

##struct打包
>>> F = open('data.bin','wb')
>>> import struct
>>> data = struct.pack('>i4sh',7,b'spam',8) #注意字符串必须是二进制b模式
>>> data
b'\x00\x00\x00\x07spam\x00\x08'
>>> F.write(data)
10
>>> F.close()

##struct解包
>>> F = open('data.bin','rb')
>>> data = F.read()
>>> data
b'\x00\x00\x00\x07spam\x00\x08'
>>> values = struct.unpack('>i4sh',data)
>>> values
(7, b'spam', 8)

详情可以参照python库手册,或相互情势下dir和help函数查看

>>> dir(struct)
['Struct', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__lo
ader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_clearcache', 'calcsize', 'erro
r', 'iter_unpack', 'pack', 'pack_into', 'unpack', 'unpack_from']
D:\Python27\python.exe D:/untitled1/temp5.py
49089672
[1]
49089480
['a', 'b', 'c', 2]
49089672
[1, 3]

文件上下文管理器

文件上下文管理比文件自身多了一个更加处理效果,它同意大家把文件处理代码包装到一个逻辑层中,以担保在退出后得以活动关闭文件,而不是借助于垃圾收集上的机关关闭:

with open(r'c:\misc\data.txt') as fp:
    for line1 in fp:
        "...use line here..."

python2.7及随后版本,还是可以而且开辟三个文件:

with open(r'c:\misc\data1.txt') as fp1 , open(r"c:\misc\data1.txt") as fp2,.....:
    for line1 in fp1:
        "...use line here..."
    for line2 in fp2:
        "...use line here..."

 

别的文件类工具

open函数可以落到实处在Python中编辑的超过半数文书处理。固然更高级的任务,Python还有额外的类公事工具:管道、先进先出队列(FIFO)、套接字、通过键访问文件、对象持久、基于描述符的文书、关周到据库和面向对象数据库接口等。例如,描述符文件(descriptor
file) 支持文件锁定和其他的平底工具,而套接字提供网络和经过间通讯的接口。

  • 标准流:在sys模块中优先打开的文件对象,例如:sys.stout
  • os模块中的描述文件:处理整数文件,接济诸如文件锁定之类的较低级工具。
  • socket、pipes和FIFO文件:文件类对象,用于共同进程或者经过互连网开展通讯。
  • 经过键来存取的文本:通过键直接存储的不变的python对象。
  • shell命令流:像os.popen和subprocess.波普n那样的工具,支持暴发shell命令,并读取和写入到标准流。

 

 

反省代码对象类型

Python脚本中至少有3种艺术可以做到代码对象类型检测:

>>> if type(L) == type([]): print('yes')
...
yes
>>> if type(L) == list: print('yes')
...
yes
>>> if isinstance(L,list): print('yes')
...
yes

 

字符串转成列表元素,以及列表转成字符串:

a = 'helloworld'
print(list(a)) #字符串转成,列表
print(''.join(list(a))) #列表转成字符串

出口结果:

['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
helloworld

 

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