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python

肝!Python 100 例

發布時間:2024/9/15 python 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 肝!Python 100 例 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

一、 ?Python 基礎 62 例

1 ?十轉二

將十進制轉換為二進制:

>>>?bin(10) '0b1010'

2 十轉八

十進制轉換為八進制:

>>>?oct(9) '0o11'

3 十轉十六

十進制轉換為十六進制:

>>>?hex(15) '0xf'

4 ?字符串轉字節

字符串轉換為字節類型

>>>?s?=?"apple" >>>?bytes(s,encoding='utf-8') b'apple'

5 轉為字符串

字符類型、數值型等轉換為字符串類型

>>>?i?=?100 >>>?str(i) '100'

6 十轉ASCII

十進制整數對應的 ASCII 字符

>>>?chr(65) 'A'

7 ASCII轉十

ASCII字符對應的十進制數

>>>?ord('A') 65

8 轉為字典

創建數據字典的幾種方法

>>>?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 轉為浮點類型

整數或數值型字符串轉換為浮點數

>>>?float(3) 3.0

如果不能轉化為浮點數,則會報ValueError:

>>>?float('a') Traceback?(most?recent?call?last):File?"<pyshell#7>",?line?1,?in?<module>float('a') ValueError:?could?not?convert?string?to?float:?'a'

10 ?轉為整型

int(x, base =10)

x 可能為字符串或數值,將 x 轉換為整數。

如果參數是字符串,那么它可能包含符號和小數點。如果超出普通整數的表示范圍,一個長整數被返回。

>>>?int('12',16) 18

11 ?轉為集合

返回一個 set 對象,集合內不允許有重復元素:

>>>?a?=?[1,4,2,3,1] >>>?set(a) {1,?2,?3,?4}

12 轉為切片

class slice(start, stop[, step])

返回一個由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 對象,代碼可讀性變好。

>>>?a?=?[1,4,2,3,1] >>>?my_slice?=?slice(0,5,2) >>>?a[my_slice] [1,?2,?1]

13 轉元組

tuple() 將對象轉為一個不可變的序列類型

>>>?a=[1,3,5] >>>?a.append(7) >>>?a [1,?3,?5,?7] #禁止a增刪元素,只需轉為元組 >>>?t=tuple(a) >>>?t (1,?3,?5,?7)

14 轉凍結集合

創建不可修改的集合:

>>>?a?=?frozenset([1,1,3,2,3]) >>>?a?#?a?無?pop,append,insert等方法 frozenset({1,?2,?3})

15 商和余數

分別取商和余數

>>>?divmod(10,3) (3,?1)

16 冪和余同時做

pow 三個參數都給出表示先冪運算再取余:

>>>?pow(3,?2,?4) 1

17 四舍五入

四舍五入,ndigits代表小數點后保留幾位:

>>>?round(10.045,?2) 10.04 >>>?round(10.046,?2) 10.05

18 查看變量所占字節數

>>>?import?sys >>>?a?=?{'a':1,'b':2.0} >>>?sys.getsizeof(a)?#?變量占用字節數 240

19 門牌號

返回對象的內存地址

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?xiaoming?=?Student('001','xiaoming')? >>>?id(xiaoming) 2281930739080

20 排序函數

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=lambda?x:?x['age'],reverse=False) [{'name':?'xiaoming',?'age':?18,?'gender':?'male'},? {'name':?'xiaohong',?'age':?20,?'gender':?'female'}]

21 求和函數

求和:

>>>?a?=?[1,4,2,3,1] >>>?sum(a) 11 #求和初始值為1 >>>?sum(a,1) 12

22 計算表達式

計算字符串型表達式的值

>>>?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 都為真

如果可迭代對象的所有元素都為真,那么返回 True,否則返回False

#有0,所以不是所有元素都為真 >>>?all([1,0,3,6]) False #所有元素都為真 >>>?all([1,2,3]) True

25 至少一個為真

接受一個可迭代對象,如果可迭代對象里至少有一個元素為真,那么返回True,否則返回False

#?沒有一個元素為真 >>>?any([0,0,0,[]]) False #?至少一個元素為真 >>>?any([0,0,1]) True

26 獲取用戶輸入

獲取用戶輸入內容

>>>?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

格式化字符串常見用法

>>>?print("i?am?{0},age?{1}".format("tom",18)) i?am?tom,age?18 >>>?print("{:.2f}".format(3.1415926))?#?保留小數點后兩位 3.14 >>>?print("{:+.2f}".format(-1))?#?帶符號保留小數點后兩位 -1.00 >>>?print("{:.0f}".format(2.718))?#?不帶小數位 3 >>>?print("{:0>3d}".format(5))?#?整數補零,填充左邊,?寬度為3 005 >>>?print("{:,}".format(10241024))?#?以逗號分隔的數字格式 10,241,024 >>>?print("{:.2%}".format(0.718))?#?百分比格式 71.80% >>>?print("{:.2e}".format(10241024))?#?指數記法 1.02e+07

29 返回對象哈希值

返回對象的哈希值。值得注意,自定義的實例都可哈希:

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?xiaoming?=?Student('001','xiaoming') >>>?hash(xiaoming) -9223371894234104688

list, dict, set等可變對象都不可哈希(unhashable):

>>>?hash([1,3,5]) Traceback?(most?recent?call?last):File?"<pyshell#71>",?line?1,?in?<module>hash([1,3,5]) TypeError:?unhashable?type:?'list'

30 打開文件

返回文件對象

>>>?import?os >>>?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:

字符意義
'r'讀取(默認)
'w'寫入,并先截斷文件
'x'排它性創建,如果文件已存在則失敗
'a'寫入,如果文件存在則在末尾追加
'b'二進制模式
't'文本模式(默認)
'+'打開用于更新(讀取與寫入)

31 查看對象類型

class type(name, bases, dict)

傳入參數,返回 object 類型:

>>>?type({4,6,1}) <class?'set'> >>>?type({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]}) <class?'dict'> >>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?type(Student('1','xiaoming')) <class?'__main__.Student'>

32 ?兩種創建屬性方法

返回 property 屬性,典型的用法:

>>>?class?C:def?__init__(self):self._x?=?Nonedef?getx(self):return?self._xdef?setx(self,?value):self._x?=?valuedef?delx(self):del?self._x#?使用property類創建?property?屬性x?=?property(getx,?setx,?delx,?"I'm?the?'x'?property.")

使用 C 類:

>>>?C().x=1 >>>?c=C() #?屬性x賦值 >>>?c.x=1 #?拿值 >>>?c.getx() 1 #?刪除屬性x >>>?c.delx() #?再拿報錯 >>>?c.getx() Traceback?(most?recent?call?last):File?"<pyshell#118>",?line?1,?in?<module>c.getx()File?"<pyshell#112>",?line?5,?in?getxreturn?self._x AttributeError:?'C'?object?has?no?attribute?'_x' #?再屬性賦值 >>>?c.x=1 >>>?c.setx(1) >>>?c.getx() 1

使用@property裝飾器,實現與上完全一樣的效果:

class?C:def?__init__(self):self._x?=?None@propertydef?x(self):return?self._x@x.setterdef?x(self,?value):self._x?=?value@x.deleterdef?x(self):del?self._x

33 是否可調用

判斷對象是否可被調用,能被調用的對象是一個callable 對象。

>>>?callable(str) True >>>?callable(int) True

Student 對象實例目前不可調用:

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?xiaoming?=?Student(id='1',name='xiaoming') >>>?callable(xiaoming) False

如果 xiaoming能被調用 , 需要重寫Student類的__call__方法:

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name

此時調用 xiaoming():

>>>?xiaoming?=?Student('001','xiaoming') >>>?xiaoming() I?can?be?called my?name?is?xiaoming

34 動態刪除屬性

刪除對象的屬性

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?xiaoming?=?Student('001','xiaoming') >>>?delattr(xiaoming,'id') >>>?hasattr(xiaoming,'id') False

35 動態獲取對象屬性

獲取對象的屬性

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?xiaoming?=?Student('001','xiaoming') >>>?getattr(xiaoming,'name')?#?獲取name的屬性值 'xiaoming'

36 對象是否有某個屬性

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?xiaoming?=?Student('001','xiaoming')???????? >>>?getattr(xiaoming,'name')#?判斷?xiaoming有無?name屬性 'xiaoming' >>>?hasattr(xiaoming,'name') True >>>?hasattr(xiaoming,'address') False

37 isinstance

判斷object是否為classinfo的實例,是返回true

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?xiaoming?=?Student('001','xiaoming') >>>?isinstance(xiaoming,Student) True

38 父子關系鑒定

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.name?=?name>>>?class?Undergraduate(Student):?pass#?判斷?Undergraduate?類是否為?Student?的子類? >>>?issubclass(Undergraduate,Student) True

第二個參數可為元組:

>>>?issubclass(int,(int,float)) True

39 所有對象之根

object 是所有類的基類

>>>?isinstance(1,object) True>>>?isinstance([],object) True

40 一鍵查看對象所有方法

不帶參數時返回當前范圍內的變量、方法和定義的類型列表;帶參數時返回參數的屬性,方法列表。

>>>?class?Student():def?__init__(self,id,name):self.id?=?idself.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 枚舉對象

Python 的枚舉對象

>>>?s?=?["a","b","c"] >>>?for?i,v?in?enumerate(s):print(i,v) 0?a 1?b 2?c

42 創建迭代器

>>>?class?TestIter():def?__init__(self,lst):self.lst?=?lst#?重寫可迭代協議__iter__def?__iter__(self):print('__iter__?is?called')return?iter(self.lst)

迭代 TestIter 類:

>>>?t?=?TestIter() >>>?t?=?TestIter([1,3,5,7,9]) >>>?for?e?in?t:print(e)__iter__?is?called 1 3 5 7 9

43 創建range迭代器

  • range(stop)

  • range(start, stop[,step])

  • 生成一個不可變序列的迭代器:

    >>>?t?=?range(11) >>>?t?=?range(0,11,2) >>>?for?e?in?t:print(e)0 2 4 6 8 10

    44 反向

    >>>?rev?=?reversed([1,4,2,3,1]) >>>?for?i?in?rev:print(i)1 3 2 4 1

    45 打包

    聚合各個可迭代對象的迭代器:

    >>>?x?=?[3,2,1] >>>?y?=?[4,5,6] >>>?list(zip(y,x)) [(4,?3),?(5,?2),?(6,?1)] >>>?for?i,j?in?zip(y,x):print(i,j)4?3 5?2 6?1

    46 過濾器

    函數通過 lambda 表達式設定過濾條件,保留 lambda 表達式為True的元素:

    >>>?fil?=?filter(lambda?x:?x>10,[1,11,2,45,7,6,13]) >>>?for?e?in?fil:print(e)11 45 13

    47 鏈式比較

    >>>?i?=?3 >>>?1?<?i?<?3 False >>>?1?<?i?<=3 True

    48 ?鏈式操作

    >>>?from?operator?import?(add,?sub) >>>?def?add_or_sub(a,?b,?oper):return?(add?if?oper?==?'+'?else?sub)(a,?b) >>>?add_or_sub(1,?2,?'-') -1

    49 split 分割**

    >>>?'i?love?python'.split('?') ['i',?'love',?'python']

    50 replace 替換

    >>>?'i\tlove\tpython'.replace('\t',',') 'i,love,python'

    51 反轉字符串

    >>>?st="python" >>>?''.join(reversed(st)) 'nohtyp'

    52 使用time模塊打印當前時間

    #?導入time模塊 >>>?import?time #?打印當前時間,返回浮點數 >>>?seconds?=?time.time() >>>?seconds 1588858156.6146255

    53 浮點數轉時間結構體

    #?浮點數轉時間結構體 >>>?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: 小時

    • 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 時間結構體轉時間字符串

    #?時間結構體轉時間字符串 >>>?str_time?=?time.asctime(local_time) >>>?str_time 'Thu?May??7?21:29:16?2020'

    55 時間結構體轉指定格式時間字符串

    #?時間結構體轉指定格式的時間字符串 >>>?format_time?=?time.strftime('%Y.%m.%d?%H:%M:%S',local_time) >>>?format_time '2020.05.07?21:29:16'

    56 時間字符串轉時間結構體

    #?時間字符串轉時間結構體 >>>?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 年的日歷圖

    >>>?import?calendar >>>?from?datetime?import?date >>>?mydate=date.today() >>>?calendar.calendar(2020)

    結果:

    ??????????????????????????????????2020January???????????????????February???????????????????March???????? Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su1??2??3??4??5??????????????????????1??2?????????????????????????16??7??8??9?10?11?12???????3??4??5??6??7??8??9???????2??3??4??5??6??7??8 13?14?15?16?17?18?19??????10?11?12?13?14?15?16???????9?10?11?12?13?14?15 20?21?22?23?24?25?26??????17?18?19?20?21?22?23??????16?17?18?19?20?21?22 27?28?29?30?31????????????24?25?26?27?28?29?????????23?24?25?26?27?28?2930?31April??????????????????????May???????????????????????June Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su1??2??3??4??5???????????????????1??2??3???????1??2??3??4??5??6??76??7??8??9?10?11?12???????4??5??6??7??8??9?10???????8??9?10?11?12?13?14 13?14?15?16?17?18?19??????11?12?13?14?15?16?17??????15?16?17?18?19?20?21 20?21?22?23?24?25?26??????18?19?20?21?22?23?24??????22?23?24?25?26?27?28 27?28?29?30???????????????25?26?27?28?29?30?31??????29?30July?????????????????????August??????????????????September Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su1??2??3??4??5??????????????????????1??2??????????1??2??3??4??5??66??7??8??9?10?11?12???????3??4??5??6??7??8??9???????7??8??9?10?11?12?13 13?14?15?16?17?18?19??????10?11?12?13?14?15?16??????14?15?16?17?18?19?20 20?21?22?23?24?25?26??????17?18?19?20?21?22?23??????21?22?23?24?25?26?27 27?28?29?30?31????????????24?25?26?27?28?29?30??????28?29?3031October???????????????????November??????????????????December Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su??????Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su1??2??3??4?????????????????????????1??????????1??2??3??4??5??65??6??7??8??9?10?11???????2??3??4??5??6??7??8???????7??8??9?10?11?12?13 12?13?14?15?16?17?18???????9?10?11?12?13?14?15??????14?15?16?17?18?19?20 19?20?21?22?23?24?25??????16?17?18?19?20?21?22??????21?22?23?24?25?26?27 26?27?28?29?30?31?????????23?24?25?26?27?28?29??????28?29?30?3130

    58 月的日歷圖

    >>>?import?calendar >>>?from?datetime?import?date >>>?mydate?=?date.today() >>>?calendar.month(mydate.year,?mydate.month)

    結果:

    ??????May?2020 Mo?Tu?We?Th?Fr?Sa?Su1??2??34??5??6??7??8??9?10 11?12?13?14?15?16?17 18?19?20?21?22?23?24 25?26?27?28?29?30?31

    59 判斷是否為閏年

    >>>?import?calendar >>>?from?datetime?import?date >>>?mydate?=?date.today() >>>?is_leap?=?calendar.isleap(mydate.year) >>>?("{}是閏年"?if?is_leap?else?"{}不是閏年\n").format(mydate.year) '2020是閏年'

    60 with 讀寫文件

    讀文件:

    >>?import?os >>>?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'] #?讀文件 >>>?with?open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8')?as?f:o?=?f.read()print(o)

    寫文件:

    #?寫文件 >>>?with?open('new_file.txt',mode='w',encoding='utf-8')?as?f: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'] >>>?with?open('new_file.txt',mode='r',encoding='utf-8')?as?f:o?=?f.read()print(o)I?love?pythonIt's?so?simple

    61 提取后綴名

    >>>?import?os >>>?os.path.splitext('D:/source/dataset/new_file.txt') ('D:/source/dataset/new_file',?'.txt')?#[1]:后綴名

    62 提取完整文件名

    >>>?import?os >>>?os.path.split('D:/source/dataset/new_file.txt') ('D:/source/dataset',?'new_file.txt')

    二、 Python 核心?12 例

    63 斐波那契數列前n項

    >>>?def?fibonacci(n):a,?b?=?1,?1for?_?in?range(n):yield?aa,?b?=?b,?a+b?#?注意這種賦值>>>?for?fib?in?fibonacci(10):print(fib)1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

    64 list 等分 n 組

    >>>?from?math?import?ceil >>>?def?divide_iter(lst,?n):if?n?<=?0:yield?lstreturni,?div?=?0,?ceil(len(lst)?/?n)while?i?<?n:yield?lst[i?*?div:?(i?+?1)?*?div]i?+=?1>>>?for?group?in?divide_iter([1,2,3,4,5],2):print(group)[1,?2,?3] [4,?5]

    65 yield 解釋

    有好幾位同學問我,生成器到底該怎么理解。

    在這里我總結幾句話,看看是否對不理解生成器的朋友有幫助。

    生成器首先是一個 “特殊的” return ,遇到 yield 立即中斷返回。

    但是,又與 return 不同,yield 后下一次執行會進入到yield 的下一句代碼,而不像 return 下一次執行還是從函數體的第一句開始執行。

    可能還是沒說清,那就用圖解釋一下:

    第一次 yield 返回 1

    第二次迭代,直接到位置 2 這句代碼:

    然后再走 for ,再 yield ,重復下去,直到for結束。

    以上就是理解 yield 的重點一個方面。

    66 裝飾器

    66.1 定義裝飾器

    time 模塊大家比較清楚,第一個導入 wraps 函數(裝飾器)為確保被裝飾的函數名稱等屬性不發生改變用的,這點現在不清楚也問題不大,實踐一下就知道了。

    from?functools?import?wraps import?time

    定義一個裝飾器:print_info,裝飾器函數入參要求為函數,返回值要求也為函數。

    如下,入參為函數 f, 返回參數 info 也為函數,滿足要求。

    def?print_info(f):"""@para:?f,?入參函數名稱"""@wraps(f)?#?確保函數f名稱等屬性不發生改變def?info():print('正在調用函數名稱為:?%s?'?%?(f.__name__,))t1?=?time.time()f()t2?=?time.time()delta?=?(t2?-?t1)print('%s?函數執行時長為:%f?s'?%?(f.__name__,delta))return?info
    66.2使用裝飾器

    使用 print_info 裝飾器,分別修飾 f1, f2 函數。

    軟件工程要求盡量一次定義,多次被復用。

    @print_info def?f1():time.sleep(1.0)@print_info def?f2():time.sleep(2.0)
    66.3 使用裝飾后的函數

    使用 f1, f2 函數:

    f1() f2()#?輸出信息如下:#?正在調用函數名稱為:f1 #?f1?函數執行時長為:1.000000?s #?正在調用函數名稱為:f2 #?f2?函數執行時長為:2.000000?s

    67 迭代器案例

    一個類如何成為迭代器類型,請看官方PEP說明:

    即必須實現兩個方法(或者叫兩種協議):__iter__ , __next__

    下面編寫一個迭代器類:

    class?YourRange():def?__init__(self,?start,?end):self.value?=?startself.end?=?end#?成為迭代器類型的關鍵協議def?__iter__(self):return?self#?當前迭代器狀態(位置)的下一個位置def?__next__(self):if?self.value?>=?self.end:raise?StopIterationcur?=?self.valueself.value?+=?1return?cur

    使用這個迭代器:

    yr?=?YourRange(5,?12) for?e?in?yr:print(e)

    迭代器實現__iter__ 協議,它就能在 for 上迭代,參考官網PEP解釋:

    文章最后提個問題,如果此時運行:

    next(yr)

    會輸出 5, 還是報錯?

    如果 yr 是 list,for 遍歷后,再 next(iter(yr)) 又會輸出什么?

    如果能分清這些問題,恭喜你,已經真正理解迭代器迭代和容器遍歷的區別。如果你還拿不準,歡迎交流。

    下面使用 4 種常見的繪圖庫繪制柱狀圖和折線圖,使用盡可能最少的代碼繪制,快速入門這些庫是本文的寫作目的。

    68 matplotlib

    導入包:

    import?matplotlib? matplotlib.__version__??#?'2.2.2'import?matplotlib.pyplot?as?plt

    繪圖代碼:

    import?matplotlib.pyplot?as?plt? 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

    導入包:

    import?seaborn?as?sns? sns.__version__?#?'0.8.0'

    繪制圖:

    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 繪圖

    導入包:

    import?plotly? plotly.__version__?#?'2.0.11'

    繪制圖(自動打開html):

    import?plotly.graph_objs?as?go import?plotly.offline?as?offlinepyplt?=?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

    導入包:

    import?pyecharts pyecharts.__version__?#?'1.7.1'

    繪制圖(自動打開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()

    大家在復現代碼時,需要注意API與包的版本緊密相關,與上面版本不同的包其內的API可能與以上寫法有略有差異,大家根據情況自行調整即可。

    matplotlib 繪制三維 3D 圖形的方法,主要鎖定在繪制 3D 曲面圖和等高線圖。

    72 理解 meshgrid

    要想掌握 3D 曲面圖,需要首先理解 meshgrid 函數。

    導入包:

    import?numpy?as?np import?matplotlib.pyplot?as?plt

    創建一維數組 x

    nx,?ny?=?(5,?3) x?=?np.linspace(0,?1,?nx) x #?結果 #?array([0.??,?0.25,?0.5?,?0.75,?1.??])

    創建一維數組 y

    y?=?np.linspace(0,?1,?ny) y? #?結果 #?array([0.?,?0.5,?1.?])

    使用 meshgrid 生成網格點:

    xv,?yv?=?np.meshgrid(x,?y) xv

    xv 結果:

    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 結果:

    array([[0.?,?0.?,?0.?,?0.?,?0.?],[0.5,?0.5,?0.5,?0.5,?0.5],[1.?,?1.?,?1.?,?1.?,?1.?]])

    繪制網格點:

    plt.scatter(xv.flatten(),yv.flatten(),c='red') plt.xticks(ticks=x) plt.yticks(ticks=y)

    以上就是 meshgrid 功能:創建網格點,它是繪制 3D 曲面圖的必用方法之一。

    73 繪制曲面圖

    導入 3D 繪圖模塊:

    from?mpl_toolkits.mplot3d?import?Axes3D

    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?平面的網格 R?=?np.sqrt(X?**?2?+?Y?**?2) #?Z Z?=?np.sin(R)

    繪制 3D 曲面圖:

    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 等高線圖

    以上 3D 曲面圖的在 xy平面、 xz平面、yz平面投影,即是等高線圖。

    xy 平面投影得到的等高線圖:

    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 習慣 26 例

    75 / 返回浮點數

    即便兩個整數,/ 操作也會返回浮點數

    In?[1]:?8/5 Out[1]:?1.6

    76 // 得到整數部分

    使用 //快速得到兩數相除的整數部分,并且返回整型,此操作符容易忽略,但確實很實用。

    In?[2]:?8//5 Out[2]:?1In?[3]:?a?=?8//5 In?[4]:?type(a) Out[4]:?int

    77 % 得到余數

    %得到兩數相除的余數:

    In?[6]:?8%5 Out[6]:?3

    78 ** 計算乘方

    ** 計算幾次方

    In?[7]:?2**3 Out[7]:?8

    79 交互模式下的_

    在交互模式下,上一次打印出來的表達式被賦值給變量 _

    In?[8]:?2*3.02+1 Out[8]:?7.04In?[9]:?1+_ Out[9]:?8.04

    80 單引號和雙引號微妙不同

    使用單引號和雙引號的微妙不同

    使用一對雙引號時,打印下面串無需轉義字符:

    In?[10]:?print("That?isn't?a?horse") That?isn't?a?horse

    使用單引號時,需要添加轉義字符 \:

    In?[11]:?print('That?isn\'t?a?horse') That?isn't?a?horse

    81 跨行連續輸入

    符串字面值可以跨行連續輸入;一種方式是用一對三重引號:""" 或 '''

    In?[12]:?print("""You're?just?pounding?two...:?coconut?halves?together.""") You're?just?pounding?two coconut?halves?together.

    82 數字和字符串

    In?[13]:?3*'Py' Out[13]:?'PyPyPy'

    83 連接字面值

    堆積起來就行,什么都不用寫:

    In?[14]:?'Py''thon' Out[14]:?'Python'

    84 for 和 else

    一般語言 else 只能和 if 搭,Python 中卻支持 for 和 else, try 和 else.

    for 和 else 搭后,遍歷結束便會執行 else

    In?[29]:?for?i?in?range(3):...:?????for?j?in?range(i):...:?????????print(j)...:?????else:...:?????????print('第%d輪遍歷結束\n'%(i+1,))...: 第1輪遍歷結束0 第2輪遍歷結束0 1 第3輪遍歷結束

    85. if not x

    直接使用 x 和 not x 判斷 x 是否為 None 或空

    x = [1,3,5]if x:print('x is not empty ')if not x:print('x is empty')

    下面寫法不夠 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 枚舉

    直接使用 enumerate 枚舉容器,第二個參數表示索引的起始值

    x = [1, 3, 5]for i, e in enumerate(x, 10): # 枚舉print(i, e)

    下面寫法不夠 Pythoner:

    i = 0while i < len(x):print(i+10, x[i])i+=1

    87. in

    判斷字符串是否包含某個子串,使用in明顯更加可讀:

    x = 'zen_of_python' if 'zen' in x:print('zen is in')

    find 返回值 要與 -1 判斷,不太符合習慣:

    if x.find('zen') != -1:print('zen is in')

    88 zip 打包

    使用 zip 打包后結合 for 使用輸出一對,更加符合習慣:

    keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 3, 5]for k, v in zip(keys, values):print(k, v)

    下面不符合 Python 習慣:

    d = {} i = 0 for k in keys:print(k, values[i])i += 1

    89 一對 '''

    打印被分為多行的字符串,使用一對 ''' 更加符合 Python 習慣:

    print('''"Oh no!" He exclaimed. "It's the blemange!"''')

    下面寫法就太不 Python 風格:

    print('"Oh no!" He exclaimed.\n' +'It\'s the blemange!"')

    90 交換元素

    直接解包賦值,更加符合 Python 風格:

    a, b = 1, 3 a, b = b, a # 交換a,b

    不要再用臨時變量 tmp ,這不符合 Python 習慣:

    tmp = a a = b b = tmp

    91 join 串聯

    串聯字符串,更習慣使用 join:

    chars = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] name = ''.join(chars) print(name)

    下面不符合 Python 習慣:

    name = '' for c in chars:name += c print(name)

    92 列表生成式

    列表生成式構建高效,符合 Python 習慣:

    data = [1, 2, 3, 5, 8] result = [i * 2 for i in data if i & 1] # 奇數則乘以2 print(result) # [2, 6, 10]

    下面寫法不夠 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,還有字典生成式:

    keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 3, 5]d = {k: v for k, v in zip(keys, values)} print(d)

    下面寫法不太 Pythoner:

    d = {} for k, v in zip(keys, values):d[k] = v print(d)

    94 __name__ == '__main__'有啥用

    曾幾何時,看這別人代碼這么寫,我們也就跟著這么用吧,其實還沒有完全弄清楚這行到底干啥。

    def mymain():print('Doing something in module', __name__)if __name__ == '__main__':print('Executed from command line')mymain()

    加入上面腳本命名為 MyModule,不管在 vscode 還是 pycharm 直接啟動,則直接打印出:

    Executed from command line Doing something in module __main__

    這并不奇怪,和我們預想一樣,因為有無這句 __main__ ,都會打印出這些。

    但是當我們 import MyModule 時,如果沒有這句,直接就打印出:

    In [2]: import MyModule Executed from command line Doing something in module MyModule

    只是導入就直接執行 mymain 函數,這不符合我們預期。

    如果有主句,導入后符合預期:

    In [6]: import MyModuleIn [7]: MyModule.mymain() Doing something in module MyModule

    95 字典默認值

    In[1]: d = {'a': 1, 'b': 3}In[2]: d.get('b', []) # 存在鍵 'b' Out[2]: 3In[3]: d.get('c', []) # 不存在鍵 'c',返回[] Out[3]: []

    96 lambda 函數

    lambda 函數使用方便,主要由入參和返回值組成,被廣泛使用在 max, map, reduce, filter 等函數的 key 參數中。

    如下,求 x 中絕對值最大的元素,key 函數確定abs(x)作為比較大小的方法:

    x = [1, 3, -5] y = max(x, key=lambda x: abs(x)) print(y) # -5

    97 max

    求 x 中絕對值最大的元素,key 函數確定abs(x)作為比較大小的方法:

    x = [1, 3, -5] y = max(x, key=lambda x: abs(x)) print(y) # -5

    98 map

    map 函數映射 fun 到容器中每個元素,并返回迭代器 x

    x = map(str, [1, 3, 5]) for e in x:print(e, type(e))

    下面寫法不夠 Pythoner

    for e in [1, 3, 5]:print(e, str(e)) # '1','3','5'

    99 reduce

    reduce 是在 functools 中,第一個參數是函數,其必須含有 2 個參數,最后歸約為一個標量。

    from functools import reduce x = [1, 3, 5] y = reduce(lambda p1, p2: p1*p2, x) print(y) # 15

    下面寫法不夠 Pythoner:

    y = 1 for e in x:y *= e print(y)

    100 filter

    使用 filter 找到滿足 key 函數指定條件的元素,并返回迭代器

    如下,使用 filter 找到所有奇數:

    x = [1, 2, 3, 5] odd = filter(lambda e: e % 2, x) for e in odd: # 找到奇數print(e)

    還有另外一種方法,使用列表生成式,直接得到一個odd 容器,

    odd = [e for e in x if e % 2] print(odd) # [1,3,5]

    下面寫法最不符合 Python 習慣:

    odd = [] for e in x:if e % 2:odd.append(e) print(odd) # [1,3,5]

    此教程反復打磨多遍,真心不易,如果覺得還不錯,你能轉發、留言或在看支持一下嗎?

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    END 最后說個題外話,相信大家都知道視頻號了,越來越多的小伙伴都開通了視頻號。小詹也開通了一個視頻號,會分享互聯網那些事、讀書心得與副業經驗,歡迎掃碼關注,和小詹一起向上生長!

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的肝!Python 100 例的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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