Pyhton开发【第五篇】：Python基础之杂货铺

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。[PEP-3101]

This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator.

1、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：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

tpl = "i am %s" % "alex"   tpl = "i am %s age %d" % ("alex", 18)   tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "alex", "age": 18}   tpl = "percent %.2f" % 99.97623   tpl = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, }   tpl = "i am %.2f %%" % {"pp": 123.425556, }

2、Format方式

[[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：

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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: {: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

迭代器和生成器

1、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

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>>> a = iter([1,2,3,4,5]) >>> a <list_iterator object at 0x101402630> >>> a.__next__() 1 >>> a.__next__() 2 >>> a.__next__() 3 >>> a.__next__() 4 >>> a.__next__() 5 >>> a.__next__() Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

2、生成器

一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器；

1 2 3 4 5

def func():     yield 1     yield 2     yield 3     yield 4

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。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

>>> temp = func() >>> temp.__next__() 1 >>> temp.__next__() 2 >>> temp.__next__() 3 >>> temp.__next__() 4 >>> temp.__next__() Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

3、实例

a、利用生成器自定义range

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def nrange(num):     temp = -1     while True:         temp = temp + 1         if temp >= num:             return         else:             yield temp

b、利用迭代器访问range

1

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