小例子
一、 数字
1 求绝对值
绝对值或复数的模
In \[1\]: abs(\-6)
Out\[1\]: 6
2 进制转化
十进制转换为二进制：
In \[2\]: bin(10)
Out\[2\]: '0b1010'
十进制转换为八进制：
In \[3\]: oct(9)
Out\[3\]: '0o11'
十进制转换为十六进制：
In \[4\]: hex(15)
Out\[4\]: '0xf'
3 整数和ASCII互转
十进制整数对应的ASCII字符
In \[1\]: chr(65)
Out\[1\]: 'A'
查看某个ASCII字符对应的十进制数
In \[1\]: ord('A')
Out\[1\]: 65
4 元素都为真检查
所有元素都为真，返回 True，否则为False
In \[5\]: all(\[1,0,3,6\])
Out\[5\]: False
In \[6\]: all(\[1,2,3\])
Out\[6\]: True
5 元素至少一个为真检查
至少有一个元素为真返回True，否则False
In \[7\]: any(\[0,0,0,\[\]\])
Out\[7\]: False
In \[8\]: any(\[0,0,1\])
Out\[8\]: True
6 判断是真是假
测试一个对象是True, 还是False.
In \[9\]: bool(\[0,0,0\])
Out\[9\]: True
In \[10\]: bool(\[\])
Out\[10\]: False
In \[11\]: bool(\[1,0,1\])
Out\[11\]: True
7 创建复数
创建一个复数
In \[1\]: complex(1,2)
Out\[1\]: (1+2j)
8 取商和余数
分别取商和余数
In \[1\]: divmod(10,3)
Out\[1\]: (3, 1)
9 转为浮点类型
将一个整数或数值型字符串转换为浮点数
In \[1\]: float(3)
Out\[1\]: 3.0
如果不能转化为浮点数，则会报ValueError:
In \[2\]: float('a')
\# ValueError: could not convert 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 转换为一个普通整数。如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出了普通整数的表示范围，一个长整数被返回。
In \[1\]: int('12',16)
Out\[1\]: 18
11 次幂
base为底的exp次幂，如果mod给出，取余
In \[1\]: pow(3, 2, 4)
Out\[1\]: 1
12 四舍五入
四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：
In \[11\]: round(10.0222222, 3)
Out\[11\]: 10.022
In \[12\]: round(10.05,1)
Out\[12\]: 10.1
13 链式比较
i \= 3
print(1 < i < 3) \# False
print(1 < i <= 3) \# True
二、 字符串
14 字符串转字节
字符串转换为字节类型
In \[12\]: s \= "apple"
In \[13\]: bytes(s,encoding\='utf-8')
Out\[13\]: b'apple'
15 任意对象转为字符串
In \[14\]: i \= 100
In \[15\]: str(i)
Out\[15\]: '100'
In \[16\]: str(\[\])
Out\[16\]: '\[\]'
In \[17\]: str(tuple())
Out\[17\]: '()'
16 执行字符串表示的代码
将字符串编译成python能识别或可执行的代码，也可以将文字读成字符串再编译。
In \[1\]: s \= "print('helloworld')"
In \[2\]: r \= compile(s,"<string>", "exec")
In \[3\]: r
Out\[3\]: <code object <module\> at 0x0000000005DE75D0, file "<string>", line 1\>
In \[4\]: exec(r)
helloworld
17 计算表达式
将字符串str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果取出字符串中内容
In \[1\]: s \= "1 + 3 +5"
...: eval(s)
...:
Out\[1\]: 9
18 字符串格式化
格式化输出字符串，format(value, format_spec)实质上是调用了value的__format__(format_spec)方法。
In [104]: print("i am {0},age{1}".format("tom",18))
i am tom,age18
| 3.1415926 | {:.2f} | 3.14 | 保留小数点后两位 |
|---|---|---|---|
| 3.1415926 | {:+.2f} | +3.14 | 带符号保留小数点后两位 |
| -1 | {:+.2f} | -1.00 | 带符号保留小数点后两位 |
| 2.71828 | {:.0f} | 3 | 不带小数 |
| 5 | {:0>2d} | 05 | 数字补零 (填充左边, 宽度为2) |
| 5 | {:x<4d} | 5xxx | 数字补x (填充右边, 宽度为4) |
| 10 | {:x<4d} | 10xx | 数字补x (填充右边, 宽度为4) |
| 1000000 | {:,} | 1,000,000 | 以逗号分隔的数字格式 |
| 0.25 | {:.2%} | 25.00% | 百分比格式 |
| 1000000000 | {:.2e} | 1.00e+09 | 指数记法 |
| 18 | {:>10d} | ’ 18’ | 右对齐 (默认, 宽度为10) |
| 18 | {:<10d} | '18 ’ | 左对齐 (宽度为10) |
| 18 | {:^10d} | ’ 18 ’ | 中间对齐 (宽度为10) |
三、 函数
19 拿来就用的排序函数
排序：
In \[1\]: a \= \[1,4,2,3,1\]
In \[2\]: sorted(a,reverse\=True)
Out\[2\]: \[4, 3, 2, 1, 1\]
In \[3\]: a \= \[{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':'
...: xiaohong','age':20,'gender':'female'}\]
In \[4\]: sorted(a,key\=lambda x: x\['age'\],reverse\=False)
Out\[4\]:
\[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},
{'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}\]
20 求和函数
求和：
In \[181\]: a \= \[1,4,2,3,1\]
In \[182\]: sum(a)
Out\[182\]: 11
In \[185\]: sum(a,10) #求和的初始值为10
Out\[185\]: 21
21 nonlocal用于内嵌函数中
关键词nonlocal常用于函数嵌套中，声明变量i为非局部变量；如果不声明，i+=1表明i为函数wrapper内的局部变量，因为在i+=1引用(reference)时,i未被声明，所以会报unreferenced variable的错误。
def excepter(f):
i \= 0
t1 \= time.time()
def wrapper():
try:
f()
except Exception as e:
nonlocal i
i += 1
print(f'{e.args\[0\]}: {i}')
t2 \= time.time()
if i \== n:
print(f'spending time:{round(t2\-t1,2)}')
return wrapper
22 global 声明全局变量
先回答为什么要有global，一个变量被多个函数引用，想让全局变量被所有函数共享。有的伙伴可能会想这还不简单，这样写：
i \= 5
def f():
print(i)
def g():
print(i)
pass
f()
g()
f和g两个函数都能共享变量i，程序没有报错，所以他们依然不明白为什么要用global.
但是，如果我想要有个函数对i递增，这样：
def h():
i += 1
h()
此时执行程序，bang, 出错了！抛出异常：UnboundLocalError，原来编译器在解释i+=1时会把i解析为函数h()内的局部变量，很显然在此函数内，编译器找不到对变量i的定义，所以会报错。
global就是为解决此问题而被提出，在函数h内，显式地告诉编译器i为全局变量，然后编译器会在函数外面寻找i的定义，执行完i+=1后，i还为全局变量，值加1：
i \= 0
def h():
global i
i += 1
h()
print(i)
23 交换两元素
def swap(a, b):
return b, a
print(swap(1, 0)) \# (0,1)
24 操作函数对象
In \[31\]: def f():
...: print('i\\'m f')
...:
In \[32\]: def g():
...: print('i\\'m g')
...:
In \[33\]: \[f,g\]\[1\]()
i'm g
创建函数对象的list，根据想要调用的index，方便统一调用。
25 生成逆序序列
list(range(10,\-1,\-1)) \# \[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0\]
第三个参数为负时，表示从第一个参数开始递减，终止到第二个参数(不包括此边界)
26 函数的五类参数使用例子
python五类参数：位置参数，关键字参数，默认参数，可变位置或关键字参数的使用。
def f(a,\*b,c\=10,\*\*d):
print(f'a:{a},b:{b},c:{c},d:{d}')
默认参数c不能位于可变关键字参数d后.
调用f:
In \[10\]: f(1,2,5,width\=10,height\=20)
a:1,b:(2, 5),c:10,d:{'width': 10, 'height': 20}
可变位置参数b实参后被解析为元组(2,5);而c取得默认值10; d被解析为字典.
再次调用f:
In \[11\]: f(a\=1,c\=12)
a:1,b:(),c:12,d:{}
a=1传入时a就是关键字参数，b,d都未传值，c被传入12，而非默认值。
注意观察参数a, 既可以f(1),也可以f(a=1) 其可读性比第一种更好，建议使用f(a=1)。如果要强制使用f(a=1)，需要在前面添加一个星号:
def f(\*,a,\*\*b):
print(f'a:{a},b:{b}')
此时f(1)调用，将会报错：TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given
只能f(a=1)才能OK.
说明前面的*发挥作用，它变为只能传入关键字参数，那么如何查看这个参数的类型呢？借助python的inspect模块：
In \[22\]: for name,val in signature(f).parameters.items():
...: print(name,val.kind)
...:
a KEYWORD\_ONLY
b VAR\_KEYWORD
可看到参数a的类型为KEYWORD_ONLY，也就是仅仅为关键字参数。
但是，如果f定义为：
def f(a,\*b):
print(f'a:{a},b:{b}')
查看参数类型：
In \[24\]: for name,val in signature(f).parameters.items():
...: print(name,val.kind)
...:
a POSITIONAL\_OR\_KEYWORD
b VAR\_POSITIONAL
可以看到参数a既可以是位置参数也可是关键字参数。
27 使用slice对象
生成关于蛋糕的序列cake1：
In \[1\]: cake1 \= list(range(5,0,\-1))
In \[2\]: b \= cake1\[1:10:2\]
In \[3\]: b
Out\[3\]: \[4, 2\]
In \[4\]: cake1
Out\[4\]: \[5, 4, 3, 2, 1\]
再生成一个序列：
In \[5\]: from random import randint
...: cake2 \= \[randint(1,100) for \_ in range(100)\]
...: \# 同样以间隔为2切前10个元素，得到切片d
...: d \= cake2\[1:10:2\]
In \[6\]: d
Out\[6\]: \[75, 33, 63, 93, 15\]
你看，我们使用同一种切法，分别切开两个蛋糕cake1,cake2. 后来发现这种切法极为经典，又拿它去切更多的容器对象。
那么，为什么不把这种切法封装为一个对象呢？于是就有了slice对象。
定义slice对象极为简单，如把上面的切法定义成slice对象：
perfect\_cake\_slice\_way \= slice(1,10,2)
#去切cake1
cake1\_slice \= cake1\[perfect\_cake\_slice\_way\]
cake2\_slice \= cake2\[perfect\_cake\_slice\_way\]
In \[11\]: cake1\_slice
Out\[11\]: \[4, 2\]
In \[12\]: cake2\_slice
Out\[12\]: \[75, 33, 63, 93, 15\]
与上面的结果一致。
对于逆向序列切片，slice对象一样可行：
a \= \[1,3,5,7,9,0,3,5,7\]
a\_ \= a\[5:1:\-1\]
named\_slice \= slice(5,1,\-1)
a\_slice \= a\[named\_slice\]
In \[14\]: a\_
Out\[14\]: \[0, 9, 7, 5\]
In \[15\]: a\_slice
Out\[15\]: \[0, 9, 7, 5\]
频繁使用同一切片的操作可使用slice对象抽出来，复用的同时还能提高代码可读性。
28 lambda 函数的动画演示
有些读者反映，lambda函数不太会用，问我能不能解释一下。
比如，下面求这个 lambda函数：
def max\_len(\*lists):
return max(\*lists, key\=lambda v: len(v))
有两点疑惑：
-
参数
v的取值？ -
lambda函数有返回值吗？如果有，返回值是多少？
调用上面函数，求出以下三个最长的列表：
r \= max\_len(\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6, 7\], \[8\])
print(f'更长的列表是{r}')
程序完整运行过程，动画演示如下：
结论：
-
参数v的可能取值为
*lists，也就是tuple的一个元素。 -
lambda函数返回值，等于lambda v冒号后表达式的返回值。
四、 数据结构
29 转为字典
创建数据字典
In \[1\]: dict()
Out\[1\]: {}
In \[2\]: dict(a\='a',b\='b')
Out\[2\]: {'a': 'a', 'b': 'b'}
In \[3\]: dict(zip(\['a','b'\],\[1,2\]))
Out\[3\]: {'a': 1, 'b': 2}
In \[4\]: dict(\[('a',1),('b',2)\])
Out\[4\]: {'a': 1, 'b': 2}
30 冻结集合
创建一个不可修改的集合。
In \[1\]: frozenset(\[1,1,3,2,3\])
Out\[1\]: frozenset({1, 2, 3})
因为不可修改，所以没有像set那样的add和pop方法
31 转为集合类型
返回一个set对象，集合内不允许有重复元素：
In \[159\]: a \= \[1,4,2,3,1\]
In \[160\]: set(a)
Out\[160\]: {1, 2, 3, 4}
32 转为切片对象
class slice(start, stop[, step])
返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象，它让代码可读性、可维护性变好。
In \[1\]: a \= \[1,4,2,3,1\]
In \[2\]: my\_slice\_meaning \= slice(0,5,2)
In \[3\]: a\[my\_slice\_meaning\]
Out\[3\]: \[1, 2, 1\]
33 转元组
tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型
In \[16\]: i\_am\_list \= \[1,3,5\]
In \[17\]: i\_am\_tuple \= tuple(i\_am\_list)
In \[18\]: i\_am\_tuple
Out\[18\]: (1, 3, 5)
五、 类和对象
34 是否可调用
检查对象是否可被调用
In \[1\]: callable(str)
Out\[1\]: True
In \[2\]: callable(int)
Out\[2\]: True
In \[18\]: class Student():
...: def \_\_init\_\_(self,id,name):
...: self.id \= id
...: self.name \= name
...: def \_\_repr\_\_(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
...
In \[19\]: xiaoming \= Student('001','xiaoming')
In \[20\]: callable(xiaoming)
Out\[20\]: False
如果能调用xiaoming(), 需要重写Student类的__call__方法：
In \[1\]: class Student():
...: def \_\_init\_\_(self,id,name):
...: self.id \= id
...: self.name \= name
...: def \_\_repr\_\_(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
...: def \_\_call\_\_(self):
...: print('I can be called')
...: print(f'my name is {self.name}')
...:
In \[2\]: t \= Student('001','xiaoming')
In \[3\]: t()
I can be called
my name is xiaoming
35 ascii 展示对象
调用对象的 __repr__ 方法，获得该方法的返回值，如下例子返回值为字符串
\>>\> class Student():
def \_\_init\_\_(self,id,name):
self.id \= id
self.name \= name
def \_\_repr\_\_(self):
return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
调用：
\>>\> xiaoming \= Student(id\='1',name\='xiaoming')
\>>\> xiaoming
id \= 1, name \= xiaoming
\>>\> ascii(xiaoming)
'id = 1, name = xiaoming'
36 类方法
classmethod 装饰器对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。
In \[1\]: class Student():
...: def \_\_init\_\_(self,id,name):
...: self.id \= id
...: self.name \= name
...: def \_\_repr\_\_(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
...: @classmethod
...: def f(cls):
...: print(cls)
37 动态删除属性
删除对象的属性
In \[1\]: delattr(xiaoming,'id')
In \[2\]: hasattr(xiaoming,'id')
Out\[2\]: False
38 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。
In \[96\]: dir(xiaoming)
Out\[96\]:
\['\_\_class\_\_',
'\_\_delattr\_\_',
'\_\_dict\_\_',
'\_\_dir\_\_',
'\_\_doc\_\_',
'\_\_eq\_\_',
'\_\_format\_\_',
'\_\_ge\_\_',
'\_\_getattribute\_\_',
'\_\_gt\_\_',
'\_\_hash\_\_',
'\_\_init\_\_',
'\_\_init\_subclass\_\_',
'\_\_le\_\_',
'\_\_lt\_\_',
'\_\_module\_\_',
'\_\_ne\_\_',
'\_\_new\_\_',
'\_\_reduce\_\_',
'\_\_reduce\_ex\_\_',
'\_\_repr\_\_',
'\_\_setattr\_\_',
'\_\_sizeof\_\_',
'\_\_str\_\_',
'\_\_subclasshook\_\_',
'\_\_weakref\_\_',
'name'\]
39 动态获取对象属性
获取对象的属性
In \[1\]: class Student():
...: def \_\_init\_\_(self,id,name):
...: self.id \= id
...: self.name \= name
...: def \_\_repr\_\_(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')
In \[3\]: getattr(xiaoming,'name') \# 获取xiaoming这个实例的name属性值
Out\[3\]: 'xiaoming'
40 对象是否有这个属性
In \[1\]: class Student():
...: def \_\_init\_\_(self,id,name):
...: self.id \= id
...: self.name \= name
...: def \_\_repr\_\_(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')
In \[3\]: hasattr(xiaoming,'name')
Out\[3\]: True
In \[4\]: hasattr(xiaoming,'address')
Out\[4\]: False
41 对象门牌号
返回对象的内存地址
In \[1\]: id(xiaoming)
Out\[1\]: 98234208
42 isinstance
判断_object_是否为类_classinfo_的实例，是返回true
In \[1\]: class Student():
...: def \_\_init\_\_(self,id,name):
...: self.id \= id
...: self.name \= name
...: def \_\_repr\_\_(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')
In \[3\]: isinstance(xiaoming,Student)
Out\[3\]: True
43 父子关系鉴定
In \[1\]: class undergraduate(Student):
...: def studyClass(self):
...: pass
...: def attendActivity(self):
...: pass
In \[2\]: issubclass(undergraduate,Student)
Out\[2\]: True
In \[3\]: issubclass(object,Student)
Out\[3\]: False
In \[4\]: issubclass(Student,object)
Out\[4\]: True
如果class是classinfo元组中某个元素的子类，也会返回True
In \[1\]: issubclass(int,(int,float))
Out\[1\]: True
44 所有对象之根
object 是所有类的基类
In \[1\]: o \= object()
In \[2\]: type(o)
Out\[2\]: object
45 创建属性的两种方式
返回 property 属性，典型的用法：
class C:
def \_\_init\_\_(self):
self.\_x \= None
def getx(self):
return self.\_x
def setx(self, value):
self.\_x \= value
def delx(self):
del self.\_x
\# 使用property类创建 property 属性
x \= property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
使用python装饰器，实现与上完全一样的效果代码：
class C:
def \_\_init\_\_(self):
self.\_x \= None
@property
def x(self):
return self.\_x
@x.setter
def x(self, value):
self.\_x \= value
@x.deleter
def x(self):
del self.\_x
46 查看对象类型
class type(name, bases, dict)
传入一个参数时，返回 object 的类型：
In \[1\]: class Student():
...: def \_\_init\_\_(self,id,name):
...: self.id \= id
...: self.name \= name
...: def \_\_repr\_\_(self):
...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
...:
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')
In \[3\]: type(xiaoming)
Out\[3\]: \_\_main\_\_.Student
In \[4\]: type(tuple())
Out\[4\]: tuple
47 元类
xiaoming, xiaohong, xiaozhang 都是学生，这类群体叫做 Student.
Python 定义类的常见方法，使用关键字 class
In \[36\]: class Student(object):
...: pass
xiaoming, xiaohong, xiaozhang 是类的实例，则：
xiaoming \= Student()
xiaohong \= Student()
xiaozhang \= Student()
创建后，xiaoming 的 __class__ 属性，返回的便是 Student类
In \[38\]: xiaoming.\_\_class\_\_
Out\[38\]: \_\_main\_\_.Student
问题在于，Student 类有 __class__属性，如果有，返回的又是什么？
In \[39\]: xiaoming.\_\_class\_\_.\_\_class\_\_
Out\[39\]: type
哇，程序没报错，返回 type
那么，我们不妨猜测：Student 类，类型就是 type
换句话说，Student类就是一个对象，它的类型就是 type
所以，Python 中一切皆对象，类也是对象
Python 中，将描述 Student 类的类被称为：元类。
按照此逻辑延伸，描述元类的类被称为：元元类，开玩笑了~ 描述元类的类也被称为元类。
聪明的朋友会问了，既然 Student 类可创建实例，那么 type 类可创建实例吗？如果能，它创建的实例就叫：类 了。你们真聪明！
说对了，type 类一定能创建实例，比如 Student 类了。
In \[40\]: Student \= type('Student',(),{})
In \[41\]: Student
Out\[41\]: \_\_main\_\_.Student
它与使用 class 关键字创建的 Student 类一模一样。
Python 的类，因为又是对象，所以和 xiaoming，xiaohong 对象操作相似。支持：
-
赋值
-
拷贝
-
添加属性
-
作为函数参数
In \[43\]: StudentMirror \= Student \# 类直接赋值 # 类直接赋值
In \[44\]: Student.class\_property \= 'class\_property' \# 添加类属性
In \[46\]: hasattr(Student, 'class\_property')
Out\[46\]: True
元类，确实使用不是那么多，也许先了解这些，就能应付一些场合。就连 Python 界的领袖 Tim Peters 都说：
“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。
六、工具
48 枚举对象
返回一个可以枚举的对象，该对象的next()方法将返回一个元组。
In \[1\]: s \= \["a","b","c"\]
...: for i ,v in enumerate(s,1):
...: print(i,v)
...:
1 a
2 b
3 c
49 查看变量所占字节数
In \[1\]: import sys
In \[2\]: a \= {'a':1,'b':2.0}
In \[3\]: sys.getsizeof(a) \# 占用240个字节
Out\[3\]: 240
50 过滤器
在函数中设定过滤条件，迭代元素，保留返回值为True的元素：
In \[1\]: fil \= filter(lambda x: x\>10,\[1,11,2,45,7,6,13\])
In \[2\]: list(fil)
Out\[2\]: \[11, 45, 13\]
51 返回对象的哈希值
返回对象的哈希值，值得注意的是自定义的实例都是可哈希的，list, dict, set等可变对象都是不可哈希的(unhashable)
In \[1\]: hash(xiaoming)
Out\[1\]: 6139638
In \[2\]: hash(\[1,2,3\])
\# TypeError: unhashable type: 'list'
52 一键帮助
返回对象的帮助文档
In \[1\]: help(xiaoming)
Help on Student in module \_\_main\_\_ object:
class Student(builtins.object)
| Methods defined here:
|
| \_\_init\_\_(self, id, name)
|
| \_\_repr\_\_(self)
|
| Data descriptors defined here:
|
| \_\_dict\_\_
| dictionary for instance variables (if defined)
|
| \_\_weakref\_\_
| list of weak references to the object (if defined)
53 获取用户输入
获取用户输入内容
In \[1\]: input()
aa
Out\[1\]: 'aa'
54 创建迭代器类型
使用iter(obj, sentinel), 返回一个可迭代对象, sentinel可省略(一旦迭代到此元素，立即终止)
In \[1\]: lst \= \[1,3,5\]
In \[2\]: for i in iter(lst):
...: print(i)
...:
1
3
5
In \[1\]: class TestIter(object):
...: def \_\_init\_\_(self):
...: self.l\=\[1,3,2,3,4,5\]
...: self.i\=iter(self.l)
...: def \_\_call\_\_(self): #定义了\_\_call\_\_方法的类的实例是可调用的
...: item \= next(self.i)
...: print ("\_\_call\_\_ is called,fowhich would return",item)
...: return item
...: def \_\_iter\_\_(self): #支持迭代协议(即定义有\_\_iter\_\_()函数)
...: print ("\_\_iter\_\_ is called!!")
...: return iter(self.l)
In \[2\]: t \= TestIter()
In \[3\]: t() \# 因为实现了\_\_call\_\_，所以t实例能被调用
\_\_call\_\_ is called,which would return 1
Out\[3\]: 1
In \[4\]: for e in TestIter(): \# 因为实现了\_\_iter\_\_方法，所以t能被迭代
...: print(e)
...:
\_\_iter\_\_ is called!!
1
3
2
3
4
5
55 打开文件
返回文件对象
In \[1\]: fo \= open('D:/a.txt',mode\='r', encoding\='utf-8')
In \[2\]: fo.read()
Out\[2\]: '\\ufefflife is not so long,\\nI use Python to play.'
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） |
56 创建range序列
-
range(stop)
-
range(start, stop[,step])
生成一个不可变序列：
In \[1\]: range(11)
Out\[1\]: range(0, 11)
In \[2\]: range(0,11,1)
Out\[2\]: range(0, 11)
57 反向迭代器
In \[1\]: rev \= reversed(\[1,4,2,3,1\])
In \[2\]: for i in rev:
...: print(i)
...:
1
3
2
4
1
58 聚合迭代器
创建一个聚合了来自每个可迭代对象中的元素的迭代器：
In \[1\]: x \= \[3,2,1\]
In \[2\]: y \= \[4,5,6\]
In \[3\]: list(zip(y,x))
Out\[3\]: \[(4, 3), (5, 2), (6, 1)\]
In \[4\]: a \= range(5)
In \[5\]: b \= list('abcde')
In \[6\]: b
Out\[6\]: \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\]
In \[7\]: \[str(y) + str(x) for x,y in zip(a,b)\]
Out\[7\]: \['a0', 'b1', 'c2', 'd3', 'e4'\]
59 链式操作
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
60 对象序列化
对象序列化，是指将内存中的对象转化为可存储或传输的过程。很多场景，直接一个类对象，传输不方便。
但是，当对象序列化后，就会更加方便，因为约定俗成的，接口间的调用或者发起的 web 请求，一般使用 json 串传输。
实际使用中，一般对类对象序列化。先创建一个 Student 类型，并创建两个实例。
class Student():
def \_\_init\_\_(self,\*\*args):
self.ids \= args\['ids'\]
self.name \= args\['name'\]
self.address \= args\['address'\]
xiaoming \= Student(ids \= 1,name \= 'xiaoming',address \= '北京')
xiaohong \= Student(ids \= 2,name \= 'xiaohong',address \= '南京')
导入 json 模块，调用 dump 方法，就会将列表对象 [xiaoming,xiaohong]，序列化到文件 json.txt 中。
import json
with open('json.txt', 'w') as f:
json.dump(\[xiaoming,xiaohong\], f, default\=lambda obj: obj.\_\_dict\_\_, ensure\_ascii\=False, indent\=2, sort\_keys\=True)
生成的文件内容，如下：
\[
{
"address":"北京",
"ids":1,
"name":"xiaoming"
},
{
"address":"南京",
"ids":2,
"name":"xiaohong"
}
\]
未完待续…
以上就是“整理了223个Python小例子，分享给大家”的全部内容，希望对你有所帮助。
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