17 計算表達式

將字符串str 當成有效的表達式來求值并返回計算結果取出字符串中內容

In [1]: s = "1 + 3 +5"
    ...: eval(s)
    ...:
Out[1]: 9

18 字符串格式化

格式化輸出字符串，format(value, format_spec)實質上是調用了value的__format__(format_spec)方法。

In [104]: print("i am {0},age{1}".format("tom",18))
i am tom,age18

三、 函數

19 拿來就用的排序函數

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 求和函數

求和：

In [181]: a = [1,4,2,3,1]

In [182]: sum(a)
Out[182]: 11

In [185]: sum(a,10) #求和的初始值為10
Out[185]: 21

21 nonlocal用于內嵌函數中

關鍵詞nonlocal常用于函數嵌套中，聲明變量i為非局部變量；如果不聲明，i+=1表明i為函數wrapper內的局部變量，因為在i+=1引用(reference)時,i未被聲明，所以會報unreferenced variable的錯誤。

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 聲明全局變量

先回答為什么要有global，一個變量被多個函數引用，想讓全局變量被所有函數共享。有的伙伴可能會想這還不簡單，這樣寫：

i = 5
def f():
    print(i)

def g():
    print(i)
    pass

f()
g()

但是，如果我想要有個函數對i遞增，這樣：

def h():
    i += 1

h()

global就是為解決此問題而被提出，在函數h內，顯式地告訴編譯器i為全局變量，然后編譯器會在函數外面尋找i的定義，執行完i+=1后，i還為全局變量，值加1：

i = 0
def h():
    global i
    i += 1

h()
print(i)

23 交換兩元素

def swap(a, b):
    return b, a


print(swap(1, 0))  # (0,1)

24 操作函數對象

In [31]: def f():
    ...:     print('i'm f')
    ...:

In [32]: def g():
    ...:     print('i'm g')
    ...:

In [33]: [f,g][1]()
i'm g

25 生成逆序序列

list(range(10,-1,-1)) # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

26 函數的五類參數使用例子

python五類參數：位置參數，關鍵字參數，默認參數，可變位置或關鍵字參數的使用。

def f(a,*b,c=10,**d):
  print(f'a:{a},b:{b},c:{c},d:3z7dhrbd')

調用f:

In [10]: f(1,2,5,width=10,height=20)
a:1,b:(2, 5),c:10,d:{'width': 10, 'height': 20}

再次調用f:

In [11]: f(a=1,c=12)
a:1,b:(),c:12,d:{}

注意觀察參數a, 既可以f(1),也可以f(a=1)其可讀性比第一種更好，建議使用f(a=1)。如果要強制使用f(a=1)，需要在前面添加一個星號:

def f(*,a,**b):
  print(f'a:{a},b:{b}')

此時f(1)調用，將會報錯：TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given

只能f(a=1)才能OK.

說明前面的*發揮作用，它變為只能傳入關鍵字參數，那么如何查看這個參數的類型呢？借助python的inspect模塊：

In [22]: for name,val in signature(f).parameters.items():
    ...:     print(name,val.kind)
    ...:
a KEYWORD_ONLY
b VAR_KEYWORD

但是，如果f定義為：

def f(a,*b):
  print(f'a:{a},b:{b}')

In [24]: for name,val in signature(f).parameters.items():
    ...:     print(name,val.kind)
    ...:
a POSITIONAL_OR_KEYWORD
b VAR_POSITIONAL

27使用slice對象

生成關于蛋糕的序列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]

In [5]: from random import randint
   ...: cake2 = [randint(1,100) for _ in range(100)]
   ...: # 同樣以間隔為2切前10個元素，得到切片d
   ...: d = cake2[1:10:2]
In [6]: d
Out[6]: [75, 33, 63, 93, 15]

那么，為什么不把這種切法封裝為一個對象呢？于是就有了slice對象。

定義slice對象極為簡單，如把上面的切法定義成slice對象：

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]

對于逆向序列切片，slice對象一樣可行：

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]

28 lambda 函數的動畫演示

有些讀者反映，lambda函數不太會用，問我能不能解釋一下。

比如，下面求這個lambda函數：

def max_len(*lists):
    return max(*lists, key=lambda v: len(v))

參數v的取值？

lambda函數有返回值嗎？如果有，返回值是多少？

調用上面函數，求出以下三個最長的列表：

r = max_len([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8])
print(f'更長的列表是{r}')

結論：

參數v的可能取值為*lists，也就是tuple的一個元素。

lambda函數返回值，等于lambda v冒號后表達式的返回值。

四、 數據結構

29 轉為字典

創建數據字典

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 凍結集合

創建一個不可修改的集合。

In [1]: frozenset([1,1,3,2,3])
Out[1]: frozenset({1, 2, 3})

31 轉為集合類型

返回一個set對象，集合內不允許有重復元素：

In [159]: a = [1,4,2,3,1]

In [160]: set(a)
Out[160]: {1, 2, 3, 4}

32 轉為切片對象

classslice(start,stop[,step])

返回一個表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice對象，它讓代碼可讀性、可維護性變好。

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 轉元組

tuple()將對象轉為一個不可變的序列類型

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、 類和對象

34 是否可調用

檢查對象是否可被調用

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

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 展示對象

調用對象的__repr__方法，獲得該方法的返回值，如下例子返回值為字符串

>>> class Student():
    def __init__(self,id,name):
        self.id = id
        self.name = name
    def __repr__(self):
        return 'id = '+self.id +', name = '+self.name

調用：

>>> xiaoming = Student(id='1',name='xiaoming')
>>> xiaoming
id = 1, name = xiaoming
>>> ascii(xiaoming)
'id = 1, name = xiaoming'

36 類方法

classmethod裝飾器對應的函數不需要實例化，不需要self參數，但第一個參數需要是表示自身類的 cls 參數，可以來調用類的屬性，類的方法，實例化對象等。

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 動態刪除屬性

刪除對象的屬性

In [1]: delattr(xiaoming,'id')

In [2]: hasattr(xiaoming,'id')
Out[2]: False

38 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。

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 動態獲取對象屬性

獲取對象的屬性

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') # 獲取xiaoming這個實例的name屬性值
Out[3]: 'xiaoming'

40 對象是否有這個屬性

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 對象門牌號

返回對象的內存地址

In [1]: id(xiaoming)
Out[1]: 98234208

42 isinstance

判斷object是否為類classinfo的實例，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 父子關系鑒定

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

In [1]: issubclass(int,(int,float))
Out[1]: True

44 所有對象之根

object 是所有類的基類

In [1]: o = object()

In [2]: type(o)
Out[2]: object

45 創建屬性的兩種方式

返回 property 屬性，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類創建 property 屬性
    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

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 查看對象類型

classtype(name,bases,dict)

傳入一個參數時，返回object的類型：

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 元類

xiaoming,xiaohong,xiaozhang都是學生，這類群體叫做Student.

Python 定義類的常見方法，使用關鍵字class

In [36]: class Student(object):
    ...:     pass

xiaoming = Student()
xiaohong = Student()
xiaozhang = Student()

In [38]: xiaoming.__class__
Out[38]: __main__.Student

In [39]: xiaoming.__class__.__class__
Out[39]: type

那么，我們不妨猜測：Student類，類型就是type，換句話說，Student類就是一個對象，它的類型就是type，所以，Python 中一切皆對象，類也是對象

Python 中，將描述Student類的類被稱為：元類。

按照此邏輯延伸，描述元類的類被稱為：元元類，開玩笑了~ 描述元類的類也被稱為元類。

聰明的朋友會問了，既然Student類可創建實例，那么type類可創建實例嗎？如果能，它創建的實例就叫：類 了。你們真聰明！

說對了，type類一定能創建實例，比如Student類了。

In [40]: Student = type('Student',(),{})

In [41]: Student
Out[41]: __main__.Student

Python 的類，因為又是對象，所以和xiaoming，xiaohong對象操作相似。支持：

賦值

拷貝

添加屬性

作為函數參數

In [43]: StudentMirror = Student # 類直接賦值 # 類直接賦值
In [44]: Student.class_property = 'class_property' # 添加類屬性
In [46]: hasattr(Student, 'class_property')
Out[46]: True

“元類就是深度的魔法，99%的用戶應該根本不必為此操心。

六、工具

48 枚舉對象

返回一個可以枚舉的對象，該對象的next()方法將返回一個元組。

In [1]: s = ["a","b","c"]
    ...: for i ,v in enumerate(s,1):
    ...:     print(i,v)
    ...:
1 a
2 b
3 c

49 查看變量所占字節數

In [1]: import sys

In [2]: a = {'a':1,'b':2.0}

In [3]: sys.getsizeof(a) # 占用240個字節
Out[3]: 240

50 過濾器

在函數中設定過濾條件，迭代元素，保留返回值為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 返回對象的哈希值

返回對象的哈希值，值得注意的是自定義的實例都是可哈希的，list,dict,set等可變對象都是不可哈希的(unhashable)

In [1]: hash(xiaoming)
Out[1]: 6139638

In [2]: hash([1,2,3])
# TypeError: unhashable type: 'list'

52 一鍵幫助

返回對象的幫助文檔

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 獲取用戶輸入

獲取用戶輸入內容

In [1]: input()
aa
Out[1]: 'aa'

54 創建迭代器類型

使用iter(obj, sentinel), 返回一個可迭代對象, sentinel可省略(一旦迭代到此元素，立即終止)

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):  #定義了__call__方法的類的實例是可調用的
    ...:         item = next(self.i)
    ...:         print ("__call__ is called,fowhich would return",item)
    ...:         return item
    ...:     def __iter__(self): #支持迭代協議(即定義有__iter__()函數)
    ...:         print ("__iter__ is called!!")
    ...:         return iter(self.l)
In [2]: t = TestIter()
In [3]: t() # 因為實現了__call__，所以t實例能被調用
__call__ is called,which would return 1
Out[3]: 1

In [4]: for e in TestIter(): # 因為實現了__iter__方法，所以t能被迭代
    ...:     print(e)
    ...:
__iter__ is called!!
1
3
2
3
4
5

55 打開文件

返回文件對象

In [1]: fo = open('D:/a.txt',mode='r', encoding='utf-8')

In [2]: fo.read()
Out[2]: 'ufefflife is not so long,
I use Python to play.'

56 創建range序列

range(stop)

range(start, stop[,step])

生成一個不可變序列：

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

創建一個聚合了來自每個可迭代對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 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

60 對象序列化

對象序列化，是指將內存中的對象轉化為可存儲或傳輸的過程。很多場景，直接一個類對象，傳輸不方便。

但是，當對象序列化后，就會更加方便，因為約定俗成的，接口間的調用或者發起的 web 請求，一般使用 json 串傳輸。

實際使用中，一般對類對象序列化。先創建一個 Student 類型，并創建兩個實例。

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')

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)

[
    {
        "address":"北京",
        "ids":1,
        "name":"xiaoming"
    },
    {
        "address":"南京",
        "ids":2,
        "name":"xiaohong"
    }
]