Python实用操作有哪些
编程并不是一个机械性的工作,而是需要有思考,有创新的工作,语法是固定的,但解决问题的思路则是依靠人的思维,这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《Python实用操作有哪些》,文章讲解的知识点主要包括,如果你对文章方面的知识点感兴趣,就不要错过golang学习网,在这可以对大家的知识积累有所帮助,助力开发能力的提升。
1)映射代理(不可变字典)
映射代理是创建后无法更改的字典。如果我们不希望用户能够更改我们的值,就可以使用它。
from types import MappingProxyType mp = MappingProxyType({'apple':4, 'orange':5}) print(mp) # {'apple': 4, 'orange': 5}
如果我们尝试更改映射代理中的内容,就会出现错误。
from types import MappingProxyType mp = MappingProxyType({'apple':4, 'orange':5}) print(mp) ''' Traceback (most recent call last): File "some/path/a.py", line 4, in <module> mp['apple'] = 10 ~~^^^^^^^^^ TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment '''
2) dict 对于类和对象是不同的
class Dog: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age rocky = Dog('rocky', 5) print(type(rocky.__dict__)) # <class 'dict'> print(rocky.__dict__) # {'name': 'rocky', 'age': 5} print(type(Dog.__dict__)) # <class 'mappingproxy'> print(Dog.__dict__) # {'__module__': '__main__', # '__init__': <function Dog.__init__ at 0x108f587c0>, # '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Dog' objects>, # '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Dog' objects>, # '__doc__': None}
对象的 dict 属性是普通字典,而类的 dict 属性是映射代理,它们本质上是不可变字典(无法更改)。
3) any() 和 all()
any([True, False, False]) # True any([False, False, False]) # False all([True, False, False]) # False all([True, True, True]) # True
any() 和 all() 函数都接受可迭代对象(例如列表)。
any() 如果至少有一个元素为 True,则返回 True。
all() 只有当所有元素都为 True 时才返回 True。
4) divmod()
内置的divmod()函数可以同时执行//和%运算符。
quotient, remainder = divmod(27, 10) print(quotient) # 2 print(remainder) # 7
这里,27 // 10 的值为2,而 27 % 10 的值为7。因此,返回元组2,7。
5) 使用格式化字符串轻松检查变量
name = 'rocky' age = 5 string = f'{name=} {age=}' print(string) # name='rocky' age=5
在格式化字符串中,我们可以在变量后面添加 = 以使用 var_name=var_value 的语法打印它。
6) 我们可以将浮点数转换为比率
print(float.as_integer_ratio(0.5)) # (1, 2) print(float.as_integer_ratio(0.25)) # (1, 4) print(float.as_integer_ratio(1.5)) # (3, 2)
内置的 float.as_integer_ratio() 函数允许我们将浮点数转换为表示分数的元组。但有时它会表现得很奇怪。
print(float.as_integer_ratio(0.1)) # (3602879701896397, 36028797018963968) print(float.as_integer_ratio(0.2)) # (3602879701896397, 18014398509481984)
7) 用globals()和locals()显示现有的全局/本地变量
x = 1 print(globals()) # {'__name__': '__main__', '__doc__': None, ..., 'x': 1}
内置的 globals() 函数返回一个包含所有全局变量及其值的字典。
def test(): x = 1 y = 2 print(locals()) test() # {'x': 1, 'y': 2}
内置函数 locals() 返回一个包含所有局部变量及其值的字典。
8) import() 函数
import numpy as np import pandas as pd
^ 导入模块的常规方式。
np = __import__('numpy') pd = __import__('pandas')
^ 这与上面的代码块执行相同的操作。
9) Python中的无限值
a = float('inf') b = float('-inf')
^ 我们可以定义正无穷和负无穷。 正无穷大于所有其他数字,而负无穷小于所有其他数字。
10) 我们可以使用 ‘pprint’ 来漂亮地打印东西
from pprint import pprint d = {"A":{"apple":1, "orange":2, "pear":3}, "B":{"apple":4, "orange":5, "pear":6}, "C":{"apple":7, "orange":8, "pear":9}} pprint(d)
11) 我们可以在Python中打印彩色输出
我们需要先安装colorama。
from colorama import Fore print(Fore.RED + "hello world") print(Fore.BLUE + "hello world") print(Fore.GREEN + "hello world")
12) 创建字典的更快方法
d1 = {'apple':'pie', 'orange':'juice', 'pear':'cake'}
^ 正常的方式
d2 = dict(apple='pie', orange='juice', pear='cake')
^更快的方法。这与上面的代码块完全相同,但我们输入较少的引号。
13) 我们可以在Python中取消打印的内容
CURSOR_UP = '\033[1A' CLEAR = '\x1b[2K' print('apple') print('orange') print('pear') print((CURSOR_UP + CLEAR)*2, end='') # this unprints 2 lines print('pineapple')
14) 对象中的私有变量并不是真正的私有
class Dog: def __init__(self, name): self.__name = name @property def name(self): return self.__name
这里,self.__name变量应该是私有的。我们不应该能够从类外部访问它。但实际上我们可以。
rocky = Dog('rocky') print(rocky.__dict__) # {'_Dog__name': 'rocky'}
我们可以使用 dict 属性来访问或编辑这些属性。
15) 我们可以使用’type()'创建类
classname = type(name, bases, dict)
name 是一个字符串,代表类的名称
bases 是包含类父类的元组
dict 是包含属性和方法的字典
class Dog: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def bark(self): print(f'Dog({self.name}, {self.age})')
^ 以正常方式创建一个 Dog 类
def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def bark(self): print(f'Dog({self.name}, {self.age})') Dog = type('Dog', (), {'__init__':__init__, 'bark':bark})
^ 使用 type() 创建与上面完全相同的 Dog 类
今天关于《Python实用操作有哪些》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于Python的内容请关注golang学习网公众号!

- 上一篇
- 小米Redmi K80系列新机曝光:搭载骁龙8 Gen 3/4,主打大容量硅负极电池

- 下一篇
- 如何在 Go 中将任何数据类型转换为字节
-
- 文章 · python教程 | 18分钟前 | 模块化 变量作用域 参数传递 返回值 Python函数嵌套调用
- Python函数嵌套调用方法解析
- 444浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 21分钟前 | OpenCV 神经风格迁移 色彩迁移 Lab色彩空间 Reinhard方法
- PythonOpenCV色彩迁移教程
- 433浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 24分钟前 |
- Python发邮件带附件教程详解
- 406浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 36分钟前 |
- Spark分区单核优化技巧分享
- 356浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 50分钟前 |
- Python操作Kafka入门指南
- 213浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python文件未找到错误解决方法
- 232浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 | Python 绘图
- Python图表绘制入门与实战教程
- 422浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python开发API接口教程:FastAPI快速上手指南
- 434浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- PySpark提取JSON并透视数据方法
- 169浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 | Python 编程
- KMP算法Python实现与优化技巧
- 126浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python处理遥感影像:GDAL库教程详解
- 466浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 千音漫语
- 千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
- 372次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
- 370次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
- 360次使用
-
- 达医智影
- 达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 373次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
- 389次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览