python字符串内置函数
1、字符串
定义：它是一个有序的字符的集合，用于存储和表示基本的文本信息，‘’或“”或‘’‘ ’‘’中间包含的内容称之为字符串
特性：
1.只能存放一个值
2.不可变
3.按照从左到右的顺序定义字符集合，下标从0开始顺序访问，有序
补充：
1.字符串的单引号和双引号都无法取消特殊字符的含义，如果想让引号内所有字符均取消特殊意义，在引号前面加r，如name＝r'l hf'
2.unicode字符串与r连用必需在r前面，如name＝ur'l hf'
2、字符串常用操作
# 1字母处理：
.upper() # 全部大写
.lower() # 全部小写
.swapcase() # 大小写互换
.capitalize() # 首字母大写，其余小写
.title() # 首字母大写
# 2格式化相关
.ljust(width) # 获取固定长度，左对齐，右边不够用空格补齐
.rjust(width) # 获取固定长度，右对齐，左边不够用空格补齐
.center(width) # 获取固定长度，中间对齐，两边不够用空格补齐
.zfill(width) # 获取固定长度，右对齐，左边不足用0补齐
# 3 字符串搜索相关
.find() # 搜索指定字符串，没有返回-1
.index() # 同上，但是找不到会报错
.rfind() # 从右边开始查找
.count() # 统计指定的字符串出现的次数
# 上面所有方法都可以用index代替，不同的是使用index查找不到会抛异常，而find返回-1
# 4字符串替换
.replace('old','new') # 替换old为new
.replace('old','new',次数) # 替换指定次数的old为new
s='hello world'
print(s.replace('world','python'))
print(s.replace('l','p',2))
print(s.replace('l','p',5))
执行结果：
hello python
heppo world
heppo worpd
# 5字符串去空格及去指定字符
.strip() # 去两边空格
.lstrip() # 去左边空格
.rstrip() # 去右边空格
.split() # 默认按空格分隔
.split('指定字符') # 按指定字符分割字符串为数组
s=' h e-l lo '
print(s)
print(s.strip())
print(s.lstrip())
print(s.rstrip())
print(s.split('-'))
print(s.split())
# 6字符串判断相关
.startswith('start') # 是否以start开头
.endswith('end') # 是否以end结尾
.isalnum() # 是否全为字母或数字
.isalpha() # 是否全字母
.isdigit() # 是否全数字
.islower() # 是否全小写
.isupper() # 是否全大写
.istitle() # 判断首字母是否为大写
.isspace() # 判断字符是否为空格
# 补充
bin() # 十进制数转八进制
hex() # 十进制数转十六进制
range() # 函数：可以生成一个整数序列
type() # 查看数据类型
len() # 计算字符串长度
format() # 格式化字符串，类似%s，传递值能多不能少
3、python中str函数isdigit、isdecimal、isnumeric的区别
isdigit()
True: Unicode数字，byte数字（单字节），全角数字（双字节），罗马数字
False: 汉字数字
Error: 无
isdecimal()
True: Unicode数字，，全角数字（双字节）
False: 罗马数字，汉字数字
Error: byte数字（单字节）
isnumeric()
True: Unicode数字，全角数字（双字节），罗马数字，汉字数字
False: 无
Error: byte数字（单字节）
4、内置函数
数学运算(7个)
类型转换(24个)
序列操作(8个)
对象操作(7个)
反射操作(8个)
变量操作(2个)
交互操作(2个)
文件操作(1个)
编译执行(4个)
装饰器(3个)
数学运算
abs：求数值的绝对值
abs(-2)
divmod：返回两个数值的商和余数
divmod(5,2)
divmod(5.5,2)
max：返回迭代对象中的元素的最大值或者所有参数的最大值
max(1,2,3) # 传入3个参数 取3个中较大者
max('1234') # 传入1个可迭代对象，取其最大元素值
max(-1,0,key=abs) # 传入了求绝对值函数，则参数都会进行求绝对值后再取较大者
min：返回可迭代对象中的元素的最小值或者所有参数的最小值
min(1,2,3) # 传入3个参数 取3个中较小者
min('1234') # 传入1个可迭代对象，取其最小元素值
min(-1,-2,key=abs) # 传入了求绝对值函数，则参数都会进行求绝对值后再取较小者
pow：返回两个数值的幂运算值或其余指定整数的模值
pow(2,3)
round：对浮点数进行四舍五入求值
round(1.1111,1)
sum：对元素类型是数值的可迭代对象中的每个元素求和
sum((1,2,3,4)) # 传入可迭代对象、元素类型必须是数值型
类型转换
bool：根据传入的参数的逻辑值创建一个新的布尔值
bool()或bool(0) # 数值0、空值为False
int：根据传入的参数创建一个新的整数
int() # 不传入参数时，得到结果0
float：根据传入的参数创建一个新的浮点数
float() # 不提供参数的时候，返回0.0
complex：根据传入参数创建一个新的复数
complex() # 当两个参数都不提供时，返回复数 0j
str：返回一个对象的字符串表现形式(给用户)
bytearray：根据传入的参数创建一个新的字节数组
bytearray('中文','utf-8')
bytearray(b'xe4xb8xadxe6x96x87')
bytes：根据传入的参数创建一个新的不可变字节数组
bytes('中文','utf-8')
b'xe4xb8xadxe6x96x87'
memoryview：根据传入的参数创建一个新的内存查看对象
v=memoryview(b'asdf')
print(v[0]) # 97
print(v[-1]) # 102
ord：返回Unicode字符对应的整数
print(ord('a'))
chr：返回整数所对应的Unicode字符
print(chr(97))
bin：将整数转换成2进制字符串
oct：将整数转化成8进制数字符串
hex：将整数转换成16进制字符串
tuple：根据传入的参数创建一个新的元组
list：根据传入的参数创建一个新的列表
dict：根据传入的参数创建一个新的字典
set：根据传入的参数创建一个新的集合
frozenset：根据传入的参数创建一个新的不可变集合
a=frozenset(range(10))
print(a)
# frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})
enumerate：根据可迭代对象创建枚举对象
l1=['one','two','three','five']
print(list(enumerate(l1)))
# [(0, 'one'), (1, 'two'), (2, 'three'), (3, 'five')]
print(list(enumerate(l1,start=1))) # 指定起始值
# [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'five')]
range：根据传入的参数创建一个新的range对象
iter：根据传入的参数创建一个新的可迭代对象
a=iter('asdf')
print(a) # <str_iterator object at 0x00000190B4D99668>
print(next(a)) # a
print(next(a)) # s
print(next(a)) # d
print(next(a)) # f
print(next(a)) # 报错StopIteration
slice：根据传入的参数创建一个新的切片对象
c1=slice(5)
print(c1) # slice(None, 5, None)
c1=slice(2,5)
print(c1) # slice(2, 5, None)
c1=slice(1,4,7)
print(c1) # slice(1, 4, 7)
super：根据传入的参数创建一个新的子类和父类关系的代理对象
# 定义父类A类
class A(object):
def __init__(self):
print(A.__init__)
# 定义子类，继承A
class B(A):
def __init__(self):
print(B.__init__)
super().__init__()
# super调用父类方法
b=B()
print(b)
<function B.__init__ at 0x0000023DB0CA76A8>
<function A.__init__ at 0x0000023DB0CA7620>
object：创建一个新的object对象
all：判断可迭代对象的每个元素是否都为True值
print(all([1,2])) # 列表中每个元素逻辑值均为True，返回True
print(all([0,2])) # 列表中0的逻辑值为False，返回False
any：判断可迭代对象的元素是否有为True值的元素
# 列表元素有一个为True，则返回True
# 列表元素全部为False，则返回False
filter：使用指定方法过滤可迭代对象的元素
map：使用指定方法去作用传入的每个可迭代对象的元素，生成新的可迭代对象
next：返回可迭代对象中的下一个元素值
# 传入default参数后，如果可迭代对象还有元素没有返回，则依次返回其元素值，如果所有元素已经返回，则返回default指定的默认值而不抛出StopIteration 异常
reversed：反转序列生成新的可迭代对象
sorted：对可迭代对象进行排序，返回一个新的列表
zip：聚合传入的每个迭代器中相同位置的元素，返回一个新的元组类型迭代器
对象操作
help：返回对象的帮助信息
dir：返回对象或者当前作用域内的属性列表
id：返回对象的唯一标识符
hash：获取对象的哈希值
type：返回对象的类型，或者根据传入的参数创建一个新的类型
len：返回对象的长度
ascii：返回对象的可打印表字符串表现方式
format：格式化显示值
vars：返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典，或者返回对象的属性列表
class A(object):
pass
a=A()
print(a.__dict__) # {}
print(vars(a)) # {}
a.name='buer'
print(a.__dict__) # {'name': 'buer'}
print(vars(a)) # {'name': 'buer'}
#反射操作
__import__：动态导入模块
print(__import__('os'))
print(__import__('time'))
# <module 'os' from 'D:\Python36\lib\os.py'>
# <module 'time' (built-in)>
isinstance：判断对象是否是类或者类型元组中任意类元素的实例
issubclass：判断类是否是另外一个类或者类型元组中任意类元素的子类
hasattr：检查对象是否含有属性
class Student:
def __init__(self,name):
self.name=name
s=Student('Ethan')
print(hasattr(s,'name')) # 含有name属性为True
print(hasattr(s,'age')) # 不含有age属性为False
getattr：获取对象的属性值
print(getattr(s,'name')) # 存在属性name，Ethan
print(getattr(s,'age',20)) # 不存在属性age，但提供了默认值，返回默认值
print(getattr(s,'age')) # 不存在属性age，未提供默认值，调用报错
报错如下：
Traceback (most recent call last):
File "D:/test.py", line 30, in <module>
print(getattr(s,'age'))
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'
setattr：设置对象的属性值
print(s.name) # Ethan
setattr(s,'name','Tom') # name属性存在，做赋值操作
setattr(s,'age',18) # age属性不存在，创建这个属性
print(s.name) # Tom
print(s.age) # 18
delattr：删除对象的属性
class Student:
def __init__(self,name):
self.name=name
def foo(self):
print('hello %s' % self.name)
a=Student('Ethan')
print(a.name) # Ethan
print(a.foo()) # hello Ethan
print(delattr(a,'name')) # name属性被删除
print(a.name) # 调用报错
Traceback (most recent call last):
File "D:/test.py", line 50, in <module>
print(a.name) # 调用报错
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'name'
callable：检测对象是否可被调用
class B:
def __call__(self, *args, **kwargs):
print('instances are callable now')
print(callable(B)) # 类B是可调用对象
b=B() # 调用类B
print(callable(b)) # 实例b是可调用对象
print(b()) # 调用实例b成功
# instances are callable now
#变量操作
globals：返回当前作用域内的全局变量和其值组成的字典
locals：返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典
#交互操作
print：向标准输出对象打印输出
input：读取用户输入值
user=input('please input your name:')
#文件操作
open：使用指定的模式和编码打开文件，返回文件读写对象
# 写入文件
a= open('a.text','w')
a.write('124sdgadgahg ggadh')
# 读取文件
a= open('a.text','rt')
print(a.read())
a.close()
#编译执行
compile：将字符串编译为代码或者AST对象，使之能够通过exec语句来执行或者eval进行求值
# 流程语句使用exec
code1='for i in range(5):print(i)'
compile1=compile(code1,'','exec')
exec (compile1)
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
# 简单求值表达式用eval
code2='1+2+3+4'
compile2=compile(code2,'','eval')
print(eval(compile2)) # 10
eval：执行动态表达式求值
print(eval('1+2+3+4')) # 10
print(eval('2*2*2')) # 8
print(eval('10/2+2*2')) # 9.0
exec：执行动态语句块
exec ('a=1+2')
print(a) # 3
exec ('b=4*3/2-1')
print(b) # 5.0
repr：返回一个对象的字符串表现形式(给解释器)
a='hello world'
print(str(a)) # hello world
print(repr(a)) # 'hello world'
#装饰器
property：标示属性的装饰器
class A:
def __init__(self):
pass
@property
def foo(self):
print('1111111111')
a=A()
print(a.foo) # 访问属性，不需要加()执行foo
classmethod：标示方法为类方法的装饰器
class B(object):
def __init__(self):
pass
@classmethod
def foo(cls):
print(cls)
print(B.foo()) # 类对象调用类方法
# <class '__main__.B'>
b=B()
print(b.foo()) # 类实例对象调用类方法
# <class '__main__.B'>
staticmethod：标示方法为静态方法的装饰器
class C(object):
def __init__(self):
pass
@staticmethod
def f1():
print('hahahha')
print(C.f1()) # 类调用
c=C()
print(c.f1()) # 类实例对象调用
#补充：
"""
python内置装饰器
在python中有三个内置的装饰器，都是跟class相关的：staticmethod、classmethod、property.
@staticmethod 是类的静态方法，其跟成员方法的区别是没有self参数，并且可以在类不进行实例化的情况下调用
@classmethod 与成员方法的区别在于所接收的第一个参数不是self（类实例的指针），而是cls（当前类的具体类型）
@property 是属性的意思，表示可以通过类实例直接访问的信息
"""
class Foo(object):
def __init__(self,var):
super(Foo,self).__init__()
self._var=var
@property
def var(self):
return self._var
@var.setter
def var(self,var):
self._var=var
f=Foo('var1')
print(f.var)
f.var='var2'
print(f.var)
"""
注意，对于Python新式类（new-style class），如果将上面的 “@var.setter” 装饰器所装饰的成员函数去掉，
则Foo.var 属性为只读属性，使用 “foo.var = ‘var 2′” 进行赋值时会抛出异常。
但是，对于Python classic class，所声明的属性不是 read-only的，所以即使去掉”@var.setter”装饰器也不会报错。
"""