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  • Python基础知识点:类型和运算

    一:类型和运算

    –1.1 寻求帮助:

    dir(obj)            # 简单的列出对象obj所包含的方法名称,返回一个字符串列表
    help(obj.func)      # 查询obj.func的具体介绍和用法

    – 1.2 测试类型的三种方法,推荐第三种

    if type(L) == type([]): print("L is list")
    if type(L) == list: print("L is list")
    if isinstance(L, list): print("L is list")

    – 1.3 Python数据类型:哈希类型、不可哈希类型

    # 哈希类型,即在原地不能改变的变量类型,不可变类型。可利用hash函数查看其hash值,也可以作为字典的key
        "数字类型:int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex"
        "字符串类型:str, bytes"
        "元组:tuple"
        "冻结集合:frozenset"
        "布尔类型:True, False"
        "None"
    # 不可hash类型:原地可变类型:list、dict和set。它们不可以作为字典的key。

    – 1.4 数字常量

    1234, -1234, 0, 999999999                    # 整数
    1.23, 1., 3.14e-10, 4E210, 4.0e+210          # 浮点数
    0o177, 0x9ff, 0X9FF, 0b101010                # 八进制、十六进制、二进制数字
    3+4j, 3.0+4.0j, 3J                           # 复数常量,也可以用complex(real, image)来创建
    hex(I), oct(I), bin(I)                       # 将十进制数转化为十六进制、八进制、二进制表示的“字符串”
    int(str, base)                               # 将字符串转化为整数,base为进制数
    # 2.x中,有两种整数类型:一般整数(32位)和长整数(无穷精度)。可以用l或L结尾,迫使一般整数成为长整数
    float('inf'), float('-inf'), float('nan')    # 无穷大, 无穷小, 非数

    – 1.5 数字的表达式操作符

    yield x                                      # 生成器函数发送协议
    lambda args: expression                      # 生成匿名函数
    x if y else z                                # 三元选择表达式
    x and y, x or y, not x                       # 逻辑与、逻辑或、逻辑非
    x in y, x not in y                           # 成员对象测试
    x is y, x is not y                           # 对象实体测试
    x<y, x<=y, x>y, x>=y, x==y, x!=y             # 大小比较,集合子集或超集值相等性操作符
    1 < a < 3                                    # Python中允许连续比较
    x|y, x&y, x^y                                # 位或、位与、位异或
    x<<y, x>>y                                   # 位操作:x左移、右移y位
    +, -, *, /, //, %, **                        # 真除法、floor除法:返回不大于真除法结果的整数值、取余、幂运算
    -x, +x, ~x                                   # 一元减法、识别、按位求补(取反)
    x[i], x[i:j:k], x(……)                        # 索引、分片、调用
    int(3.14),  float(3)                         # 强制类型转换

    – 1.6 整数可以利用bit_length函数测试所占的位数

    a = 1;       a.bit_length()    # 1
    a = 1024;    a.bit_length()    # 11

    – 1.7 repr和str显示格式的区别

    """
    repr格式:默认的交互模式回显,产生的结果看起来它们就像是代码。
    str格式:打印语句,转化成一种对用户更加友好的格式。
    """

    – 1.8 数字相关的模块

    # math模块
    # Decimal模块:小数模块
        import decimal
        from decimal import Decimal
        Decimal("0.01") + Decimal("0.02")        # 返回Decimal("0.03")
        decimal.getcontext().prec = 4            # 设置全局精度为4 即小数点后边4位
    # Fraction模块:分数模块
        from fractions import Fraction
        x = Fraction(4, 6)                       # 分数类型 4/6
        x = Fraction("0.25")                     # 分数类型 1/4 接收字符串类型的参数

    – 1.9 集合set

    """
    set是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。
    set支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。
    set支持x in set, len(set), for x in set。
    set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作
    """
    s = set([3,5,9,10])                                  # 创建一个数值集合,返回{3, 5, 9, 10}
    t = set("Hello")                                     # 创建一个唯一字符的集合返回{}
    a = t | s          t.union(s)                        # t 和 s的并集
    b = t & s         t.intersection(s)                  # t 和 s的交集
    c = t – s         t.difference(s)                    # 求差集(项在t中, 但不在s中)  
    d = t ^ s          t.symmetric_difference(s)         # 对称差集(项在t或s中, 但不会同时出现在二者中)
    t.add('x')         t.remove('H')                     # 增加/删除一个item
     t.update([10,37,42])                                # 利用[......]更新s集合
    x in s,  x not in s                                  # 集合中是否存在某个值
    s.issubset(t)   s.issuperset(t)   s.copy()  s.discard(x)  s.clear()
    {x**2 for x in [1, 2, 3, 4]}                         # 集合解析,结果:{16, 1, 4, 9}
    {x for x in 'spam'}                                  # 集合解析,结果:{'a', 'p', 's', 'm'}

    – 1.10 集合frozenset,不可变对象

    """
    set是可变对象,即不存在hash值,不能作为字典的键值。同样的还有list、tuple等
    frozenset是不可变对象,即存在hash值,可作为字典的键值
    frozenset对象没有add、remove等方法,但有union/intersection/difference等方法
    """
    a = set([1, 2, 3])
    b = set()
    b.add(a)                     # error: set是不可哈希类型
    b.add(frozenset(a))          # ok,将set变为frozenset,可哈希

    – 1.11 布尔类型bool

    type(True)                   # 返回<class 'bool'>
    isinstance(False, int)       # bool类型属于整形,所以返回True
    True == 1, True is 1         # 输出(True, False)

    – 1.12 动态类型简介

    """
    变量名通过引用,指向对象。
    Python中的“类型”属于对象,而不是变量,每个对象都包含有头部信息,比如"类型标示符" "引用计数器"等
    """
    #共享引用及在原处修改:对于可变对象,要注意尽量不要共享引用!
    #共享引用和相等测试:
        L = [1], M = [1], L is M            # 返回False
        L = M = [1, 2, 3], L is M           # 返回True,共享引用
    #增强赋值和共享引用:普通+号会生成新的对象,而增强赋值+=会在原处修改
        L = M = [1, 2]
        L = L + [3, 4]                      # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2]
        L += [3, 4]                         # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2, 3, 4

    – 1.13 常见字符串常量和表达式

    S = ''                                  # 空字符串
    S = "spam’s"                            # 双引号和单引号相同
    S = "s\np\ta\x00m"                      # 转义字符
    S = """spam"""                          # 三重引号字符串,一般用于函数说明
    S = r'\temp'                            # Raw字符串,不会进行转义,抑制转义
    S = b'Spam'                             # Python3中的字节字符串
    S = u'spam'                             # Python2.6中的Unicode字符串
    s1+s2, s1*3, s[i], s[i:j], len(s)       # 字符串操作
    'a %s parrot' % 'kind'                  # 字符串格式化表达式
    'a {0} parrot'.format('kind')           # 字符串格式化方法
    for x in s: print(x)                    # 字符串迭代,成员关系
    [x*2 for x in s]                        # 字符串列表解析
    ','.join(['a', 'b', 'c'])               # 字符串输出,结果:a,b,c

    – 1.24 字典解析

    D = {k:8 for k in ['s', 'd']}                     # {'d': 8, 's': 8}
    D = {k:v for (k, v) in zip(['name', 'age'], ['tom', 12])}

    – 1.25 字典的特殊方法__missing__:当查找找不到key时,会执行该方法

    class Dict(dict):
        def __missing__(self, key):
            self[key] = []
            return self[key]
    dct = Dict()
    dct["foo"].append(1)    # 这有点类似于collections.defalutdict
    dct["foo"]              # [1]

    – 1.26 元组和列表的唯一区别在于元组是不可变对象,列表时可变对象

    a = [1, 2, 3]           # a[1] = 0, OK
    a = (1, 2, 3)           # a[1] = 0, Error
    a = ([1, 2])            # a[0][1] = 0, OK
    a = [(1, 2)]            # a[0][1] = 0, Error

    – 1.27 元组的特殊语法: 逗号和圆括号

    D = (12)                # 此时D为一个整数 即D = 12
    D = (12, )              # 此时D为一个元组 即D = (12, )

    – 1.28 文件基本操作

    output = open(r'C:\spam', 'w')          # 打开输出文件,用于写
    input = open('data', 'r')               # 打开输入文件,用于读。打开的方式可以为'w', 'r', 'a', 'wb', 'rb', 'ab'等
    fp.read([size])                         # size为读取的长度,以byte为单位
    fp.readline([size])                     # 读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分
    fp.readlines([size])                    # 把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长。
    fp.readable()                           # 是否可读
    fp.write(str)                           # 把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符
    fp.writelines(seq)                      # 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)
    fp.writeable()                          # 是否可写
    fp.close()                              # 关闭文件。
    fp.flush()                              # 把缓冲区的内容写入硬盘
    fp.fileno()                             # 返回一个长整型的”文件标签“
    fp.isatty()                             # 文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的)
    fp.tell()                               # 返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点
    fp.next()                               # 返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。
    fp.seek(offset[,whence])                # 将文件打操作标记移到offset的位置。whence可以为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。
    fp.seekable()                           # 是否可以seek
    fp.truncate([size])                     # 把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。
    for line in open('data'): 
        print(line)                         # 使用for语句,比较适用于打开比较大的文件
    open('f.txt', encoding = 'latin-1')     # Python3.x Unicode文本文件
    open('f.bin', 'rb')                     # Python3.x 二进制bytes文件
    # 文件对象还有相应的属性:buffer closed encoding errors line_buffering name newlines等

    – 1.29 其他

    # Python中的真假值含义:1. 数字如果非零,则为真,0为假。 2. 其他对象如果非空,则为真
    # 通常意义下的类型分类:1. 数字、序列、映射。 2. 可变类型和不可变类型
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