Python：Python基础（三）

• 字符串格式化

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式

• 百分号方式：

%[(name)][flags][width].[precision]typecode

[  ]：表示可选

name：可选，用于选择指定的key

flags：可选，可供选择的值有：

• +       右对齐；正数前加正好，负数前加负号；
• -        左对齐；正数前无符号，负数前加负号；
• 空格    右对齐；正数前加空格，负数前加负号；
• 0        右对齐；正数前无符号，负数前加负号；用0填充空白处

with：可选，占有宽度

.precision：可选，小数点后保留的位数

typecode：可选

• s，获取传入对象的__str__方法的返回值，并将其格式化到指定位置
• r，获取传入对象的__repr__方法的返回值，并将其格式化到指定位置
• c，整数：将数字转换成其unicode对应的值，10进制范围为 0 <= i <= 1114111（py27则只支持0-255）；字符：将字符添加到指定位置
• o，将整数转换成 八  进制表示，并将其格式化到指定位置
• x，将整数转换成十六进制表示，并将其格式化到指定位置
• d，将整数、浮点数转换成 十 进制表示，并将其格式化到指定位置
• e，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（小写e）
• E，将整数、浮点数转换成科学计数法，并将其格式化到指定位置（大写E）
• f， 将整数、浮点数转换成浮点数表示，并将其格式化到指定位置（默认保留小数点后6位）
• F，同上
• g，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是e；）
• G，自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示（超过6位数用科学计数法），并将其格式化到指定位置（如果是科学计数则是E；）
• %，当字符串中存在格式化标志时，需要用 %%表示一个百分号

注：Python中百分号格式化是不存在自动将整数转换成二进制表示的方式

常用格式化：

tp1 = "i am %s" % "alex"
print(tp1)
#打印结果：i am alex

tp2 = "i am %s age %d" % ("alex", 18)
print(tp2)
#打印结果：i am alex age 18

tp3 = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name":"alex","age":18}
print(tp3)
#打印结果：i am alex age 18

tp4 = "percent %.2f" % 3.1415926
print(tp4)
#打印结果：percent 3.14

tp5 = "i am %(pp).2f" % {"pp":3.1415926}
print(tp5)
#打印结果：i am 3.14

tp6 = "i am %(pp).2f %%" % {"pp":3.1415926}
print(tp6)
#打印结果：i am 3.14 %

• Format方式

[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]

[  ]：表示可选

fill：可选，空白处填充的字符

align：可选，对其方式（需配合width使用）

• <，内容左对齐
• >，内容右对齐(默认)
• ＝，内容右对齐，将符号放置在填充字符的左侧，且只对数字类型有效。 即使：符号+填充物+数字
• ^，内容居中

sign：可选，有无符号数字

• +，正号加正，负号加负；
•  -，正号不变，负号加负；
• 空格 ，正号空格，负号加负；

#：可选，对于二进制、八进制、十六进制，如果加上#，会显示0b/0o/ox，否则不显示

，：可选，为数字添加分隔符，如：1,000,000

width：可选，格式化位所占宽度

.precision：可选，小数位保留精度

type：可选，格式化类型

• 传入” 字符串类型 “的参数
  • • s，格式化字符串类型数据
    • 空白，未指定类型，则默认是None，同s
• 传入“ 整数类型 ”的参数
  • • b，将10进制整数自动转换成2进制表示然后格式化
    • c，将10进制整数自动转换为其对应的unicode字符
    • d，十进制整数
    • o，将10进制整数自动转换成8进制表示然后格式化；
    • x，将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化（小写x）
    • X，将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化（大写X）
• 传入“ 浮点型或小数类型 ”的参数
  • • e， 转换为科学计数法（小写e）表示，然后格式化；
    • E， 转换为科学计数法（大写E）表示，然后格式化;
    • f ， 转换为浮点型（默认小数点后保留6位）表示，然后格式化；
    • F， 转换为浮点型（默认小数点后保留6位）表示，然后格式化；
    • g， 自动在e和f中切换
    • G， 自动在E和F中切换
    • %，显示百分比（默认显示小数点后6位）

常用格式化：

tp1 = "i am {}, age {}, {}".format("seven",18,"alex")
print(tp1)#打印结果：i am seven, age 18,alex

tp2 = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven",18,"alex"])
print(tp2)#打印结果：i am seven, age 18,alex

tp3 = "i am {0}, age {1}, really {0}".format("seven",18)
print(tp3)#打印结果：i am seven, age 18, really seven

tp4 = "i am {0}, age {1}, really {0}".format(*["seven",18])
print(tp4)#打印结果：i am seven, age 18, really seven

tp5 = "i am {name}, age{age}, really {name}".format(name = "seven",age = 18)
print(tp5)#打印结果：i am seven, age18, really seven

tp6 = "i am {name}, age{age}, really {name}".format(**{"name":"seven","age":18})
print(tp6)#打印结果：i am seven, age18, really seven

tp7 = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}".format([1,2,3],[11,22,33])
print(tp7)#打印结果：i am 1, age 2, really 3

tp8 = "i am {:s}, age{:d}, money{:f}".format("seven",18,3.1415926)
print(tp8)#打印结果：i am seven, age18, money3.141593

tp9 = "i am {:s}, age {:d}".format("seven",18)
print(tp9)#打印结果：i am seven, age 18

tp10 = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name = "seven", age = 18)
print(tp10)#打印结果：i am seven, age 18

tp11 ="i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name":"seven","age":18})
print(tp11)#打印结果：i am seven, age 18

tp12 = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X},{:%}".format(15,15,15,15,15,15.87623,2)
print(tp12)#打印结果：numbers: 1111,17,15,f,F,1587.623000%

tp13 = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X},{0:%}".format(15)
print(tp13)#打印结果：numbers: 1111,17,15,f,F,1500.000000%

tp14 = "numbers:{num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X},{num:%}".format(num = 15)
print(tp14)#打印结果：numbers:1111,17,15,f,F,1500.000000%

• 迭代器和生成器

•  迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件。

注：

　　1、访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容

　　2、不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾的顺序依次访问

　　3、访问到一半时不能往回退

　　4、便于循环比较大的数据集合，节省内存

>>> a = iter([1,2,3,4,5])
>>> a
<list_iterator object at 0x101402630>
>>> a.__next__()
1
>>> a.__next__()
2
>>> a.__next__()
3
>>> a.__next__()
4
>>> a.__next__()
5
>>> a.__next__()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

• 生成器

一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器。

def f():
    print(11)
    yield 1

    print(22)
    yield 2

    print(33)
    yield 3

#仅仅获取到了一个生成器
r = f()
#生成器的__next__方法，执行函数寻找下一个yield
ret = r.__next__()
print(ret)

注：yield保持上一次的执行状态，当再次使用.next()的时候，将从上次执行结束的地方作为开始，然后执行这一次的操作。