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
百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存。[PEP-3101]
This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator.
1、百分号方式
%[(name)][flags][width].[precision]typecode
- (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
- width 可选,占有宽度
- .precision 可选,小数点后保留的位数
- typecode 必选
- 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:
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tpl = "i am %s" % "alex" tpl = "i am %s age %d" % ( "alex" , 18 ) tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % { "name" : "alex" , "age" : 18 } tpl = "percent %.2f" % 99.97623 tpl = "i am %(pp).2f" % { "pp" : 123.425556 , } tpl = "i am %.2f %%" % { "pp" : 123.425556 , } |
2、Format方式
[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
- fill 【可选】空白处填充的字符
- align 【可选】对齐方式(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/0x,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)
- 传入” 字符串类型 “的参数
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tpl = "i am {}, age {}, {}" . format ( "seven" , 18 , 'alex' ) tpl = "i am {}, age {}, {}" . format ( * [ "seven" , 18 , 'alex' ]) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}" . format ( "seven" , 18 ) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}" . format ( * [ "seven" , 18 ]) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}" . format (name = "seven" , age = 18 ) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}" . format ( * * { "name" : "seven" , "age" : 18 }) tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}" . format ([ 1 , 2 , 3 ], [ 11 , 22 , 33 ]) tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}" . format ( "seven" , 18 , 88888.1 ) tpl = "i am {:s}, age {:d}" . format ( * [ "seven" , 18 ]) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}" . format (name = "seven" , age = 18 ) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}" . format ( * * { "name" : "seven" , "age" : 18 }) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}" . format ( 15 , 15 , 15 , 15 , 15 , 15.87623 , 2 ) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}" . format ( 15 , 15 , 15 , 15 , 15 , 15.87623 , 2 ) tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}" . format ( 15 ) tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}" . format (num = 15 ) |
更多格式化操作:https://docs.python.org/3/library/string.html
迭代器和生成器
1、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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。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
特点:
- 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
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
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>>> 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 |
2、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;
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def func(): yield 1 yield 2 yield 3 yield 4 |
上述代码中:func是函数称为生成器,当执行此函数func()时会得到一个迭代器。
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>>> temp = func() >>> temp.__next__() 1 >>> temp.__next__() 2 >>> temp.__next__() 3 >>> temp.__next__() 4 >>> temp.__next__() Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1 , in <module> StopIteration |
3、实例
a、利用生成器自定义range
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def nrange(num): temp = - 1 while True : temp = temp + 1 if temp > = num: return else : yield temp |
b、利用迭代器访问range
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