python函数笔记,Python里的函数

Python笔记--类型转换函数

1. Int()整数

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2. Float()浮点数

3. Str()字符串

4. Ord()返回对应的ASCII值或Unicode值

5. Chr()通过ASCII返回对应的值

6. Bool()布尔运算

7. bin()转换为二进制

8. hex()转换为十六进制

9. oct()转换为八进制

10. list()将元组转换为列表

11. tuple()转换为元组

12. dict()创建字典

13. bytes()转换为字节

Python学习笔记

Python学习笔记_数据排序方法

Python对数据排序有两种方法：下面我们来简单分析下

1. 原地排序：采用sort()方法，按照指定的顺序排列数据后用排序后的数据替换原来的数据（原来的顺序丢失），如：

代码如下:

data1=[4,2,6,432,78,43,22,896,42,677,12]

data1.sort()

data1 #原来的顺序被替换

[2, 4, 6, 12, 22, 42, 43, 78, 432, 677, 896]

2. 复制排序：采用sorted()内置函数，按照指定的顺序排列数据后返回原数据的一个有序副本（原来的顺序保留），如：

代码如下:

data1=[4,2,6,432,78,43,22,896,42,677,12]

data2=sorted(data1)

data1

[4, 2, 6, 432, 78, 43, 22, 896, 42, 677, 12] #原顺序保留

data2

[2, 4, 6, 12, 22, 42, 43, 78, 432, 677, 896] #对副本排序

python自学笔记一 基础输出

print("我是python小白")

终端输出:我是python 。

此种写法只用于了解print函数的作用，在程序中要输出某个内容，一般采用变量的形式，即:

my="小白"

print("我是python％s。" ％ my)

终端输出:我是python小白。

此处my为变量，小白是被赋值给变量my，并不是my等于变量。定义变量的好处是一个程序可以无限次数的使用它。定义变量还可以为:

a=b=c=2 ＃2同时赋值给a b c三个变量

a,b c=1,2,3 ＃a=1 b=2 c=3

注意:变量名区分大小写，不能以数字开头。

name,age,weight="小白",18,65.5

stuid=1

print("我的名字是％s,我的年龄是％d,我的体重是％f公斤,我和学号是％d" ％ (name,age,weight,stuid))

终端输出：我的名字是小白，我的年龄是18岁，我的体重是65.500000公斤，我的学号是1

print("我的名字是％s,我的年龄是％d岁,我的体重是％.2f公斤，我的学号是％03d" ％(name,age,weight,stuid))

终端输出：我的名字是小白，我的年龄是18岁，我的体重是65.50公斤，我的学号是001

printt(f"我的名字是{name}，我明年的年龄是{age 1}岁,我的体重是{weight}公斤，我的学号是00{stuid}")

＃此种写法为最常用的。

终端输出：我的名字是小白，我明年的年龄是19岁，我的体重是65.5公斤，我的学号是001

％d 为整数型函数值 ％03d表示以3位整数显示，不足的以0替代，超出的原样显示。

％f为小数型函数值％.2f表示只显示小数点后两位

％s为字符型函数值 字符串应以双引或单引号括起。

Python笔记：命令行参数解析

有些时候我们需要通过命令行将参数传递给脚本，C语言中有个getopt()方法，python中也有个类似的命令行参数解析方法getopt()。python也提供了比getopt()更简洁的argparse方法。另外，sys模块也可以实现简单的参数解析，本文将对这3种命令行参数解析方法简要介绍。

sys.argv是传入的参数列表，sys.argv[0]是当前python脚本的名称，sys.argv[1]表示第一个参数，以此类推。

命令行运行：

可以看到传入的参数通过sys.argv来获取，它就是一个参数列表。

python的getopt与C语言的的getopt()函数类似。相比于sys模块，支持长参数和短参数，并对参数解析赋值。但它需要结合sys模块进行参数解析，语法格式如下：

短参数为单个英文字母，如果必须赋值需要在后面加英文冒号( : )，长参数一般为字符串(相比短参数，更能说明参数含义)，如果必须赋值需要在后面加等号( = )。

命令行运行：

注意：短参数(options)和长参数(long_options)不需要一一对应，可以任意顺序，也可以只有短参数或者只有长参数。

argparse模块提供了很多可以设置的参数，例如参数的默认值，帮助消息，参数的数据类型等。argparse类主要包括ArgumentParser、add_argument和parse_args三个方法。

下面介绍这三个函数的使用方法。

argparse默认提供了 -h | --help 参数：

命令行运行：

下面列出部分参数：

下面来添加参数：

命令行运行：

parse_args() 方法用于解析参数，在前面的示例代码中使用parse_args方法来提取参数值，对于无效或者错误的参数会打印错误信息和帮助信息：

命令行运行：

本文介绍了Python的三种命令行参数解析方法sys.argv、getopt和argparse，可以根据自己的需要进行选择，getopt和argparse两种方法相比来说，建议选择argparse，代码量更少更简洁。更详细的使用方法参考官方文档：

--THE END--

Python笔记：Python装饰器

装饰器是通过装饰器函数修改原函数的一些功能而不需要修改原函数，在很多场景可以用到它，比如① 执行某个测试用例之前，判断是否需要登录或者执行某些特定操作；② 统计某个函数的执行时间；③ 判断输入合法性等。合理使用装饰器可以极大地提高程序的可读性以及运行效率。本文将介绍Python装饰器的使用方法。

python装饰器可以定义如下：

输出：

python解释器将test_decorator函数作为参数传递给my_decorator函数，并指向了内部函数 wrapper()，内部函数 wrapper() 又会调用原函数 test_decorator()，所以decorator()的执行会先打印'this is wrapper'，然后打印'hello world'， test_decorator()执行完成后，打印 'bye' ，*args和**kwargs，表示接受任意数量和类型的参数。

装饰器 my_decorator() 把真正需要执行的函数 test_decorator() 包裹在其中，并且改变了它的行为，但是原函数 test_decorator() 不变。

一般使用如下形式使用装饰器：

@my_decorator就相当于 decorator = my_decorator(test_decorator) 语句。

内置装饰器@functools.wrap可用于保留原函数的元信息（将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里）。先来看看没有使用functools的情况：

输出：

从上面的输出可以看出test_decorator() 函数被装饰以后元信息被wrapper() 函数取代了，可以使用@functools.wrap装饰器保留原函数的元信息：

输出：

装饰器可以接受自定义参数。比如定义一个参数来设置装饰器内部函数的执行次数：

输出：

Python 支持多个装饰器嵌套：

装饰的过程：

顺序从里到外：

test_decorator('hello world') 执行顺序和装饰的过程相反。

输出：

类也可以作为装饰器，类装饰器主要依赖__call__()方法，是python中所有能被调用的对象具有的内置方法（python魔术方法），每当调用一个类的实例时，__call__()就会被执行一次。

下面的类装饰器实现统计函数执行次数：

输出：

下面介绍两种装饰器使用场景

统计函数执行所花费的时间

输出：

在使用某些web服务时，需要先判断用户是否登录，如果没有登录就跳转到登录页面或者提示用户登录：

--THE END--

利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构

元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：

tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：

中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始 ：

元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：

可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：

元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：

将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：

拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：

*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：

count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：

列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：

append 方法将元素添加到列表尾部：

insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：

（ 插入位置范围在0到列表长度之间 ）

pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：

remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：

in 关键字可以检查一个值是否在列表中；

not in 表示不在：

+ 号可以连接两个列表：

extend 方法可以向该列表添加多个元素：

使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。

sort 方法可以对列表进行排序：

key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：

bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息

bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序

bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果

切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]

起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含

切片还可以将序列赋值给变量：

start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：

步进值 step 可以在第二个冒号后面使用， 意思是每隔多少个数取一个值：

对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：

dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。

字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。

{} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：

你可以访问、插入或设置字典中的元素,:

in 检查字典是否含有一个键：

del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：

update 方法将两个字典合并：

update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。

字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。

通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：

集合是一种无序且元素唯一的容器。

set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：

union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：

intersection 方法或 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：

常用的集合方法列表：

和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：

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