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text = 'Hello, World!'
。True
或 False,
通常占用1个字节,但在某些情况下可能更多。my_list = [1, 'apple', 3.14]
。my_tuple = (1, 'banana', 2.71)
。my_set = {1, 2, 3}
。my_dict = {'name': 'John', 'age': 25}
。b = b'hello'
。ba = bytearray(b'hello')
。需要注意的是:**字典类型中的键是不可重复的。**字典是一种无序的键-值对集合,每个键必须是唯一的。
如果尝试向字典中添加具有相同键的多个值,后续的值会覆盖之前的值,因为字典中的键必须保持唯一性。示例如下:
my_dict = {'name': 'John', 'age': 25, 'name': 'Alice'}
print(my_dict)
输出:
{'name': 'Alice', 'age': 25}
在上面的例子中,最终字典中的键 'name'
只保留了最后一次出现的值 'Alice'
。这强调了字典中键的不可重复性。如果你需要存储多个具有相同键的值,可以考虑使用列表或其他数据结构来保存这些值。
break
用于终止循环,跳出循环体。continue
用于跳过循环体中的剩余代码,直接进行下一轮循环。return
用于从函数中返回一个值,并终止函数的执行。yield
用于生成一个迭代器,函数执行暂停并保存状态,可以在下一次调用中继续执行。函数的状态在多次调用中保持。浅拷贝只复制对象的第一层,深拷贝复制对象的所有层。修改原始对象中的嵌套对象不会影响浅拷贝,但会影响深拷贝。
浅拷贝和深拷贝是关于复制对象的两个概念,它们的主要区别在于复制的程度。
copy()
函数或切片操作 [:]
来进行浅拷贝。import copy
original_list = [1, [2, 3], 4]
shallow_copy = copy.copy(original_list)
copy.deepcopy()
函数来进行深拷贝。import copy
original_list = [1, [2, 3], 4]
deep_copy = copy.deepcopy(original_list)
__copy__()
和 __deepcopy__()
方法。import copy
original_list = [1, [2, 3], 4]
shallow_copy = copy.copy(original_list)
# 原始对象和浅拷贝后的对象共享嵌套列表的地址
print(original_list[1] is shallow_copy[1]) # True
import copy
original_list = [1, [2, 3], 4]
deep_copy = copy.deepcopy(original_list)
# 原始对象和深拷贝后的对象的嵌套列表是相互独立的
print(original_list[1] is deep_copy[1]) # False
总结起来,浅拷贝和深拷贝都是复制对象的地址,但深拷贝会递归地复制整个对象结构,包括嵌套的对象,使得复制后的对象完全独立于原始对象。
range
返回一个列表,xrange
返回一个生成器。在 Python 3 中,xrange
被移除,range
本身就是一个生成器。
==
用于比较对象的值是否相等。.is
用于比较对象的身份标识是否相等(是否是同一个对象)。lambda
函数是一种匿名函数,通常用于简化代码,特别是在函数参数中传递简单的功能。
split()
、splitlines()
、partition()
等。
Python 中函数参数可以是位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数。注意参数的顺序和类型匹配。
装饰器是一种用于修改函数或方法行为的高级技术。装饰器可以在不改变函数代码和调用方式的情况下给函数添加新的功能。本质上是一个嵌套函数,接收被装饰的函数(func)作为参数,并返回一个包装过的函数,以实现不影响函数的情况下添加新的功能。抽离出大量与函数主体功能无关的代码,增加一个函数的重用性。
应用场景:性能测试(统计程序运行时间)、插入日志、权限校验
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