整理了223个Python小例子，分享给大家_python实例

小例子

一、 数字

1 求绝对值

绝对值或复数的模

In \[1\]: abs(\-6)  
Out\[1\]: 6
1
2

2 进制转化

十进制转换为二进制：

In \[2\]: bin(10)  
Out\[2\]: '0b1010'
1
2

十进制转换为八进制：

In \[3\]: oct(9)  
Out\[3\]: '0o11'
1
2

十进制转换为十六进制：

In \[4\]: hex(15)  
Out\[4\]: '0xf'
1
2

3 整数和ASCII互转

十进制整数对应的ASCII字符

In \[1\]: chr(65)  
Out\[1\]: 'A'
1
2

查看某个ASCII字符对应的十进制数

In \[1\]: ord('A')  
Out\[1\]: 65
1
2

4 元素都为真检查

所有元素都为真，返回 True，否则为False

In \[5\]: all(\[1,0,3,6\])  
Out\[5\]: False
1
2

In \[6\]: all(\[1,2,3\])  
Out\[6\]: True
1
2

5 元素至少一个为真检查

至少有一个元素为真返回True，否则False

In \[7\]: any(\[0,0,0,\[\]\])  
Out\[7\]: False
1
2

In \[8\]: any(\[0,0,1\])  
Out\[8\]: True
1
2

6 判断是真是假

测试一个对象是True, 还是False.

In \[9\]: bool(\[0,0,0\])  
Out\[9\]: True  
  
In \[10\]: bool(\[\])  
Out\[10\]: False  
  
In \[11\]: bool(\[1,0,1\])  
Out\[11\]: True
1
2
3
4
5
6
7
8

7 创建复数

创建一个复数

In \[1\]: complex(1,2)  
Out\[1\]: (1+2j)
1
2

8 取商和余数

分别取商和余数

In \[1\]: divmod(10,3)  
Out\[1\]: (3, 1)
1
2

9 转为浮点类型

将一个整数或数值型字符串转换为浮点数

In \[1\]: float(3)  
Out\[1\]: 3.0
1
2

如果不能转化为浮点数，则会报ValueError:

In \[2\]: float('a')  
\# ValueError: could not convert string to float: 'a'
1
2

10 转为整型

int(x, base =10) , x可能为字符串或数值，将x 转换为一个普通整数。如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出了普通整数的表示范围，一个长整数被返回。

In \[1\]: int('12',16)  
Out\[1\]: 18
1
2

11 次幂

base为底的exp次幂，如果mod给出，取余

In \[1\]: pow(3, 2, 4)  
Out\[1\]: 1
1
2

12 四舍五入

四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：

In \[11\]: round(10.0222222, 3)  
Out\[11\]: 10.022  
  
In \[12\]: round(10.05,1)  
Out\[12\]: 10.1
1
2
3
4
5

13 链式比较

i \= 3  
print(1 < i < 3)  \# False  
print(1 < i <= 3)  \# True
1
2
3

二、 字符串

14 字符串转字节

字符串转换为字节类型

In \[12\]: s \= "apple"                                                              
  
In \[13\]: bytes(s,encoding\='utf-8')  
Out\[13\]: b'apple'
1
2
3
4

15 任意对象转为字符串

In \[14\]: i \= 100                                                                  
  
In \[15\]: str(i)  
Out\[15\]: '100'  
  
In \[16\]: str(\[\])  
Out\[16\]: '\[\]'  
  
In \[17\]: str(tuple())  
Out\[17\]: '()'
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

16 执行字符串表示的代码

将字符串编译成python能识别或可执行的代码，也可以将文字读成字符串再编译。

In \[1\]: s  \= "print('helloworld')"  
      
In \[2\]: r \= compile(s,"<string>", "exec")  
      
In \[3\]: r  
Out\[3\]: <code object <module\> at 0x0000000005DE75D0, file "<string>", line 1\>  
      
In \[4\]: exec(r)  
helloworld
1
2
3
4
5
6
7
8
9

17 计算表达式

将字符串str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果取出字符串中内容

In \[1\]: s \= "1 + 3 +5"  
    ...: eval(s)  
    ...:  
Out\[1\]: 9
1
2
3
4

18 字符串格式化

格式化输出字符串，format(value, format_spec)实质上是调用了value的__format__(format_spec)方法。

In [104]: print("i am {0},age{1}".format("tom",18))  
i am tom,age18  

1
2
3

三、 函数

19 拿来就用的排序函数

排序：

In \[1\]: a \= \[1,4,2,3,1\]  
  
In \[2\]: sorted(a,reverse\=True)  
Out\[2\]: \[4, 3, 2, 1, 1\]  
  
In \[3\]: a \= \[{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':'  
     ...: xiaohong','age':20,'gender':'female'}\]  
In \[4\]: sorted(a,key\=lambda x: x\['age'\],reverse\=False)  
Out\[4\]:  
\[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},  
 {'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}\]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

20 求和函数

求和：

In \[181\]: a \= \[1,4,2,3,1\]  
  
In \[182\]: sum(a)  
Out\[182\]: 11  
  
In \[185\]: sum(a,10) #求和的初始值为10  
Out\[185\]: 21
1
2
3
4
5
6
7

21 nonlocal用于内嵌函数中

关键词nonlocal常用于函数嵌套中，声明变量i为非局部变量；如果不声明，i+=1表明i为函数wrapper内的局部变量，因为在i+=1引用(reference)时,i未被声明，所以会报unreferenced variable的错误。

def excepter(f):  
    i \= 0  
    t1 \= time.time()  
    def wrapper():  
        try:  
            f()  
        except Exception as e:  
            nonlocal i  
            i += 1  
            print(f'{e.args\[0\]}: {i}')  
            t2 \= time.time()  
            if i \== n:  
                print(f'spending time:{round(t2\-t1,2)}')  
    return wrapper
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

22 global 声明全局变量

先回答为什么要有global，一个变量被多个函数引用，想让全局变量被所有函数共享。有的伙伴可能会想这还不简单，这样写：

i \= 5  
def f():  
    print(i)  
  
def g():  
    print(i)  
    pass  
  
f()  
g()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

f和g两个函数都能共享变量i，程序没有报错，所以他们依然不明白为什么要用global.

但是，如果我想要有个函数对i递增，这样：

def h():  
    i += 1  
  
h()
1
2
3
4

此时执行程序，bang, 出错了！抛出异常：UnboundLocalError，原来编译器在解释i+=1时会把i解析为函数h()内的局部变量，很显然在此函数内，编译器找不到对变量i的定义，所以会报错。

global就是为解决此问题而被提出，在函数h内，显式地告诉编译器i为全局变量，然后编译器会在函数外面寻找i的定义，执行完i+=1后，i还为全局变量，值加1：

i \= 0  
def h():  
    global i  
    i += 1  
  
h()  
print(i)
1
2
3
4
5
6
7

23 交换两元素

def swap(a, b):  
    return b, a  
  
  
print(swap(1, 0))  \# (0,1)
1
2
3
4
5

24 操作函数对象

In \[31\]: def f():  
    ...:     print('i\\'m f')  
    ...:  
  
In \[32\]: def g():  
    ...:     print('i\\'m g')  
    ...:  
  
In \[33\]: \[f,g\]\[1\]()  
i'm g
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

创建函数对象的list，根据想要调用的index，方便统一调用。

25 生成逆序序列

list(range(10,\-1,\-1)) \# \[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0\]
1

第三个参数为负时，表示从第一个参数开始递减，终止到第二个参数(不包括此边界)

26 函数的五类参数使用例子

python五类参数：位置参数，关键字参数，默认参数，可变位置或关键字参数的使用。

def f(a,\*b,c\=10,\*\*d):  
  print(f'a:{a},b:{b},c:{c},d:{d}')
1
2

默认参数c不能位于可变关键字参数d后.

调用f:

In \[10\]: f(1,2,5,width\=10,height\=20)  
a:1,b:(2, 5),c:10,d:{'width': 10, 'height': 20}
1
2

可变位置参数b实参后被解析为元组(2,5);而c取得默认值10; d被解析为字典.

再次调用f:

In \[11\]: f(a\=1,c\=12)  
a:1,b:(),c:12,d:{}
1
2

a=1传入时a就是关键字参数，b,d都未传值，c被传入12，而非默认值。

注意观察参数a, 既可以f(1),也可以f(a=1) 其可读性比第一种更好，建议使用f(a=1)。如果要强制使用f(a=1)，需要在前面添加一个星号:

def f(\*,a,\*\*b):  
  print(f'a:{a},b:{b}')
1
2

此时f(1)调用，将会报错：TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given

只能f(a=1)才能OK.

说明前面的*发挥作用，它变为只能传入关键字参数，那么如何查看这个参数的类型呢？借助python的inspect模块：

In \[22\]: for name,val in signature(f).parameters.items():  
    ...:     print(name,val.kind)  
    ...:  
a KEYWORD\_ONLY  
b VAR\_KEYWORD
1
2
3
4
5

可看到参数a的类型为KEYWORD_ONLY，也就是仅仅为关键字参数。

但是，如果f定义为：

def f(a,\*b):  
  print(f'a:{a},b:{b}')
1
2

查看参数类型：

In \[24\]: for name,val in signature(f).parameters.items():  
    ...:     print(name,val.kind)  
    ...:  
a POSITIONAL\_OR\_KEYWORD  
b VAR\_POSITIONAL
1
2
3
4
5

可以看到参数a既可以是位置参数也可是关键字参数。

27 使用slice对象

生成关于蛋糕的序列cake1：

In \[1\]: cake1 \= list(range(5,0,\-1))  
  
In \[2\]: b \= cake1\[1:10:2\]  
  
In \[3\]: b  
Out\[3\]: \[4, 2\]  
  
In \[4\]: cake1  
Out\[4\]: \[5, 4, 3, 2, 1\]
1
2
3
4
5
6
7
8
9

再生成一个序列：

In \[5\]: from random import randint  
   ...: cake2 \= \[randint(1,100) for \_ in range(100)\]  
   ...: \# 同样以间隔为2切前10个元素，得到切片d  
   ...: d \= cake2\[1:10:2\]  
In \[6\]: d  
Out\[6\]: \[75, 33, 63, 93, 15\]
1
2
3
4
5
6

你看，我们使用同一种切法，分别切开两个蛋糕cake1,cake2. 后来发现这种切法极为经典，又拿它去切更多的容器对象。

那么，为什么不把这种切法封装为一个对象呢？于是就有了slice对象。

定义slice对象极为简单，如把上面的切法定义成slice对象：

perfect\_cake\_slice\_way \= slice(1,10,2)  
#去切cake1  
cake1\_slice \= cake1\[perfect\_cake\_slice\_way\]  
cake2\_slice \= cake2\[perfect\_cake\_slice\_way\]  
  
In \[11\]: cake1\_slice  
Out\[11\]: \[4, 2\]  
  
In \[12\]: cake2\_slice  
Out\[12\]: \[75, 33, 63, 93, 15\]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

与上面的结果一致。

对于逆向序列切片，slice对象一样可行：

a \= \[1,3,5,7,9,0,3,5,7\]  
a\_ \= a\[5:1:\-1\]  
  
named\_slice \= slice(5,1,\-1)  
a\_slice \= a\[named\_slice\]  
  
In \[14\]: a\_  
Out\[14\]: \[0, 9, 7, 5\]  
  
In \[15\]: a\_slice  
Out\[15\]: \[0, 9, 7, 5\]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

频繁使用同一切片的操作可使用slice对象抽出来，复用的同时还能提高代码可读性。

28 lambda 函数的动画演示

有些读者反映，lambda函数不太会用，问我能不能解释一下。

比如，下面求这个 lambda函数：

def max\_len(\*lists):  
    return max(\*lists, key\=lambda v: len(v))
1
2

有两点疑惑：

• 参数v的取值？

• lambda函数有返回值吗？如果有，返回值是多少？

调用上面函数，求出以下三个最长的列表：

r \= max\_len(\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6, 7\], \[8\])  
print(f'更长的列表是{r}')
1
2

程序完整运行过程，动画演示如下：

结论：

• 参数v的可能取值为*lists，也就是 tuple 的一个元素。

• lambda函数返回值，等于lambda v冒号后表达式的返回值。

四、 数据结构

29 转为字典

创建数据字典

In \[1\]: dict()  
Out\[1\]: {}  
  
In \[2\]: dict(a\='a',b\='b')  
Out\[2\]: {'a': 'a', 'b': 'b'}  
  
In \[3\]: dict(zip(\['a','b'\],\[1,2\]))  
Out\[3\]: {'a': 1, 'b': 2}  
  
In \[4\]: dict(\[('a',1),('b',2)\])  
Out\[4\]: {'a': 1, 'b': 2}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

30 冻结集合

创建一个不可修改的集合。

In \[1\]: frozenset(\[1,1,3,2,3\])  
Out\[1\]: frozenset({1, 2, 3})
1
2

因为不可修改，所以没有像set那样的add和pop方法

31 转为集合类型

返回一个set对象，集合内不允许有重复元素：

In \[159\]: a \= \[1,4,2,3,1\]  
  
In \[160\]: set(a)  
Out\[160\]: {1, 2, 3, 4}
1
2
3
4

32 转为切片对象

class slice(start, stop[, step])

返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象，它让代码可读性、可维护性变好。

In \[1\]: a \= \[1,4,2,3,1\]  
  
In \[2\]: my\_slice\_meaning \= slice(0,5,2)  
  
In \[3\]: a\[my\_slice\_meaning\]  
Out\[3\]: \[1, 2, 1\]
1
2
3
4
5
6

33 转元组

tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型

In \[16\]: i\_am\_list \= \[1,3,5\]  
In \[17\]: i\_am\_tuple \= tuple(i\_am\_list)  
In \[18\]: i\_am\_tuple  
Out\[18\]: (1, 3, 5)
1
2
3
4

五、 类和对象

34 是否可调用

检查对象是否可被调用

In \[1\]: callable(str)  
Out\[1\]: True  
  
In \[2\]: callable(int)  
Out\[2\]: True
1
2
3
4
5

In \[18\]: class Student():  
    ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):  
    ...:         self.id \= id   
    ...:         self.name \= name   
    ...:     def \_\_repr\_\_(self):  
    ...:         return 'id = '+self.id +', name = '+self.name   
    ...  
  
In \[19\]: xiaoming \= Student('001','xiaoming')  
  
In \[20\]: callable(xiaoming)  
Out\[20\]: False
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

如果能调用xiaoming(), 需要重写Student类的__call__方法：

In \[1\]: class Student():  
    ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):  
    ...:         self.id \= id  
    ...:         self.name \= name  
    ...:     def \_\_repr\_\_(self):  
    ...:         return 'id = '+self.id +', name = '+self.name  
    ...:     def \_\_call\_\_(self):  
    ...:         print('I can be called')  
    ...:         print(f'my name is {self.name}')  
    ...:  
  
In \[2\]: t \= Student('001','xiaoming')  
  
In \[3\]: t()  
I can be called  
my name is xiaoming
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

35 ascii 展示对象

调用对象的 __repr__ 方法，获得该方法的返回值，如下例子返回值为字符串

\>>\> class Student():  
    def \_\_init\_\_(self,id,name):  
        self.id \= id  
        self.name \= name  
    def \_\_repr\_\_(self):  
        return 'id = '+self.id +', name = '+self.name
1
2
3
4
5
6

调用：

\>>\> xiaoming \= Student(id\='1',name\='xiaoming')  
\>>\> xiaoming  
id \= 1, name \= xiaoming  
\>>\> ascii(xiaoming)  
'id = 1, name = xiaoming'
1
2
3
4
5

36 类方法

classmethod 装饰器对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。

In \[1\]: class Student():  
    ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):  
    ...:         self.id \= id  
    ...:         self.name \= name  
    ...:     def \_\_repr\_\_(self):  
    ...:         return 'id = '+self.id +', name = '+self.name  
    ...:     @classmethod  
    ...:     def f(cls):  
    ...:         print(cls)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

37 动态删除属性

删除对象的属性

In \[1\]: delattr(xiaoming,'id')  
  
In \[2\]: hasattr(xiaoming,'id')  
Out\[2\]: False
1
2
3
4

38 一键查看对象所有方法

不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回参数的属性，方法列表。

In \[96\]: dir(xiaoming)  
Out\[96\]:  
\['\_\_class\_\_',  
 '\_\_delattr\_\_',  
 '\_\_dict\_\_',  
 '\_\_dir\_\_',  
 '\_\_doc\_\_',  
 '\_\_eq\_\_',  
 '\_\_format\_\_',  
 '\_\_ge\_\_',  
 '\_\_getattribute\_\_',  
 '\_\_gt\_\_',  
 '\_\_hash\_\_',  
 '\_\_init\_\_',  
 '\_\_init\_subclass\_\_',  
 '\_\_le\_\_',  
 '\_\_lt\_\_',  
 '\_\_module\_\_',  
 '\_\_ne\_\_',  
 '\_\_new\_\_',  
 '\_\_reduce\_\_',  
 '\_\_reduce\_ex\_\_',  
 '\_\_repr\_\_',  
 '\_\_setattr\_\_',  
 '\_\_sizeof\_\_',  
 '\_\_str\_\_',  
 '\_\_subclasshook\_\_',  
 '\_\_weakref\_\_',  
   
 'name'\]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

39 动态获取对象属性

获取对象的属性

In \[1\]: class Student():  
   ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):  
   ...:         self.id \= id  
   ...:         self.name \= name  
   ...:     def \_\_repr\_\_(self):  
   ...:         return 'id = '+self.id +', name = '+self.name  
  
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')  
In \[3\]: getattr(xiaoming,'name') \# 获取xiaoming这个实例的name属性值  
Out\[3\]: 'xiaoming'
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

40 对象是否有这个属性

In \[1\]: class Student():  
   ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):  
   ...:         self.id \= id  
   ...:         self.name \= name  
   ...:     def \_\_repr\_\_(self):  
   ...:         return 'id = '+self.id +', name = '+self.name  
  
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')  
In \[3\]: hasattr(xiaoming,'name')  
Out\[3\]: True  
  
In \[4\]: hasattr(xiaoming,'address')  
Out\[4\]: False
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

41 对象门牌号

返回对象的内存地址

In \[1\]: id(xiaoming)  
Out\[1\]: 98234208
1
2

42 isinstance

判断_object_是否为类_classinfo_的实例，是返回true

In \[1\]: class Student():  
   ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):  
   ...:         self.id \= id  
   ...:         self.name \= name  
   ...:     def \_\_repr\_\_(self):  
   ...:         return 'id = '+self.id +', name = '+self.name  
  
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')  
  
In \[3\]: isinstance(xiaoming,Student)  
Out\[3\]: True
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

43 父子关系鉴定

In \[1\]: class undergraduate(Student):  
    ...:     def studyClass(self):  
    ...:         pass  
    ...:     def attendActivity(self):  
    ...:         pass  
  
In \[2\]: issubclass(undergraduate,Student)  
Out\[2\]: True  
  
In \[3\]: issubclass(object,Student)  
Out\[3\]: False  
  
In \[4\]: issubclass(Student,object)  
Out\[4\]: True
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

如果class是classinfo元组中某个元素的子类，也会返回True

In \[1\]: issubclass(int,(int,float))  
Out\[1\]: True
1
2

44 所有对象之根

object 是所有类的基类

In \[1\]: o \= object()  
  
In \[2\]: type(o)  
Out\[2\]: object
1
2
3
4

45 创建属性的两种方式

返回 property 属性，典型的用法：

class C:  
    def \_\_init\_\_(self):  
        self.\_x \= None  
  
    def getx(self):  
        return self.\_x  
  
    def setx(self, value):  
        self.\_x \= value  
  
    def delx(self):  
        del self.\_x  
    \# 使用property类创建 property 属性  
    x \= property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

使用python装饰器，实现与上完全一样的效果代码：

class C:  
    def \_\_init\_\_(self):  
        self.\_x \= None  
  
    @property  
    def x(self):  
        return self.\_x  
  
    @x.setter  
    def x(self, value):  
        self.\_x \= value  
  
    @x.deleter  
    def x(self):  
        del self.\_x
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

46 查看对象类型

class type(name, bases, dict)

传入一个参数时，返回 object 的类型：

In \[1\]: class Student():  
   ...:     def \_\_init\_\_(self,id,name):  
   ...:         self.id \= id  
   ...:         self.name \= name  
   ...:     def \_\_repr\_\_(self):  
   ...:         return 'id = '+self.id +', name = '+self.name  
   ...:  
  
In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming')  
In \[3\]: type(xiaoming)  
Out\[3\]: \_\_main\_\_.Student  
  
In \[4\]: type(tuple())  
Out\[4\]: tuple
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

47 元类

xiaoming, xiaohong, xiaozhang 都是学生，这类群体叫做 Student.

Python 定义类的常见方法，使用关键字 class

In \[36\]: class Student(object):  
    ...:     pass
1
2

xiaoming, xiaohong, xiaozhang 是类的实例，则：

xiaoming \= Student()  
xiaohong \= Student()  
xiaozhang \= Student()
1
2
3

创建后，xiaoming 的 __class__ 属性，返回的便是 Student类

In \[38\]: xiaoming.\_\_class\_\_  
Out\[38\]: \_\_main\_\_.Student
1
2

问题在于，Student 类有 __class__属性，如果有，返回的又是什么？

In \[39\]: xiaoming.\_\_class\_\_.\_\_class\_\_  
Out\[39\]: type
1
2

哇，程序没报错，返回 type

那么，我们不妨猜测：Student 类，类型就是 type

换句话说，Student类就是一个对象，它的类型就是 type

所以，Python 中一切皆对象，类也是对象

Python 中，将描述 Student 类的类被称为：元类。

按照此逻辑延伸，描述元类的类被称为：元元类，开玩笑了~ 描述元类的类也被称为元类。

聪明的朋友会问了，既然 Student 类可创建实例，那么 type 类可创建实例吗？如果能，它创建的实例就叫：类 了。你们真聪明！

说对了，type 类一定能创建实例，比如 Student 类了。

In \[40\]: Student \= type('Student',(),{})  
  
In \[41\]: Student  
Out\[41\]: \_\_main\_\_.Student
1
2
3
4

它与使用 class 关键字创建的 Student 类一模一样。

Python 的类，因为又是对象，所以和 xiaoming，xiaohong 对象操作相似。支持：

• 赋值

• 拷贝

• 添加属性

• 作为函数参数

In \[43\]: StudentMirror \= Student \# 类直接赋值 # 类直接赋值  
In \[44\]: Student.class\_property \= 'class\_property' \# 添加类属性  
In \[46\]: hasattr(Student, 'class\_property')  
Out\[46\]: True
1
2
3
4

元类，确实使用不是那么多，也许先了解这些，就能应付一些场合。就连 Python 界的领袖 Tim Peters 都说：

“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。

六、工具

48 枚举对象

返回一个可以枚举的对象，该对象的next()方法将返回一个元组。

In \[1\]: s \= \["a","b","c"\]  
    ...: for i ,v in enumerate(s,1):  
    ...:     print(i,v)  
    ...:  
1 a  
2 b  
3 c
1
2
3
4
5
6
7

49 查看变量所占字节数

In \[1\]: import sys  
  
In \[2\]: a \= {'a':1,'b':2.0}  
  
In \[3\]: sys.getsizeof(a) \# 占用240个字节  
Out\[3\]: 240
1
2
3
4
5
6

50 过滤器

在函数中设定过滤条件，迭代元素，保留返回值为True的元素：

In \[1\]: fil \= filter(lambda x: x\>10,\[1,11,2,45,7,6,13\])  
  
In \[2\]: list(fil)  
Out\[2\]: \[11, 45, 13\]
1
2
3
4

51 返回对象的哈希值

返回对象的哈希值，值得注意的是自定义的实例都是可哈希的，list, dict, set等可变对象都是不可哈希的(unhashable)

In \[1\]: hash(xiaoming)  
Out\[1\]: 6139638  
  
In \[2\]: hash(\[1,2,3\])  
\# TypeError: unhashable type: 'list'
1
2
3
4
5

52 一键帮助

返回对象的帮助文档

In \[1\]: help(xiaoming)  
Help on Student in module \_\_main\_\_ object:  
  
class Student(builtins.object)  
 |  Methods defined here:  
 |  
 |  \_\_init\_\_(self, id, name)  
 |  
 |  \_\_repr\_\_(self)  
 |  
 |  Data descriptors defined here:  
 |  
 |  \_\_dict\_\_  
 |      dictionary for instance variables (if defined)  
 |  
 |  \_\_weakref\_\_  
 |      list of weak references to the object (if defined)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

53 获取用户输入

获取用户输入内容

In \[1\]: input()  
aa  
Out\[1\]: 'aa'
1
2
3

54 创建迭代器类型

使用iter(obj, sentinel), 返回一个可迭代对象, sentinel可省略(一旦迭代到此元素，立即终止)

In \[1\]: lst \= \[1,3,5\]  
  
In \[2\]: for i in iter(lst):  
    ...:     print(i)  
    ...:  
1  
3  
5
1
2
3
4
5
6
7
8

In \[1\]: class TestIter(object):  
    ...:     def \_\_init\_\_(self):  
    ...:         self.l\=\[1,3,2,3,4,5\]  
    ...:         self.i\=iter(self.l)  
    ...:     def \_\_call\_\_(self):  #定义了\_\_call\_\_方法的类的实例是可调用的  
    ...:         item \= next(self.i)  
    ...:         print ("\_\_call\_\_ is called,fowhich would return",item)  
    ...:         return item  
    ...:     def \_\_iter\_\_(self): #支持迭代协议(即定义有\_\_iter\_\_()函数)  
    ...:         print ("\_\_iter\_\_ is called!!")  
    ...:         return iter(self.l)  
In \[2\]: t \= TestIter()  
In \[3\]: t() \# 因为实现了\_\_call\_\_，所以t实例能被调用  
\_\_call\_\_ is called,which would return 1  
Out\[3\]: 1  
  
In \[4\]: for e in TestIter(): \# 因为实现了\_\_iter\_\_方法，所以t能被迭代  
    ...:     print(e)  
    ...:  
\_\_iter\_\_ is called!!  
1  
3  
2  
3  
4  
5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

55 打开文件

返回文件对象

In \[1\]: fo \= open('D:/a.txt',mode\='r', encoding\='utf-8')  
  
In \[2\]: fo.read()  
Out\[2\]: '\\ufefflife is not so long,\\nI use Python to play.'
1
2
3
4

mode取值表：

56 创建range序列

1. range(stop)

2. range(start, stop[,step])

生成一个不可变序列：

In \[1\]: range(11)  
Out\[1\]: range(0, 11)  
  
In \[2\]: range(0,11,1)  
Out\[2\]: range(0, 11)
1
2
3
4
5

57 反向迭代器

In \[1\]: rev \= reversed(\[1,4,2,3,1\])  
  
In \[2\]: for i in rev:  
     ...:     print(i)  
     ...:  
1  
3  
2  
4  
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

58 聚合迭代器

创建一个聚合了来自每个可迭代对象中的元素的迭代器：

In \[1\]: x \= \[3,2,1\]  
In \[2\]: y \= \[4,5,6\]  
In \[3\]: list(zip(y,x))  
Out\[3\]: \[(4, 3), (5, 2), (6, 1)\]  
  
In \[4\]: a \= range(5)  
In \[5\]: b \= list('abcde')  
In \[6\]: b  
Out\[6\]: \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\]  
In \[7\]: \[str(y) + str(x) for x,y in zip(a,b)\]  
Out\[7\]: \['a0', 'b1', 'c2', 'd3', 'e4'\]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

59 链式操作

from operator import (add, sub)  
  
  
def add\_or\_sub(a, b, oper):  
    return (add if oper \== '+' else sub)(a, b)  
  
  
add\_or\_sub(1, 2, '-')  \# -1
1
2
3
4
5
6
7
8

60 对象序列化

对象序列化，是指将内存中的对象转化为可存储或传输的过程。很多场景，直接一个类对象，传输不方便。

但是，当对象序列化后，就会更加方便，因为约定俗成的，接口间的调用或者发起的 web 请求，一般使用 json 串传输。

实际使用中，一般对类对象序列化。先创建一个 Student 类型，并创建两个实例。

class Student():  
    def \_\_init\_\_(self,\*\*args):  
        self.ids \= args\['ids'\]  
        self.name \= args\['name'\]  
        self.address \= args\['address'\]  
xiaoming \= Student(ids \= 1,name \= 'xiaoming',address \= '北京')  
xiaohong \= Student(ids \= 2,name \= 'xiaohong',address \= '南京')
1
2
3
4
5
6
7

导入 json 模块，调用 dump 方法，就会将列表对象 [xiaoming,xiaohong]，序列化到文件 json.txt 中。

import json  
  
with open('json.txt', 'w') as f:  
    json.dump(\[xiaoming,xiaohong\], f, default\=lambda obj: obj.\_\_dict\_\_, ensure\_ascii\=False, indent\=2, sort\_keys\=True)
1
2
3
4

生成的文件内容，如下：

\[  
    {  
        "address":"北京",  
        "ids":1,  
        "name":"xiaoming"  
    },  
    {  
        "address":"南京",  
        "ids":2,  
        "name":"xiaohong"  
    }  
\]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

未完待续…

最后还是希望你们能给我点一波小小的赞~