在之前,我们介绍了Python的数据类型,字符串的编程问题,这篇文章我们就来介绍Python字符串的格式化问题:
那么如何输出格式化的字符串。我们经常会输出类似'亲爱的xxx你好!你xx月的话费是xx,余额是xx'之类的字符串,而xxx的内容都是根据变量变化的,所以,需要一种简便的格式化字符串的方式。
在Python中,采用的格式化方式和C语言是一致的,用%实现,举例如下:
>>> 'Hello, %s' % 'world' 'Hello, world' >>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000) 'Hi, Michael, you have $1000000.'
你可能猜到了,%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部,%s表示用字符串替换,%d表示用整数替换,有几个%?占位符,后面就跟几个变量或者值,顺序要对应好。如果只有一个%?,括号可以省略。
常见的占位符有:
占位符 | 替换内容 |
%d | 整数 |
%f | 浮点数 |
%s | 字符串 |
%x | 十六进制整数 |
其中,格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数:
# -*- coding: utf-8 -*- print('%2d-%02d' % (3, 1)) print('%.2f' % 3.1415926)
如果你不太确定应该用什么,%s永远起作用,它会把任何数据类型转换为字符串:
>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True) 'Age: 25. Gender: True'
有些时候,字符串里面的%是一个普通字符怎么办?这个时候就需要转义,用%%来表示一个%:
>>> 'growth rate: %d %%' % 7 'growth rate: 7 %'
小结
Python 3的字符串使用Unicode,直接支持多语言。
当str和bytes互相转换时,需要指定编码。最常用的编码是UTF-8。Python当然也支持其他编码方式,比如把Unicode编码成GB2312:
>>> '中文'.encode('gb2312') b'\xd6\xd0\xce\xc4'
但这种方式纯属自找麻烦,如果没有特殊业务要求,请牢记仅使用UTF-8编码。
格式化字符串的时候,可以用Python的交互式环境测试,方便快捷。
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist Python-Stringformatierung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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