自python2.6开始,新增了一种格式化字符串的函数str.format(),可谓威力十足。那么,他跟之前的%型格式化字符串相比,有什么优越的存在呢?让我们来揭开它羞答答的面纱。
语法
它通过{}和:来代替%。
“映射”示例
通过位置
In [1]: '{0},{1}'.format('kzc',18) Out[1]: 'kzc,18' In [2]: '{},{}'.format('kzc',18) Out[2]: 'kzc,18' In [3]: '{1},{0},{1}'.format('kzc',18) Out[3]: '18,kzc,18'
字符串的format函数可以接受不限个参数,位置可以不按顺序,可以不用或者用多次,不过2.6不能为空{},2.7才可以。
通过关键字参数
In [5]: '{name},{age}'.format(age=18,name='kzc') Out[5]: 'kzc,18'
通过对象属性
class Person: def __init__(self,name,age): self.name,self.age = name,age def __str__(self): return 'This guy is {self.name},is {self.age} old'.format(self=self)
In [2]: str(Person('kzc',18)) Out[2]: 'This guy is kzc,is 18 old'
通过下标
In [7]: p=['kzc',18] In [8]: '{0[0]},{0[1]}'.format(p) Out[8]: 'kzc,18'
有了这些便捷的“映射”方式,我们就有了偷懒利器。基本的python知识告诉我们,list和tuple可以通过“打散”成普通参数给函数,而dict可以打散成关键字参数给函数(通过和*)。所以可以轻松的传个list/tuple/dict给format函数。非常灵活。
格式限定符
它有着丰富的的“格式限定符”(语法是{}中带:号),比如:
填充与对齐
填充常跟对齐一起使用
^、分别是居中、左对齐、右对齐,后面带宽度
:号后面带填充的字符,只能是一个字符,不指定的话默认是用空格填充
比如
In [15]: '{:>8}'.format('189') Out[15]: ' 189' In [16]: '{:0>8}'.format('189') Out[16]: '00000189' In [17]: '{:a>8}'.format('189') Out[17]: 'aaaaa189'
精度与类型f
精度常跟类型f一起使用
In [44]: '{:.2f}'.format(321.33345) Out[44]: '321.33'
其中.2表示长度为2的精度,f表示float类型。
其他类型
主要就是进制了,b、d、o、x分别是二进制、十进制、八进制、十六进制。
In [54]: '{:b}'.format(17) Out[54]: '10001' In [55]: '{:d}'.format(17) Out[55]: '17' In [56]: '{:o}'.format(17) Out[56]: '21' In [57]: '{:x}'.format(17) Out[57]: '11'
用,号还能用来做金额的千位分隔符。
In [47]: '{:,}'.format(1234567890) Out[47]: '1,234,567,890'

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ホットトピック









