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'

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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