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python中item函数用法,python items的用法

请问这个python程序中item代表的是什么?

在你的代码中,它就是一个变量名呀。

让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名注册、网页空间、营销软件、网站建设、平武网站维护、网站推广。

item本来是一种数据,可迭代的数据类型。

【python】魔法方法 :__getitem__ 、 __len__、__setitem__等的使用

在Python中,如果我们想实现创建类似于序列和映射的类(可以迭代以及通过[下标]返回元素),可以通过重写魔法方法 __getitem__、__setitem__、__delitem__、__len__ 方法去模拟。

__getitem__(self,key): 返回键对应的值。

__setitem__(self,key,value): 设置给定键的值

__delitem__(self,key): 删除给定键对应的元素。

__len__(): 返回元素的数量

【注释】只要实现了 __getitem__ 和 __len__ 方法,就会被认为是序列。

这些魔术方法的原理就是:当我们对类的属性item进行下标的操作时,首先会被 __getitem__()、__setitem__()、__delitem__() 拦截,从而执行我们在方法中设定的操作,如赋值,修改内容,删除内容等等。

这个方法应该以与键相关联的方式存储值,以便之后能够使用 __setitem__ 来获取。当然,这个对象可变时才需要实现这个方法。

举个栗子:

定义一副扑克牌(不包括大小王),对牌进行洗牌,然后发牌。

Output:

【注意】 :我们会发现output中,输出了: slice(1, 3, None) ,下面给出解释。

语法:

参数说明:

slice() 函数实现切片对象,主要用在切片操作函数里的参数传递。

举两个栗子来看看:

Output:

切片原理

output

(程序员必会的 hhhhh.....)

看看slice在python3.7中是怎么描述的:

python item类怎么使用

#!/usr/bin/python

# Filename: class_init.py

class Person:

def __init__(self, name):

self.name = name

def sayHi(self):

print 'Hello, my name is', self.name

p = Person('Swaroop')

p.sayHi()

输出:

Hello, my name is Swaroop

说明:__init__方法定义为取一个参数name(以及普通的参数self)。在这个__init__里,我们只是创建一个新的域,也称为name。注意它们是两个不同的变量,尽管它们有相同的名字。点号使我们能够区分它们。最重要的是,我们没有专门调用__init__方法,只是在创建一个类的新实例的时候,把参数包括在圆括号内跟在类名后面,从而传递给__init__方法。这是这种方法的重要之处。现在,我们能够在我们的方法中使用self.name域。这在sayHi方法中得到了验证。

python中set()函数的用法

python中set()函数的用法如下:

工具/原料:台式电脑、Win10、Python3.6.5。

1、首先按下“Win+R”组合键,打开运行窗口,如下图所示。

2、在打开文本框输入“cmd”,点击确定,如下图所示。

3、在打开的cmd窗口中,输入:“python”,点击Enter键,如下图所示。

4、在Python环境中,输入:“x = set(('hi', 'hello', 'world'))”,点击Enter键,如下图所示。

5、在Python环境中,输入:“print(x)”,如下图所示。

6、点击Enter键,即可使用Python内置的set()函数创建一个集合对象,并打印出来,如下图所示。

python items()是怎么排序的?

在Python中,当你排序一个元组时,如下所示:

items = [(1, 'B'), (1, 'A'), (2, 'A'), (0, 'B'), (0, 'a')]

sorted(items)

[(0, 'B'), (0, 'a'), (1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'A')]

默认情况下,sort和sorted内建函数会优先排序第一个元素,然后再排序第二个元素,大写字母会排在小写字母前面。当你想要不区分大小写排序时,可能会按如下写代码:

sorted(items, key=str.lower)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

TypeError: descriptor 'lower' requires a 'str' object but received a 'tuple'

出现了错误,lower需要的是字符串对象,但是接收到了元组。下面的应用lamdba,返回一个元组:

sorted(items, key=lambda x: (x[0], x[1].lower()))

[(0, 'a'), (0, 'B'), (1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'A')]

我确定你知道可以通过 sorted(items, reverse=True, ...) 将其反转,但是如果你想要依赖你提供的key来获得不同的排序顺序时,该怎么办呢?使用lambda函数返回一个元组可以实现,下面是一个更高级的结构排序

peeps = [{'name': 'Bill', 'salary': 1000}, {'name': 'Bill', 'salary': 500}, {'name': 'Ted', 'salary': 500}]

sorted(peeps, key=lambda x: (x['name'], x['salary']))

[{'salary': 500, 'name': 'Bill'}, {'salary': 1000, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Ted'}]

如果你想要使salary逆序,只需要如下改动:

sorted(peeps, key=lambda x: (x['name'], -x['salary']))

[{'salary': 1000, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Bill'}, {'salary': 500, 'name': 'Ted'}]

Python中的10条冷门知识

下面时Python中一些不常见的冷门知识,感兴趣的小伙伴不妨来学习一下。

1、省略号也是对象

… 这是省略号,在Python中,一切皆对象。它也不例外。在 Python 中,它叫做 Ellipsis 。在 Python 3 中你可以直接写…来得到这玩意。

...

Ellipsis

type(...)

class 'ellipsis'

而在 Python2 中没有…这个语法,只能直接写Ellipsis来获取。

Ellipsis

Ellipsis

type(Ellipsis)

type 'ellipsis'

它转为布尔值时为真

bool(...)

True

最后,这东西是一个单例。

id(...)

4362672336

id(...)

4362672336

这东西有啥用呢?据说它是Numpy的语法糖,不玩 Numpy 的人,可以说是没啥用的。

在网上只看到这个 用 … 代替 pass ,稍微有点用,但又不是必须使用的。

try:

1/0

except ZeroDivisionError:

...

2、增量赋值的性能更好

诸如 += 和 *= 这些运算符,叫做 增量赋值运算符。这里使用用 += 举例,以下两种写法,在效果上是等价的。

# 第一种

a = 1 ; a += 1

# 第二种

a = 1; a = a + 1

+= 其背后使用的魔法方法是 iadd,如果没有实现这个方法则会退而求其次,使用 add 。

这两种写法有什么区别呢?

用列表举例 a += b,使用 add 的话就像是使用了a.extend(b),如果使用 add 的话,则是 a = a+b,前者是直接在原列表上进行扩展,而后者是先从原列表中取出值,在一个新的列表中进行扩展,然后再将新的列表对象返回给变量,显然后者的消耗要大些。

所以在能使用增量赋值的时候尽量使用它。

3、and 和or 的取值顺序

and 和 or 是我们再熟悉不过的两个逻辑运算符。而我们通常只用它来做判断,很少用它来取值。

如果一个or表达式中所有值都为真,Python会选择第一个值,而and表达式则会选择第二个。

(2 or 3) * (5 and 7)

14 # 2*7

4、修改解释器提示符

import sys

sys.ps1

' '

sys.ps2

'... '

sys.ps2 = '---------------- '

sys.ps1 = 'Python编程时光'

Python编程时光for i in range(2):

---------------- print (i)

----------------

5、默认参数最好不为可变对象

函数的参数分三种

可变参数

默认参数

关键字参数

今天要说的是,传递默认参数时,新手很容易踩雷的一个坑。

先来看一个示例:

def func(item, item_list=[]):

item_list.append(item)

print(item_list)

func('iphone')

func('xiaomi', item_list=['oppo','vivo'])

func('huawei')

在这里,你可以暂停一下,思考一下会输出什么?

思考过后,你的答案是否和下面的一致呢

['iphone']

['oppo', 'vivo', 'xiaomi']

['iphone', 'huawei']

如果是,那你可以跳过这部分内容,如果不是,请接着往下看,这里来分析一下。

Python 中的 def 语句在每次执行的时候都初始化一个函数对象,这个函数对象就是我们要调用的函数,可以把它当成一个一般的对象,只不过这个对象拥有一个可执行的方法和部分属性。

对于参数中提供了初始值的参数,由于 Python 中的函数参数传递的是对象,也可以认为是传地址,在第一次初始化 def 的时候,会先生成这个可变对象的内存地址,然后将这个默认参数 item_list 会与这个内存地址绑定。在后面的函数调用中,如果调用方指定了新的默认值,就会将原来的默认值覆盖。如果调用方没有指定新的默认值,那就会使用原来的默认值。

在这里插入图片描述

6、访问类中的私有方法

大家都知道,类中可供直接调用的方法,只有公有方法(protected类型的方法也可以,但是不建议)。也就是说,类的私有方法是无法直接调用的。

这里先看一下例子

class Kls():

def public(self):

print('Hello public world!')

def __private(self):

print('Hello private world!')

def call_private(self):

self.__private()

ins = Kls()

# 调用公有方法,没问题

ins.public()

# 直接调用私有方法,不行

ins.__private()

# 但你可以通过内部公有方法,进行代理

ins.call_private()

既然都是方法,那我们真的没有方法可以直接调用吗?

当然有啦,只是建议你千万不要这样弄,这里只是普及,让你了解一下。

# 调用私有方法,以下两种等价

ins._Kls__private()

ins.call_private()

7、时有时无的切片异常

这是个简单例子

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

print(my_list[5])

Traceback (most recent call last):

File "F:/Python Script/test.py", line 2, in module

print(my_list[5])

IndexError: list index out of range

来看看,如下这种写法就不会报索引异常,执行my_list[5:],会返回一个新list:[]。

my_list = [1, 2, 3]

print(my_list[5:])

8、for 死循环

for 循环可以说是 基础得不能再基础的知识点了。但是如果让你用 for 写一个死循环,你会写吗?(问题来自群友 陈**)

这是个开放性的问题,在往下看之前,建议你先尝试自己思考,你会如何解答。

好了,如果你还没有思路,那就来看一下 一个海外 MIT 群友的回答:

for i in iter(int, 1):pass

是不是懵逼了。iter 还有这种用法?这为啥是个死循环?

这真的是个冷知识,关于这个知识点,你如果看中文网站,可能找不到相关资料。

还好你可以通过 IDE 看py源码里的注释内容,介绍了很详细的使用方法。

原来iter有两种使用方法,通常我们的认知是第一种,将一个列表转化为一个迭代器。

而第二种方法,他接收一个 callable对象,和一个sentinel 参数。第一个对象会一直运行,直到它返回 sentinel 值才结束。

在这里插入图片描述

那int 呢,这又是一个知识点,int 是一个内建方法。通过看注释,可以看出它是有默认值0的。你可以在终端上输入 int() 看看是不是返回0。

在这里插入图片描述

由于int() 永远返回0,永远返回不了1,所以这个 for 循环会没有终点。一直运行下去。

9、奇怪的字符串

字符串类型作为 Python 中最常用的数据类型之一,Python解释器为了提高字符串使用的效率和使用性能,做了很多优化。

例如:Python 解释器中使用了 intern(字符串驻留)的技术来提高字符串效率。

什么是 intern 机制?就是同样的字符串对象仅仅会保存一份,放在一个字符串储蓄池中,是共用的,当然,肯定不能改变,这也决定了字符串必须是不可变对象。

示例一

# Python2.7

a = "Hello_Python"

id(a)

32045616

id("Hello" + "_" + "Python")

32045616

# Python3.7

a = "Hello_Python"

id(a)

38764272

id("Hello" + "_" + "Python")

32045616

示例二

a = "MING"

b = "MING"

a is b

True

# Python2.7

a, b = "MING!", "MING!"

a is b

True

# Python3.7

a, b = "MING!", "MING!"

a is b

False

示例三

# Python2.7

'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'

True

'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'

False

# Python3.7

'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'

True

'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'

True

示例四

s1="hello"

s2="hello"

s1 is s2

True

# 如果有空格,默认不启用intern机制

s1="hell o"

s2="hell o"

s1 is s2

False

# 如果一个字符串长度超过20个字符,不启动intern机制

s1 = "a" * 20

s2 = "a" * 20

s1 is s2

True

s1 = "a" * 21

s2 = "a" * 21

s1 is s2

False

s1 = "ab" * 10

s2 = "ab" * 10

s1 is s2

True

s1 = "ab" * 11

s2 = "ab" * 11

s1 is s2

False

10、两次return

我们都知道,try…finally… 语句的用法,不管 try 里面是正常执行还是报异常,最终都能保证finally能够执行。

同时,我们又知道,一个函数里只要遇到 return 函数就会立马结束。

基于以上这两点,我们来看看这个例子,到底运行过程是怎么样的?

def func():

... try:

... return 'try'

... finally:

... return 'finally'

...

func()

'finally'

惊奇的发现,在try里的return居然不起作用。

原因是,在try…finally…语句中,try中的return会被直接忽视,因为要保证finally能够执行。


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