input("提示性信息")
如：
input("请输入数字")
因为 Python 没有特别人为规定数据类型,数据类型是由计算机进行判定,所以我们 input() 输入的数据均默认作为字符串处理,而如果要输入一些数字,着需要 eval() 评估函数对字符串进行评估,化为语句（数字）.
print(...)
默认空一行,如果想不空行,则
print(...., end = "")
特性：
进制：
浮点数间运算存在不确定尾数,不是 bug
这是由于在计算机中一切数据都是化为二进制进行存储的,而有的浮点数并不能完全化为相等的二进制数,只能无限趋近于二进制数.
如：0.1 →
解决方法：
四舍五入：
z.real 获得实部,z.imag 获得虚部
三种类型存在一种逐渐"扩展"或"变宽"的关系：
整数 → 浮点数 → 复数
特点：
扩展：
使用[]获取字符串中一个或多个字符
使用[M:N:K]根据步长对字符串切片
{参数序号:格式控制标记}
右对齐
^ 居中对齐 | 槽设定的输出宽度 | 数字的千位分隔符 | 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度 | 整数类型
b , c , d , o , x , X
浮点数类型
e , E , f , % |
填充、对齐、宽度这三个一组,例如：
→ '=======PYTHON======='
→ '*****************BIT'
"{:10}".format("BIT")
'BIT '
剩下的三个一组,例如：
↓CloseCode↓
使用 raise 语句抛出一个指定的异常.
raise [Exception [, args [, traceback]]]
紧凑形式：适用于简单表达式的二分支结构
例如：
运行结果：
由条件控制的循环运行方式
可选参数例如：
可变参数例如：
在函数定义中,经常会碰到 *args(arguments) 和作为参数 **kwargs(keyword arguments).
（事实上在函数中,和才是必要的,args 和 kwargs 可以用其他名称代替）
*args 是指不定数量的非键值对参数.
**kwargs 是指不定数量的键值对参数.
*args 作为作为元组匹配没有指定参数名的参数.而 **kwargs 作为字典,匹配指定了参数名的参数.
*args 必须位于 **kwargs 之前.
args( 通常紧跟一个标识符,你会看到a或者args都是标识符)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法.当你接收到一个用这种语法描叙参数时（比如你在函数def语句中对函数签名使用了星号语法）,python会将此标识符绑定到一个元祖,该元祖包含了所有基于位置的隐士的接收到的参数.当你用这种语法传递参数时,标识符可以被绑定到任何可迭代对象（事实上,它也可以是人和表达式,并不必须是一个标识符）,只要这个表达式的结果是一个可迭代的对象就行.
**kwds(标识符可以是任意的,通常k或者kwds表示)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法.（python有时候会将命名参数称为关键字参数,他们其实并不是关键字--只是用他们来给关键字命名,比如pass,for或者yield,还有很多,不幸的是,这种让人疑惑的术语目前仍是这门语言极其文化根深蒂固的一个组成部分.）当你接收到用这种语法描叙的一个参数时（比如你在函数的def语句中对函数签名使用了双星号语法）python会将标识符绑定到一个字典,该字典包含了所有接收到的隐士的命名参数.当你用这种语法传递参数时,标识符只能被绑定到字典（我ID号I它也可以是表达式,不一定是一个标识符,只要这个表达式的结果是一个字典即可）.
当你在定义或调用一个函数的时候,必须确保a和k在其他所有参数之后.如果这两者同时出现,要将k放在a之后.
lambda函数返回函数名作为结果
谨慎使用lambda函数
在使用信号调用disconnect（）方法断开信号和槽的连接时,信号可以带签名也可不带签名,参数可以没有也可以有一个,这些组合情况下disconnect的处理是不同的,具体情况如下：
自己写一个sgn函数.
def?sgn(x):
if?x0:
return?-1
elif?x==0:
return?0
else:
return?1
Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率,同时提升代码的简洁度,增强可阅读性
Counter
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象,简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于统计的一种数据类型,在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读.Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
result[fruit] += 1
print(result)
from collections import Counter
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
elements()
返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次.元素会按首次出现的顺序返回.如果一个元素的计数值小于1,elements()将会忽略它.
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表,其中包含n个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序.如果n被省略或为None,most_common()将返回计数器中的所有元素.计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
实战
给你一个字符串数组words,请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符）,并以数组形式返回.你可以按任意顺序返回答案.
输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]看到统计字符,典型的可以用Counter完美解决.这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符,首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数,依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符,然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
sorted
在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序.这时候就需要用到sorted(),它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表
对列表升序操作：
print(a)
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False.元素除了是 0、空、None、False外都算True.注意：空元组、空列表返回值为True.
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list,元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list,存在一个为空的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple,元素都不为空或0
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple,存在一个为空的元素
all([]) # 空列表
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空,0,False.如果全为空,0,False,则返回False；如果不全为空,则返回True.
F-strings
s1='Hello'
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
def power(x):
return x*x
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数,更多内容以后会陆陆续续更新~
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