Python 编程开发 实用经验和技巧

更新时间:2020-01-20 09:24:05点击次数:561次
一、小数保留指定位小数
1.%f 方法
f = 1.23456
f1 = '%.4f' % f
f2 = '%.2f' % f
print(f1,type(f1))
print(f2,type(f2))

打印

1.2346 <class 'str'>
1.23 <class 'str'>

易知,这种方法会进行四舍五入,但是将浮点型转化成了字符串值,已不再是原始的数值。

2.format函数
f = 1.23456
f1 = format(f,'.4f')
f2 = format(f,'.2f')
print(f1,type(f1))
print(f2,type(f2))

打印

1.2346 <class 'str'>
1.23 <class 'str'>

同理,这种方法也会进行四舍五入,但是将浮点型转化成了字符串值,已不再是原始的数值。

3.round()函数
a = 1.23456
b = 2.355
c = 3.5
d = 2.5
a1 = round(a, 3)
b1 = round(b, 2)
c1 = round(c)
d1 = round(d)
print(a1,type(a1))
print(b1,type(b1))
print(c1,type(c1))
print(d1,type(d1))

打印

1.235 <class 'float'>
2.35 <class 'float'>
4 <class 'int'>
2 <class 'int'>

可以看出,round()函数最后得到的是数值(浮点型或整型),但是在“舍”和“入”的规律上不一定:
(1)round(x,n)函数中,是否进位或四舍五入,取决于n位以及n+1位小数的值
(2)只有当n+1位数字是5的时候,容易混淆,如果n为偶数,则n+1位数是5,则进位,例如round(1.23456,3)最终变为1.235
(3)如果n为奇数,则n+1位是数5,那不进位,例如round(2.355,2),最终为2.35
(4)如果n为0,即没有填写n的时候,最终结果与上面相反,即整数部分为偶数的时候,小数位5不进位,例如(round(2.5)变为2)。
(5)整数部分为奇数的时候,小数位5进位。(round(3.5)变为4)

4.直接截断
a = int(1.23456 * 1000) / 1000
print(a)

打印1.234
这种方法简单粗暴,直接去掉后边的,不管是否大于5。

二、判断变量的数据类型的两种方法
1.type():
a = 1.23
print(type(a))

打印<class 'float'>。

2.isinstance()
原型为isinstance(x, A_tuple),

a = 1.23
tp = isinstance(a,float)
print(tp)

打印True。

三、python中的类方法(@classmethod)
python做面向对象编程时候,经常需要使用classmethod的描述。类方法特别容易弄混淆,因为听起来就好像“类中的方法”一样。
类方法也算一种实用的技巧,简单描述之:“类方法让类模板具有记忆力”。
类模板就是我们所定义的类。在普通情况下,不使用类方法对类进行实例化,类本身是不具有记忆性的。只是当一个静态模板被套用多次而已。如果我们想让类在每一次实例化之后,都能记载一些记忆,会对很多操作很有用。

class Man:
    id = 0 # 类变量
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.id = self.id_number()
 
    @classmethod
    def id_number(cls):
        cls.id += 1
        return cls.id
 
a = Man('A')
print(a.id)
b = Man('B')
print(b.id)

打印

对Man这个类进行实例化2次,每个实例的id都不一样。这就依靠类方法来实现了:首先,用@classmethod描述类方法,然后用"cls"代表本类。类方法对类属性进行的处理是有记忆性的。

需要注意的是,类方法处理的变量一定要是类变量。因为在类方法里你用不了self来寻址实例变量,所以需要把类变量放到最前面描述,如上面的"id=0"所示。类变量是可以被self访问的,所以,在类变量定义好了以后,不需要在_init_函数里对类变量再一次描述。所以,上面代码里self.id不一定需要。

四、str.format与制表符\t关于中文对齐
str.format对字符串进行格式化,{:<x}的语法表示左对齐(>为右对齐,^为居中),少于x位自动补齐(默认为空格补齐),但是对于中文字符并不能很好地支持,所以会导致有多行中文字符串时出现不能对齐的现象,需要考虑到字符串所占长度并将中文字符串进行编码后再计算。

#name是包含中文的字符串,22是整个字符串一行的总长度,一般要顾及测试才能得到,\t后的x是一标记字符,可换为别的所需的字符串
print('[{string:<{len}}\tx'.format(string=string+']',len=22-len(string.encode('GBK'))+len(string)))


五、遍历字典
Python3中:

d = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
1
1.遍历keys:

for k in d:
print(k)
print(d[key])

或者

for k in d.keys():
print(k)
print(d[key])

2.遍历values:

for v in d.values():
    print(v)

3.遍历keys,values:

for k,v in d.items():
    print(k)
    print(v)

Python2中稍有区别,items()、keys()、values()换成iteritems()、iterkeys()、itervalues()。

六、datetime模块timedelta类的使用
timedelta对象表示连个不同时间之间的差值, 这个差值的单位可以是:天、秒、微秒、毫秒、分钟、小时、周。
如果使用time模块对时间进行算术运行,只能将字符串格式的时间 和 struct_time格式的时间对象 先转换为时间戳格式,然后对该时间戳加上或减去n秒,最后再转换回struct_time格式或字符串格式,这显然很不方便。而datetime模块提供的timedelta类可以让我们很方面的对datetime.date, datetime.time和datetime.datetime对象做算术运算,且两个时间之间的差值单位也更加容易控制。
datetime.timedelta类的定义:

class datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, hours=0, weeks=0)

所有参数都是默认参数,因此都是可选参数。参数的值可以是整数或浮点数,也可以是正数或负数。内部值存储days、seconds 和 microseconds,其他所有参数都将被转换成这3个单位:

1毫秒转换为1000微秒
1分钟转换为60秒
1小时转换为3600秒
1周转换为7天
然后对这3个值进行标准化,使得它们的表示是唯一的:

microseconds : [0, 999999]
seconds : [0, 86399]
days : [-999999999, 999999999]
类属性:

类属性名称 描述
timedelta.min timedelta(-999999999)
timedelta.max timedelta(days=999999999, hours=23, minutes=59, seconds=59, microseconds=999999)
timedelta.resolution timedelta(microseconds=1)
实例方法和属性:

实例方法/属性名称 描述
td.days 天 [-999999999, 999999999]
td.seconds 秒 [0, 86399]
td.microseconds 微秒 [0, 999999]
td.total_seconds() 时间差中包含的总秒数,等价于: td / timedelta(seconds=1)
方法/属性 描述
datetime.datetime.now() 返回当前本地时间(datetime.datetime对象实例)
datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp) 返回指定时间戳对应的时间(datetime.datetime对象实例)
datetime.timedelta() 返回一个时间间隔对象,可以直接与datetime.datetime对象做加减操作
>>> import datetime
>>>
>>> datetime.timedelta(365).total_seconds() # 一年包含的总秒数
31536000.0
>>> dt = datetime.datetime.now()
>>> dt + datetime.timedelta(3) # 3天后
datetime.datetime(2020, 1, 22, 11, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(-3) # 3天前
datetime.datetime(2020, 1, 16, 11, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(hours=3) # 3小时后
datetime.datetime(2020, 1, 19, 14, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(hours=-3) # 3小时前
datetime.datetime(2020, 1, 19, 8, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(hours=3, seconds=30) # 3小时30秒后 
datetime.datetime(2020, 1, 19, 14, 17, 30, 214877)

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