python编码类型函数,python代码的编码规范

python类和函数的区别

类，class，用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

函数，是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫作用户自定义函数。

python语言中类和函数的区别

1、规则不同

类是一种引用数据类型，类似于byte、short、int(char)、long、float、double等基本数据类型;

函数必须声明后才可以被调用，调用格式为：函数名(实参)调用时函数名后的小括号中的实参必须和声明函数时的函数括号中的形参个数相同。

2、主体不同

类是面向对象程序设计实现信息封装的基础;

函数是指一段在一起的、可以做某一件事的子程序。

3、特点不同

类是一种用户定义的引用数据类型，也称类类型，每个类包含数据说明和一组操作数据或者传递消息的函数，类的实例称为对象;

函数分为全局函数、全局静态函数，在类中还可以定义构造函数、析构函数、拷贝构造函数、成员函数、友元函数、运算符重载函数、内联函数等。

相关问答

Q1: python的str(anything)和unicode(anything)函数

python 2有两个全局函数可以把对象强制转换成字符串:unicode()把对象转换成Unicode字符串，还有str()把对象转换为非Unicode字符串。

python 3只有一个字符串类型，Unicode字符串，所以str()函数即可完成所有的功能。(Unicode()函数在python3 里已经不存在了。)

另外:

没有专门的char()数据类型，确实没有需要有这个类型。

单引号和双引号字符串是完全相同的——他们没有在任何方面不同。

正则表达式，一定要用自然字符串处理正则表达式，否则会需要很多的反斜杠。

使用help(str)可查看字符串对象定义的所有方法及属性。

由于百分号有特殊作用，所以字符串里面要用百分号的话需要使用"%%"，如:"select * from my_table where name like '%%测试' "。

Q2: Python有哪些常用的数据类型?

Numbers(数字型)：

即我们常说的1，2，3等等这些数字，Python有两个常见的数据类型转化函数：int和float，一般数据类型可以用来做一些算术功能，如加减乘除乘方等等，还可以用作比较功能，一般返回的是true和false，也就是大于、等于、小于、小于等于诸如此类的有很多，这里就不一一解释了。

String(字符串)：

字符串是Python中比较常见的数据类型之一，能够使用str函数将其他类型的数据强制转换为字符串类型，有三种生成方法，即单引号'XXX'，双引号"XXX"，三引号'''XXX

'''，其中三引号一般用于字符串内容较长的时候。

List(列表)：

列表可以说是Python中最为活跃的一个数据类型，使用也很频繁，操作也很多，可以通过list函数或方括号[]进行列表的创建。常见函数如求长度，用len，合并多个列表用+，列表元素重复*等等。

Tuple(元组)：

元组可以看成是一种不可修改的特殊列表，可以通过小括号()或者tuple函数来创建，即便是只有一个元素，元组中的元素最后也要有逗号。常见操作有求长度len，元组元素重复*，元组拼接+，查看最值max、min等。

Dictionary(字典)：字符串、列表、元组都是有序的数据类型，字典是无序的数据类型，主要是用来存放具有一定映射关系的数据。可以通过两种方法创建，1、{}2、dict函数创建。

set(集合)：

集合不能有重复元素，可以看作是列表和字典的“杂合体”，可以通过三种方式创建，1、set函数，空集合只能用这种方法;2、{}创建，3、创建冻集合，frozenst。

Q3: python中函数包括

1. print()函数：打印字符串

2. raw_input()函数：从用户键盘捕获字符

3. len()函数：计算字符长度

4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出

5. type()函数：查询对象的类型

6. int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数

7. id()函数：获取对象的内存地址

8. help()函数：Python的帮助函数

9. s.islower()函数：判断字符小写

10. s.sppace()函数：判断是否为空格

11. str.replace()函数：替换字符

12. import()函数：引进库

13. math.sin()函数：sin()函数

14. math.pow()函数：计算次方函数

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函数：3的4次方

17. os.getcwd()函数：获取当前工作目录

18. listdir()函数：显示当前目录下的文件

19. socket.gethostbyname()函数：获得某主机的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储

21. open().write()函数：写入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函数：新建标签并使用浏览器打开指定的网页

23. def function_name(parameters):自定义函数

24. time.sleep()函数：停止一段时间

25. random.randint()函数：产生随机数

Q4: python3.4 编码有哪些

Python3中的编码问题前，第一个段落对字节、ASCII与Unicode与UTF-8等进行基本介绍，如果不对这几种编码犯头晕，可直接跳过。

ASCII与Unicode与UTF-8与GBK

首先从老大哥说起。跟很多人一样，大学读了这么久，久仰ASCII编码的大名。要说这个老大哥，我们再先从字节说起。一个字节包括八个比特位，每个比特位表示0或1，一个字节即可表示从00000000到11111111共2^8=256个数字。一个ASCII编码使用一个字节（除去字节的最高位作为作奇偶校验位），ASCII编码实际使用一个字节中的7个比特位来表示字符，共可表示2^7=128个字符。比如那时写C语言的程序，就经常要背下ASCII编码中的01000001（即十进制的65）表示字符‘A’，01000001加上32之后的01100001（即十进制的97）表示字符‘a’。现在打开Python，调用chr和ord函数，我们可以看到Python为我们对ASCII编码进行了转换。

第一个00000000表示空字符，因此ASCII编码实际上只包括了

字母、标点符号、特殊符号等共127个字符。因为ASCII是在美国出生的，对于由字母组成单词进而用单词表达的英文来说也是够了。但是中国人、日本人、

韩国人等其他语言的人不服了。中文是一个字一个字，ASCII编码用上了浑身解数256个字符都不够用。

因此后来出现了Unicode编码。Unicode编码通常由两个字节组成，共表示256*256个字符，即所谓的UCS-2。某些偏僻字还会用到四个字节，即所谓的UCS-4。也就是说Unicode标准也还在发展。但UCS-4出现的比较少，我们先记住：最原始的ASCII编码使用一个字节编码，但由于语言差异字符众多，人们用上了两个字节，出现了统一的、囊括多国语言的Unicode编码。

在Unicode中，原本ASCII中的127个字符只需在前面补一个全零的字节即可，比如前文谈到的字符‘a’：01100001，在Unicode中变成了00000000 01100001。不久，美国人不开心了，吃上了世界民族之林的大锅饭，原本只需一个字节就能传输的英文现在变成两个字节，非常浪费存储空间和传输速度。

人们再发挥聪明才智，于是出现了UTF-8编码。因为针对的是空间浪费问题，因此这种UTF-8编码是可变长短的，从英文字母的一个字节，到中文的通常的三个字节，再到某些生僻字的六个字节。解决了空间问题，UTF-8编码还有一个神奇的附加功能，那就是兼容了老大哥的ASCII编码。一些老古董软件现在在UTF-8编码中可以继续工作。

注意除了英文字母相同，汉字在Unicode编码和UTF-8编码中通常是不同的。比如汉字的‘中’字在Unicode中是01001110

00101101，而在UTF-8编码中是11100100 10111000

10101101。

我们祖国母亲自然也有自己的一套标准。那就是GB2312和GBK。当然现在挺少看到。通常都是直接使用UTF-8。记得我唯一一次看到GB编码的网页，是一个成人网站。

Python3中的默认编码

Python3中默认是UTF-8，我们通过以下代码：

import sys

sys.getdefaultencoding()

可查看Python3的默认编码。

Python3中的encode和decode

Python3中字符编码经常会使用到decode和encode函数。特别是在抓取网页中，这两个函数用的熟练非常有好处。我的理解，encode的作用，使我们看到的直观的字符转换成计算机内的字节形式。decode刚好相反，把字节形式的字符转换成我们看的懂的、直观的、“人模人样”的形式。如下图。

\x表示后面是十六进制，\xe4\xb8\xad即是二进制的11100100 10111000

10101101。也就是说汉字‘中’encode成字节形式，是11100100 10111000

10101101。同理，我们拿11100100

10111000 10101101也就是\xe4\xb8\xad来decode回来，就是汉字‘中’。完整的应该是b'\xe4\xb8\xad'，在Python3中，以字节形式表示的字符串则必须加上前缀b，也就是写成上文的b'xxxx'形式。

前文说的Python3的默认编码是UTF-8，所以我们可以看到，Python处理这些字符的时候是以UTF-8来处理的。因此从上图可以看到，就算我们通过encode('utf-8')特意把字符encode为UTF-8编码，出来的结果还是相同：b'\xe4\xb8\xad'。

明白了这一点，同时我们知道UTF-8兼容ASCII，我们可以猜想大学时经常背诵的‘A’对应ASCII中的65，在这里是不是也能正确的decode出来呢。十进制的65转换成十六进制是41，我们尝试下：

b'\x41'.decode()

结果如下。果然是字符‘A’

Python3中的编码转换

据说字符在计算机的内存中统一是以Unicode编码的。只有在字符要被写进文件、存进硬盘或者从服务器发送至客户端（例如网页前端的代码）时会变成utf-8。但其实我比较关心怎么把这些字符以Unicode的字节形式表现出来，露出它在内存中的庐山正面目的。这里有个照妖镜：

xxxx.encode/decode('unicode-escape')

输出如下

b'\\u4e2d'还是b'\u4e2d，一个斜杠貌似没影响。同时可以发现在shell窗口中，直接输'\u4e2d'和输入b'\u4e2d'.decode('unicode-escape')是相同的，都会打印出汉字‘中’，反而是'\u4e2d'.decode('unicode-escape')会报错。说明说明Python3不仅支持Unicode，而且一个‘\uxxxx’格式的Unicode字符可被辨识且被等价于str类型。

如果我们知道一个Unicode字节码，怎么变成UTF-8的字节码呢。懂了以上这些，现在我们就有思路了，先decode，再encode。代码如下：

xxx.decode('unicode-escape').encode()

测试如下：

可以看到最后输出的UTF-8字节与上面的相同。尝试成功。所以其他的编码之间的转换，大概也是如此。

最后的扩展

还记得刚刚那个ord吗。时代变迁，老大哥ASCII被人合并，但ord还是有用武之地。试试ord('中')，输出结果是20013。20013是什么呢，我们再试试hex(ord('中'))，输出结果是'0x4e2d'，也就是20013是我们在上文见面了无数次的x4e2d的十进制值。这里说下hex，是用来转换成十六进制的函数，学过单片机的人对hex肯定不会陌生。

最后的扩展，在网上看到的他人的问题。我们写下类似于'\u4e2d'的字符，Python3知道我们想表达什么。但是让Python读取某个文件的时候出现了'\u4e2d'，是不是计算机就不认识它了呢？后来下文有人给出了答案。如下：

import codecs

file = codecs.open( "a.txt", "r", "unicode-escape" )

u = file.read()

print(u)

Q5: Python中冷门但非常好用的内置函数

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

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

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

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

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。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

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：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

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]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

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：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 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([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

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

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

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~