
正文
python3工厂函数 简述python序列中的工厂函数
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享学课堂浅谈Python序列内建函数都有哪些
1、Python类型操作符和内建函数总结
表4.5列出了所有操作符和内建函数,其中操作符顺序是按优先级从高到低排列的。同一种灰度的操作符拥有同样的优先级。注意在operator模块中有这些(和绝大多数Python)操作符相应的同功能的函数可供使用。
表4.5 标准类型操作符和内建函数
操作符/函数
描 述
结 果a
字符串表示
``
对象的字符串表示
str
内建函数
cmp(obj1, obj2)
比较两个对象
int
repr(obj)
对象的字符串表示
str
str(obj)
对象的字符串表示
str
type(obj)
检测对象的类型
type
值比较
小于
bool
大于
bool
=
小于或等于
bool
=
大于或等于
bool
==
等于
bool
!=
不等于
bool
不等于
bool
对象比较
is
是
bool
is not
不是
bool
布尔操作符
not
逻辑反
bool
and
逻辑与
bool
or
逻辑或
bool
2、Python数值类型操作符和内建函数
一、工厂函数
数值工厂函数总结类(工厂函数) 操作
bool(obj) b 返回obj对象的布尔值,也就是 obj.__nonzero__()方法的返回值。
int(obj, base=10) 返回一个字符串或数值对象的整数表 示, 类似string.atoi();
从Python 1.6起, 引入了可选的进制参数。
long(obj, base=10) 返回一个字符或数据对象的长整数表 示,类似string.atol(),
从Python1.6起, 引入了可选的进制参数 float(obj) ,
返回一个字符串或数据对象的浮点数 表示,类似string.atof()。
complex(str) or返回一个字符串的复数表示,或 者根据给定的实数,
complex(real, imag=0.0) (及一个可选 的虚数部分)生成一个复数对象。
二、内建函数
1、分类
Python 有五个运算内建函数用于数值运算:
abs(num), coerce(num1,num2), divmod(num1,num2), pow(num1,num2,mod=1)和 round(flt,ndig=0)
其中abs()返回给定参数的绝对值。如果参数是一个复数, 那么就返回math.sqrt(num.real2 + num.imag2).
coerce()是一个数据类型转换函数,不过它的行为更像一个运算符.数coerce()为程序员提供了不依赖Python 解释器,而是自定义两个数值类型转换的方法。对一种新创建的数值类型来说, 这个特性非常有用.函数coerce()仅返回一个包含类型转换完毕的两个数值元素的元组.
divmod()内建函数把除法和取余运算结合起来, 返回一个包含商和余数的元组.对整数来说,它的返回值就是地板除和取余操作的结果.对浮点数来说,返回的商部分是math.floor(num1/num2),对复数来说,商部分是ath.floor((num1/num2).real).
pow()它和双星号 (**)运算符都可以进行指数运算.不过二者的区别并不仅仅在于一个是运算符,一个是内建函数.在Python 1.5 之前,并没有 ** 运算符,内建函数pow()还接受第三个可选的参数,一个余数参数.如果有这个参数的, pow() 先进行指数运算,然后将运算结果和第三个参数进行取余运算.这个特性主要用于密码运算,并且比 pow(x,y) % z 性能更好, 这是因为这个函数的实现类似于C 函数pow(x,y,z).
round()用于对浮点数进行四舍五入运算。它有一个可选的小数位数参数.如果不提供小数位参数, 它返回与第一个参数最接近的整数(但仍然是浮点类型).第二个参数告诉round 函数将结果精确到小数点后指定位数.
2、函数int()/round()/math.floor()它们之间的不同之处:
函数 int()直接截去小数部分.(返回值为整数)
函数 floor() 得到最接近原数但小于原数的整数.(返回值为浮点数)
函数 round() 得到最接近原数的整数.(返回值为浮点数)
3、进制转换函数:
返回字符串表示的8 进制和16 进制整数,它们分别是内建函数:
oct()和 hex(). oct(255)='0377'/hex(255)='0xff'
函数chr()接受一个单字节整数值(0到255),返回一个字符串(ASCII),其值为对应的字符.chr(97)='a'
函数ord()则相反,它接受一个字符(ASCII 或 Unicode),返回其对应的整数值.ord('A')=65
3、Python字符串函数
(一)标准类型操作符和标准内建函数
1)、标准类型操作符
,,=,=,==,!=,对象值得比较
注:做比较时字符串是按ASCII值的大小来比较的
is 对象身份比较
and,or,not 布尔类型
2)标准内建函数
type(obj)
cmp(obj1,obj2)
str(obj)和repr(obj) 或反引号运算符(``) 可以方便的以字符串的方式获取对象的
内容、类型、数值属性等信息。str()函数得到的字符串可读性好, 而repr()函数得到的字符
串通常可以用来重新获得该对象, 通常情况下 obj == eval(repr(obj)) 这个等式是成立的
isinstance(obj,type) 判断对象的类型
(二)序列操作
1、序列操作
字符串属于序列对象,可以使用所有序列的操作和函数
切片 [] [:] [::]
简单总结:
*索引(S[i])获取特定偏移的元素。
——第一个元素偏移为0
——(S[0])获取第一个元素。
——负偏移索引意味着从最后或右边反向进行计数
——(S[-2])获取倒数第二个元素(就像S[len(s)-2]一样
*分片[S[i:j]提取对应的部分作为一个序列
——右边界不包含在内
——分片的边界默认为0和序列的长度,如果没有给出的话S[:]
——(S[1:3])获取了从偏移为1,直到但不包括偏移为3的元素
——(S[1:])获取从偏移为1到末尾之间的元素
——(S[:3])获取从偏移为0直到但不包括偏移为3的元素
——(S[:-1])获取从偏移为0直到但不包括最后一个元素之间的元素
——(S[:])获取从偏移为0到末尾之间的元素,这有效地实现了顶层S拷贝
拷贝了一个相同值,但是是不同内存区域的对象。对象字符串这样不可变的对象不是很有用,但是对于可以实地修改的对象来说很有用。
比如列表。
扩展分片:第三个限制值 【步进】
完整形式:X[I:J:K]:这标识索引X对象的元素,从偏移为I直到J-1,每隔K元素索引一次。第三个限制值,K,默认为1
实例
Python Code
1
2
3
4
5
S='abcdefghijk'
S[1:10]
'bcdefghij'
S[1:10:2]
'bdfhj
也可以使用负数作为步进。
分片表达式
Python Code
1
2
"hello"[::-1]
'olleh'
通过负数步进,两个边界的意义实际上进行了反转。
3、成员操作符 in ,not in
返回布尔值True 或False
可以使用string模块来判断输入字符的合法性,可见成品中的idcheck.py
4、字符串连接
+ 连接字符串 ‘name’+' '+'jin'
字符串格式化 '%s %s' % ('name','jin')
join()方法 ' '.join(('name','jin')) ' '.join(['name','jin'])
5、删除清空字符串
del aString
aString=''
(三)、序列函数
序列类型函数
len(str) 返回字串的长度
enumerate(iter):接受一个可迭代对象作为参数,返回一个enumerate
max(str)/min(str):max()和min()函数对其他的序列类型可能更有用,但对于string类型它们能很好地运行,返回最大或者最小的字符(按照ASCII 码值排列),
zip([it0, it1,... itN]) 返回一个列表,其第一个元素是it0,it1,...这些元素的第一个元素组成的一个元组,第二个...,类推.
reversed(seq)c 接受一个序列作为参数,返回一个以逆序访问的迭代器(PEP 322)
sorted(iter,func=None,key=None,reverse=False) 接受一个可迭代对象作为参数,返回一个有序的列表;可选参数func,key 和reverse 的含义跟list.sort()内建函数的参数含义一样.
注意:
sorted等需要在原处修改的函数无法用在字符串对象,但可以产生新的对象
sum处理的对象是数字,不能用在字符串
sorted(s)
['a', 'e', 'e', 'g', 'g', 'g', 'o']
(四)只适合于字符串类型的函数
1)raw_input()函数
内建的raw_input()函数使用给定字符串提示用户输入并将这个输入返回,下面是一个使
用raw_input()的例子:
user_input = raw_input("Enter your name: ")
prin user_input
2)str() and unicode()
str()和unicode()函数都是工厂函数,就是说产生所对应的类型的对象.它们接受一个任
意类型的对象,然后创建该对象的可打印的或者Unicode 的字符串表示. 它们和basestring 都
可以作为参数传给isinstance()函数来判断一个对象的类型
3)chr(), unichr(), and ord()
chr()函数用一个范围在range(256)内的(就是0 到255)整数做参数,返回一个对应的字符.unichr()跟它一样,只不过返回的是Unicode 字符
ord()函数是chr()函数(对于8 位的ASCII 字符串)或unichr()函数(对于Unicode 对象)
的配对函数,它以一个字符(长度为1 的字符串)作为参数,返回对应的ASCII 数值,或者Unicode
数值,如果所给的Unicode 字符超出了你的Python 定义范围,则会引发一个TypeError 的异常
(五)、只适用于字符串的操作符
1、格式化操作符 %
字符串格式化符号
格式化字符 转换方式
%c 转换成字符(ASCII 码值,或者长度为一的字符串)
%ra 优先用repr()函数进行字符串转换
%s 优先用str()函数进行字符串转换
%d / %i 转成有符号十进制数
%ub 转成无符号十进制数
%ob 转成无符号八进制数
%xb/%Xb (Unsigned)转成无符号十六进制数(x/X 代表转换后的十六进制字符的大
小写)
%e/%E 转成科学计数法(e/E 控制输出e/E)
%f/%F 转成浮点数(小数部分自然截断)
%g/%G %e 和%f/%E 和%F 的简写
%% 输出%
格式化操作符辅助指令
符号 作用
* 定义宽度或者小数点精度
- 用做左对齐
+ 在正数前面显示加号( + )
sp 在正数前面显示空格
# 在八进制数前面显示零('0'),在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于
用的是'x'还是'X')
0 显示的数字前面填充‘0’而不是默认的空格
% '%%'输出一个单一的'%'
(var) 映射变量(字典参数)
m.n m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)
2、字符串模板: 更简单的替代品
由于新式的字符串Template 对象的引进使得string 模块又重新活了过来,Template 对象
有两个方法,substitute()和safe_substitute().前者更为严谨,在key 缺少的情况下它会报一
个KeyError 的异常出来,而后者在缺少key 时,直接原封不动的把字符串显示出
3、原始字符串操作符( r/R )
字符串抑制转义r'带特殊符号的字串'
myfile=open(r'C:\new\text.data','w')
4、Unicode 字符串操作符( u/U )
u'abc' U+0061 U+0062 U+0063
u'\u1234' U+1234
u'abc\u1234\n' U+0061 U+0062 U+0063 U+1234 U+0012
(六)字符串对象的方法:
1、删减
T2.lstrip() 移除字符串前面字符(默认空格),返回字符串
T2.rstrip() 移除字符串后面字符(默认空格),返回字符串
T2.strip() 移除字符串前后面空格,返回字符串 默认空格,可以其他字符 S.strip('"')
2、切割
partition(sep),
rpartition(sep),
splitlines([keepends]),#把S按照行分割符分为一个list,keepends是一个bool值,如果为真每行后而会保留行分割符
split([sep [,maxsplit]]),#以sep为分隔符,把S分成一个list。maxsplit表示分割的次数。默认的分割符为空白字符
rsplit([sep[,maxsplit]]) #从右到左切割
备注:
partition()函数族是2.5版本新增的方法。它接受一个字符串参数,并返回一个3个元素的 tuple 对象。
如果sep没出现在母串中,返回值是 (sep, ‘’, ‘’);
否则,返回值的第一个元素是 sep 左端的部分,第二个元素是 sep 自身,第三个元素是 sep 右端的部分。
S.partition(';')
('', ';', ' generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n')
参数 maxsplit 是分切的次数,即最大的分切次数,所以返回值最多有 maxsplit+1 个元素。
s.split() 和 s.split(‘ ‘)的返回值不尽相同
' hello world!'.split()
['hello', 'world!']
' hello world!'.split(' ')
['', '', 'hello', '', '', 'world!']
S.split('\n',3)
['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n']
超过最大切割个数后面的全部为一个元素
按行切割
S
'; generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n'
S.splitlines()
['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2', 'nameserver 178.79.131.110', 'nameserver 202.96.199.133']
产生差异的原因在于当忽略 sep 参数或sep参数为 None 时与明确给 sep 赋予字符串值时 split() 采用两种不同的算法。
对于前者,split() 先去除字符串两端的空白符,然后以任意长度的空白符串作为界定符分切字符串
即连续的空白符串被当作单一的空白符看待;
对于后者则认为两个连续的 sep 之间存在一个空字符串。因此对于空字符串(或空白符串),它们的返回值也是不同的:
''.split()
[]
''.split(' ')
['']
3、变形
lower(),#全部小写
upper(),#全部小写
capitalize(),#首字母大写
swapcase(),#大小写交换
title()#每个单词第一个大写,其他小写
备注
因为title() 函数并不去除字符串两端的空白符也不会把连续的空白符替换为一个空格,
所以建议使用string 模块中的capwords(s)函数,它能够去除两端的空白符,再将连续的空白符用一个空格代替。
Python Code
1
2
3
4
' hello world!'.title()
' Hello World!'
string.capwords(' hello world!')
'Hello World!'
4、连接
join(seq)
join() 函数的高效率(相对于循环相加而言),使它成为最值得关注的字符串方法之一。
它的功用是将可迭代的字符串序列连接成一条长字符串,如:
conf = {'host':'127.0.0.1',
... 'db':'spam',
... 'user':'sa',
... 'passwd':'eggs'}
';'.join("%s=%s"%(k, v) for k, v in conf.iteritems())
'passswd=eggs;db=spam;user=sa;host=127.0.0.1'
S=''.join(T) #使用空字符串分割把字符列表转换为字符串
5、查找
count( sub[, start[, end]]),#计算substr在S中出现的次数
find( sub[, start[, end]]),#返回S中出现sub的第一个字母的标号,如果S中没有sub则返回-1。start和end作用就相当于在S[start:end]中搜索
index( substr[, start[, end]]),#与find()相同,只是在S中没有substr时,会返回一个运行时错误
rfind( sub[, start[,end]]),#返回S中最后出现的substr的第一个字母的标号,如果S中没有substr则返回-1,也就是说从右边算起的第一次出现的substr的首字母标号
rindex( sub[, start[, end]])
T2.find('ie') 字符串方法调用:搜索
find()----找到的第一个符合字符的index
rfind()-----找到最后一个符合的字符的index
备注:
find()函数族找不到时返回-1,index()函数族则抛出ValueError异常。
另,也可以用 in 和 not in 操作符来判断字符串中是否存在某个模板
6、替换
replace(old, new[,count]),#把S中的oldstar替换为newstr,count为替换次数。这是替换的通用形式,还有一些函数进行特殊字符的替换
translate(table[,deletechars]) #使用上面的函数产后的翻译表,把S进行翻译,并把deletechars中有的字符删掉
备注:
replace()函数的 count 参数用以指定最大替换次数
translate() 的参数 table 可以由 string.maketrans(frm, to) 生成
translate() 对 unicode 对象的支持并不完备,建议不要使用
7、判定
isalnum(),#是否全是字母和数字,并至少有一个字符
isalpha(),是否全是字母,并至少有一个字符
isdigit(),是否全是数字,并至少有一个字符 ,如果是全数字返回True,否则返回False
islower(),#S中的字母是否全是小写
isupper(),#S中的字母是否是大写
isspace(),#是否全是空白字符,并至少有一个字符
istitle(),S是否是首字母大写的
startswith(prefix[, start[, end]]), #是否以prefix开头
endswith(suffix[,start[, end]]),#以suffix结尾
备注:
这些函数都比较简单,顾名知义。需要注意的是*with()函数族可以接受可选的 start, end 参数,善加利用,可以优化性能。
另,自 Py2.5 版本起,*with() 函数族的 prefix 参数可以接受 tuple 类型的实参,当实参中的某人元素能够匹配,即返回 True。
8、填充
字符串在输出时的对齐:
center(width[, fillchar]), 字符串中间对齐
ljust(width[, fillchar]), 字符串左对齐,不足部分用fillchar填充,默认的为空格
rjust(width[, fillchar]), 字符串右对齐,不足部分用fillchar填充,默认的为空格
zfill(width), 把字符串变成width长,并在右对齐,不足部分用0补足
expandtabs([tabsize])把字符串中的制表符(tab)转换为适当数量的空格。
fillchar 参数指定了用以填充的字符,默认为空格
zfill的z为zero的缩写,顾名思义,是以字符0进行填充,用于数值输出
expandtabs()的tabsize 参数默认为8。它的功能是把字符串中的制表符(tab)转换为适当数量的空格。
9、编码
encode([encoding[,errors]]),
decode([encoding[,errors]])
这是一对互逆操作的方法,用以编码和解码字符串。因为str是平台相关的,它使用的内码依赖于操作系统环境,
而unicode是平台无关的,是Python内部的字符串存储
相关问答
Q1: python 的函数怎么定义列表
定义列表有两个办法。
1.使用特征符[],比如[1,2,3],这就定义了一个列表
2.使用工厂函数list,比如list(1,2,3)也定义了一个列表
你说的函数是自定义函数还是使用内置函数?
使用内置函数那就是使用工厂函数(有点小特殊的内置函数)list()就行。
如果自定义函数里定义列表就上面两个方法随意用了
Q2: python大神,大神进,关于对象,cmp规则,工厂函数问题
1、列表对象是list类的实例化对象,list类的基类是object
isinstance(l,list)
True
issubclass(list,object)
True
2、cmp的跨类型比较,这里我找到的一段文字
1. 对两个列表的元素进行比较.
2. 如果比较的元素是同类型的,则比较其值,返回结果.
3. 如果两个元素不是同一种类型,则检查它们是否是数字.
a. 如果是数字,执行必要的数字强制类型转换,然后比较.
b. 如果有一方的元素是数字,则另一方的元素"大"(数字是"最小的")
c. 否则,通过类型名字的字母顺序进行比较.
4. 如果有一个列表首先到达末尾,则另一个长一点的列表"大".
5. 如果我们用尽了两个列表的元素而且所有元素都是相等的,那么结果就是个平局,就
是说返回一个 0.
3、关于工厂函数的定义,可以看看这里:
最好参照实例自己做一做,比较容易弄懂
4、列出所有内置函数的方法我也不知道,感觉也太多了。
Q3: 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~
Q4: 后端编程Python3-数据库编程
对大多数软件开发者而言python3工厂函数,术语数据库通常是指RDBMS(关系数据库管理系统), 这些系统使用表格(类似于电子表格的网格)python3工厂函数,其中行表示记录,列表示记录的字段。表格及其中存放的数据是使用SQL (结构化査询语言)编写的语句来创建并操纵的。Python提供python3工厂函数了用于操纵SQL数据库的API(应用程序接口),通常与作为标准的SQLite 3数据库一起发布。
另一种数据库是DBM (数据库管理器),其中存放任意数量的键-值项。Python 的标准库提供了几种DBM的接口,包括某些特定于UNIX平台的。DBM的工作方式 与Python中的字典类似,区别在于DBM通常存放于磁盘上而不是内存中,并且其键与值总是bytes对象,并可能受到长度限制。本章第一节中讲解的shelve模块提供了方便的DBM接口,允许我们使用字符串作为键,使用任意(picklable)对象作为值。
如果可用的 DBM 与 SQLite 数据库不够充分,Python Package Index, pypi.python.org/pypi中提供了大量数据库相关的包,包括bsddb DBM ("Berkeley DB"),对象-关系映射器,比如SQLAlchemy (),以及流行的客户端/服务器数据的接口,比如 DB2、Informix、Ingres、MySQL、ODBC 以及 PostgreSQL。
本章中,我们将实现某程序的两个版本,该程序用于维护一个DVD列表,并追踪每个DVD的标题、发行年份、时间长度以及发行者。该程序的第一版使用DBM (通过shelve模块)存放其数据,第二版则使用SQLite数据库。两个程序都可以加载与保存简单的XML格式,这使得从某个程序导出DVD数据并将其导入到其他程序成为可能。与DBM版相比,基于SQL的程序提供了更多一些的功能,并且其数据设计也稍干净一些。
12.1 DBM数据库
shelve模块为DBM提供了一个wrapper,借助于此,我们在与DBM交互时,可以将其看做一个字典,这里是假定我们只使用字符串键与picklable值,实际处理时, shelve模块会将键与值转换为bytes对象(或者反过来)。
由于shelve模块使用的是底层的DBM,因此,如果其他计算机上没有同样的DBM,那么在某台计算机上保存的DBM文件在其他机器上无法读取是可能的。为解决这一问题,常见的解决方案是对那些必须在机器之间可传输的文件提供XML导入与导出功能,这也是我们在本节的DVD程序dvds-dbm.py中所做的。
对键,我们使用DVD的标题;对值,则使用元组,其中存放发行者、发行年份以及时间。借助于shelve模块,我们不需要进行任何数据转换,并可以把DBM对象当做一个字典进行处理。
程序在结构上类似于我们前面看到的那种菜单驱动型的程序,因此,这里主要展示的是与DBM程序设计相关的那部分。下面给出的是程序main()函数中的一部分, 忽略了其中菜单处理的部分代码。
db = None
try:
db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
finally:
if db is not None:
db.dose()
这里我们已打开(如果不存在就创建)指定的DBM文件,以便于对其进行读写操作。每一项的值使用指定的pickle协议保存为一个pickle,现有的项可以被读取, 即便是使用更底层的协议保存的,因为Python可以计算出用于读取pickle的正确协议。最后,DBM被关闭——其作用是清除DBM的内部缓存,并确保磁盘文件可以反映出已作的任何改变,此外,文件也需要关闭。
该程序提供了用于添加、编辑、列出、移除、导入、导出DVD数据的相应选项。除添加外,我们将忽略大部分用户接口代码,同样是因为已经在其他上下文中进行了展示。
def add_dvd(db):
title = Console.get_string("Title", "title")
if not title:
return
director = Console.get_string("Director", "director")
if not director:
return
year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,
maximum=datetime,date.today().year)
duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes“, minimum=0, maximum=60*48)
db[title] = (director, year, duration)
db.sync()
像程序菜单调用的所有函数一样,这一函数也以DBM对象(db)作为其唯一参数。该函数的大部分工作都是获取DVD的详细资料,在倒数第二行,我们将键-值项存储在DBM文件中,DVD的标题作为键,发行者、年份以及时间(由shelve模块pickled在一起)作为值。
为与Python通常的一致性同步,DBM提供了与字典一样的API,因此,除了 shelve.open() 函数(前面已展示)与shelve.Shelf.sync()方法(该方法用于清除shelve的内部缓存,并对磁盘上文件的数据与所做的改变进行同步——这里就是添加一个新项),我们不需要学习任何新语法。
def edit_dvd(db):
old_title = find_dvd(db, "edit")
if old_title is None:
return
title = Console.get.string("Title", "title", old_title)
if not title:
return
director, year, duration = db[old_title]
...
db[title]= (director, year, duration)
if title != old_title:
del db[old_title]
db.sync()
为对某个DVD进行编辑,用户必须首先选择要操作的DVD,也就是获取DVD 的标题,因为标题用作键,值则用于存放其他相关数据。由于必要的功能在其他场合 (比如移除DVD)也需要使用,因此我们将其实现在一个单独的find_dvd()函数中,稍后将査看该函数。如果找到了该DVD,我们就获取用户所做的改变,并使用现有值作为默认值,以便提高交互的速度。(对于这一函数,我们忽略了大部分用户接口代码, 因为其与添加DVD时几乎是相同的。)最后,我们保存数据,就像添加时所做的一样。如果标题未作改变,就重写相关联的值;如果标题已改变,就创建一个新的键-值对, 并且需要删除原始项。
def find_dvd(db, message):
message = "(Start of) title to " + message
while True:
matches =[]
start = Console.get_string(message, "title")
if not start:
return None
for title in db:
if title.lower().startswith(start.lower()):
matches.append(title)
if len(matches) == 0:
print("There are no dvds starting with", start)
continue
elif len(matches) == 1:
return matches[0]
elif len(matches) DISPLAY_LIMIT:
print("Too many dvds start with {0}; try entering more of the title".format(start)
continue
else:
matches = sorted(matches, key=str.lower)
for i, match in enumerate(matches):
print("{0}: {1}".format(i+1, match))
which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",
"number", minimum=1, maximum=len(matches))
return matches[which - 1] if which != 0 else None
为尽可能快而容易地发现某个DVD,我们需要用户只输入其标题的一个或头几个字符。在具备了标题的起始字符后,我们在DBM中迭代并创建一个匹配列表。如果只有一个匹配项,就返回该项;如果有几个匹配项(但少于DISPLAY_LIMIT, 一个在程序中其他地方设置的整数),就以大小写不敏感的顺序展示所有这些匹配项,并为每一项设置一个编号,以便用户可以只输入编号就可以选择某个标题。(Console.get_integer()函数可以接受0,即便最小值大于0,以便0可以用作一个删除值。通过使用参数allow_zero=False, 可以禁止这种行为。我们不能使用Enter键,也就是说,没有什么意味着取消,因为什么也不输入意味着接受默认值。)
def list_dvds(db):
start =”"
if len(db) DISPLAY.LIMIT:
start = Console.get_string(“List those starting with [Enter=all]”, "start”)
print()
for title in sorted(db, key=str.lower):
if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):
director, year, duration = db[title]
print("{title} ({year}) {duration} minute{0}, by "
"{director}".format(Util.s(duration),**locals()))
列出所有DVD (或者那些标题以某个子字符串引导)就是对DBM的所有项进行迭代。
Util.s()函数就是简单的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此,如果时间长度不是1分钟,就返回"s"。
def remove_dvd(db):
title = find_dvd(db, "remove")
if title is None:
return
ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")
if ans:
del db[title]
db.sync()
要移除一个DVD,首先需要找到用户要移除的DVD,并请求确认,获取后从DBM中删除该项即可。
到这里,我们展示了如何使用shelve模块打开(或创建)一个DBM文件,以及如何向其中添加项、编辑项、对其项进行迭代以及移除某个项。
遗憾的是,在我们的数据设计中存在一个瑕疵。发行者名称是重复的,这很容易导致不一致性,比如,发行者Danny DeVito可能被输入为"Danny De Vito",用于 一个电影;也可以输入为“Danny deVito",用于另一个。为解决这一问题,可以使用两个DBM文件,主DVD文件使用标题键与(年份,时间长度,发行者ID)值; 发行者文件使用发行者ID (整数)键与发行者名称值。下一节展示的SQL数据库 版程序将避免这一瑕疵,这是通过使用两个表格实现的,一个用于DVD,另一个用于发行者。
12.2 SQL数据库
大多数流行的SQL数据库的接口在第三方模块中是可用的,Python带有sqlite3 模块(以及SQLite 3数据库),因此,在Python中,可以直接开始数据库程序设计。SQLite是一个轻量级的SQL数据库,缺少很多诸如PostgreSQL这种数据库的功能, 但非常便于构造原型系统,并且在很多情况下也是够用的。
为使后台数据库之间的切换尽可能容易,PEP 249 (Python Database API Specification v2.0)提供了称为DB-API 2.0的API规范。数据库接口应该遵循这一规范,比如sqlite3模块就遵循这一规范,但不是所有第三方模块都遵循。API规范中指定了两种主要的对象,即连接对象与游标对象。表12-1与表12-2中分别列出了这两种对象必须支持的API。在sqlite3模块中,除DB-API 2.0规范必需的之外,其连接对象与游标对象都提供了很多附加的属性与方法。
DVD程序的SQL版本为dvds.sql.py,该程序将发行者与DVD数据分开存储,以 避免重复,并提供一个新菜单,以供用户列出发行者。该程序使用的两个表格在图12-1
def connect(filename):
create= not os.path.exists(filename)
db = sqlite3.connect(filename)
if create:
cursor = db.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE directors ("
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "
"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")
cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "
"title TEXT NOT NULL, "
"year INTEGER NOT NULL,"
"duration INTEGER NOT NULL, "
"director_id INTEGER NOT NULL, ”
"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")
db.commit()
return db
sqlite3.connect()函数会返回一个数据库对象,并打开其指定的数据库文件。如果该文件不存在,就创建一个空的数据库文件。鉴于此,在调用sqlite3.connect()之前,我们要注意数据库是否是准备从头开始创建,如果是,就必须创建该程序要使用的表格。所有査询都是通过一个数据库游标完成的,可以从数据库对象的cursor()方法获取。
注意,两个表格都是使用一个ID字段创建的,ID字段有一个AUTOINCREMENT 约束——这意味着SQLite会自动为ID字段赋予唯一性的数值,因此,在插入新记录时,我们可以将这些字段留给SQLite处理。
SQLite支持有限的数据类型——实际上就是布尔型、数值型与字符串——但使用数据'‘适配器”可以对其进行扩展,或者是扩展到预定义的数据类型(比如那些用于日期与datetimes的类型),或者是用于表示任意数据类型的自定义类型。DVD程序并不需要这一功能,如果需要,sqlite3模块的文档提供了很多详细解释。我们使用的外部键语法可能与用于其他数据库的语法不同,并且在任何情况下,只是记录我们的意图,因为SQLite不像很多其他数据库那样需要强制关系完整性,sqlite3另一点与众不同的地方在于其默认行为是支持隐式的事务处理,因此,没有提供显式的“开始事务” 方法。
def add_dvd(db):
title = Console.get_string("Title", "title")
if not title:
return
director = Console.get_string("Director", "director")
if not director:
return
year = Console.get_integer("Year", "year”, minimum=1896,
maximum=datetime.date.today().year)
duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",
minimum=0,maximum=60*48)
director_id = get_and_set_director(db, director)
cursor = db.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO dvds ”
"(title, year, duration, director_id)"
"VALUES (?, ?, ?, ?)",
(title, year, duration, director_id))
db.commit()
这一函数的开始代码与dvds-dbm.py程序中的对应函数一样,但在完成数据的收集后,与原来的函数有很大的差别。用户输入的发行者可能在也可能不在directors表格中,因此,我们有一个get_and_set_director()函数,在数据库中尚无某个发行者时, 该函数就将其插入到其中,无论哪种情况都返回就绪的发行者ID,以便在需要的时候插入到dvds表。在所有数据都可用后,我们执行一条SQL INSERT语句。我们不需要指定记录ID,因为SQLite会自动为我们提供。
在査询中,我们使用问号(python3工厂函数?)作为占位符,每个?都由包含SQL语句的字符串后面的序列中的值替代。命名的占位符也可以使用,后面在编辑记录时我们将看到。尽管避免使用占位符(而只是简单地使用嵌入到其中的数据来格式化SQL字符串)也是可能的,我们建议总是使用占位符,并将数据项正确编码与转义的工作留给数据库模块来完成。使用占位符的另一个好处是可以提高安全性,因为这可以防止任意的SQL 被恶意地插入到一个査询中。
def get_and_set_director(db, director):
director_id = get_director_id(db, director)
if directorjd is not None:
return director_id
cursor = db.cursor()
cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)”,(director,))
db.commit()
return get_director_id(db, director)
这一函数返回给定发行者的ID,并在必要的时候插入新的发行者记录。如果某个记录被插入,我们首先尝试使用get_director_id()函数取回其ID。
def get_director_id(db, director):
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))
fields = cursor.fetchone()
return fields[0] if fields is not None else None
get_director_id()函数返回给定发行者的ID,如果数据库中没有指定的发行者,就返回None。我们使用fetchone()方法,因为或者有一个匹配的记录,或者没有。(我们知道,不会有重复的发行者,因为directors表格的名称字段有一个UNIQUE约束,在任何情况下,在添加一个新的发行者之前,我们总是先检査其是否存在。)这种取回方法总是返回一个字段序列(如果没有更多的记录,就返回None)。即便如此,这里我们只是请求返回一个单独的字段。
def edit_dvd(db):
title, identity = find_dvd(db, "edit")
if title is None:
return
title = Console.get_string("Title","title", title)
if not title:
return
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.duration, directors.name"
“FROM dvds, directors "
"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "
"dvds.id=:id", dict(id=identity))
year, duration, director = cursor.fetchone()
director = Console.get_string("Director", "director", director)
if not director:
return
year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)
duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",
duration, minimum=0, maximum=60*48)
director_id = get_and_set_director(db, director)
cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"
"duration=:duration, director_id=:directorjd "
"WHERE id=:identity", locals())
db.commit()
要编辑DVD记录,我们必须首先找到用户需要操纵的记录。如果找到了某个记录,我们就给用户修改其标题的机会,之后取回该记录的其他字段,以便将现有值作为默认值,将用户的输入工作最小化,用户只需要按Enter键就可以接受默认值。这里,我们使用了命名的占位符(形式为:name),并且必须使用映射来提供相应的值。对SELECT语句,我们使用一个新创建的字典;对UPDATE语句,我们使用的是由 locals()返回的字典。
我们可以同时为这两个语句都使用新字典,这种情况下,对UPDATE语句,我们可以传递 dict(title=title, year=year, duration=duration, director_id=director_id, id=identity)),而非 locals()。
在具备所有字段并且用户已经输入了需要做的改变之后,我们取回相应的发行者ID (如果必要就插入新的发行者记录),之后使用新数据对数据库进行更新。我们采用了一种简化的方法,对记录的所有字段进行更新,而不仅仅是那些做了修改的字段。
在使用DBM文件时,DVD标题被用作键,因此,如果标题进行了修改,我们就需要创建一个新的键-值项,并删除原始项。不过,这里每个DVD记录都有一个唯一性的ID,该ID是记录初次插入时创建的,因此,我们只需要改变任何其他字段的值, 而不需要其他操作。
def find_dvd(db, message):
message = "(Start of) title to " + message
cursor = db.cursor()
while True: .
start = Console.get_stnng(message, "title")
if not start:
return (None, None)
cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "
"WHERE title LIKE ? ORDER BY title”,
(start +"%",))
records = cursor.fetchall()
if len(records) == 0:
print("There are no dvds starting with", start)
continue
elif len(records) == 1:
return records[0]
elif len(records) DISPLAY_LIMIT:
print("Too many dvds ({0}) start with {1}; try entering "
"more of the title".format(len(records),start))
continue
else:
for i, record in enumerate(records):
print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))
which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",
"number", minimum=1, maximum=len(records))
return records[which -1] if which != 0 else (None, None)
这一函数的功能与dvdsdbm.py程序中的find_dvd()函数相同,并返回一个二元组 (DVD标题,DVD ID)或(None, None),具体依赖于是否找到了某个记录。这里并不需要在所有数据上进行迭代,而是使用SQL通配符(%),因此只取回相关的记录。
由于我们希望匹配的记录数较小,因此我们一次性将其都取回到序列的序列中。如果有不止一个匹配的记录,但数量上又少到可以显示,我们就打印记录,并将每条记录附带一个数字编号,以便用户可以选择需要的记录,其方式与在dvds-dbm.py程序中所做的类似:
def list_dvds(db):
cursor = db.cursor()
sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.duration, "
"directors.name FROM dvds, directors "
"WHERE dvds.director_id = directors.id")
start = None
if dvd_count(db) DISPLAY_LIMIT:
start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")
sql += " AND dvds.title LIKE ?"
sql += ” ORDER BY dvds.title"
print()
if start is None:
cursor.execute(sql)
else:
cursor.execute(sql, (start +"%",))
for record in cursor:
print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))
要列出每个DVD的详细资料,我们执行一个SELECT査询。该査询连接两个表,如果记录(由dvd_count()函数返回)数量超过了显示限制值,就将第2个元素添加到WHERE 分支,之后执行该査询,并在结果上进行迭代。每个记录都是一个序列,其字段是与 SELECT査询相匹配的。
def dvd_count(db):
cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")
return cursor.fetchone()[0]
我们将这几行代码放置在一个单独的函数中,因为我们在几个不同的函数中都需要使用这几行代码。
我们忽略了 list_directors()函数的代码,因为该函数在结构上与list_dvds()函数非常类似,只不过更简单一些,因为本函数只列出一个字段(name)。
def remove_dvd(db):
title, identity = find_dvd(db, "remove")
if title is None:
return
ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")
if ans:
cursor = db.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))
db.commit()
在用户需要删除一个记录时,将调用本函数,并且本函数与dvds-dbm.py程序中 相应的函数是非常类似的。
到此,我们完全查阅了 dvds-sql.py程序,并且了解了如何创建数据库表格、选取 记录、在选定的记录上进行迭代以及插入、更新与删除记录。使用execute()方法,我们可以执行底层数据库所支持的任意SQL语句。
SQLite提供了比我们这里使用的多得多的功能,包括自动提交模式(以及任意其他类型的事务控制),以及创建可以在SQL查询内执行的函数的能力。提供一个工厂函数并用于控制对每个取回的记录返回什么(比如,一个字典或自定义类型,而不是字段序列)也是可能的。此外,通过传递“:memory:”作为文件名,创建内存中的SQLite 数据库也是可能的。
以上内容部分摘自视频课程05后端编程Python22 数据库编程,更多实操示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程,学习更轻松,不花钱还能学习真本领。
关于python3工厂函数和简述python序列中的工厂函数的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。





