python函数枚举 python枚举有什么用

python中ls【】【】是什么意思？

【CSDN 编者按】Python 风头正盛，未来一段时间内想必也会是热门编程语言之一。因此，熟练掌握 Python 对开发者来说极其重要，说不定能给作为开发者的你带来意想不到的财富。

作者 | Sebastian Opałczyński

编译 | 弯月 责编 | 张文

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

在本文中，我们来看一看日常工作中经常使用的一些 Python 小技巧。

集合

开发人员常常忘记 Python 也有集合数据类型，大家都喜欢使用列表处理一切。

集合（set）是什么？简单来说就是：集合是一组无序事物的汇集，不包含重复元素。

如果你熟练掌握集合及其逻辑，那么很多问题都可以迎刃而解。举个例子，如何获取一个单词中出现的字母？

myword = "NanananaBatman"set(myword){'N', 'm', 'n', 'B', 'a', 't'}

就这么简单，问题解决了，这个例子就来自 Python 的官方文档，大可不必过于惊讶。

再举一个例子，如何获取一个列表的各个元素，且不重复？

# first you can easily change set to list and other way aroundmylist = ["a", "b", "c","c"]# let's make a set out of itmyset = set(mylist)# myset will be:{'a', 'b', 'c'}# and, it's already iterable so you can do:for element in myset:print(element)# but you can also convert it to list again:mynewlist = list(myset)# and mynewlist will be:['a', 'b', 'c']

我们可以看到，“c”元素不再重复出现了。只有一个地方你需要注意，mylist 与 mynewlist 之间的元素顺序可能会有所不同：

mylist = ["c", "c", "a","b"]mynewlist = list(set(mylist))# mynewlist is:['a', 'b', 'c']

可以看出，两个列表的元素顺序不同。

下面，我们来进一步深入。

假设某些实体之间有一对多的关系，举个更加具体的例子：用户与权限。通常，一个用户可以拥有多个权限。现在假设某人想要修改多个权限，即同时添加和删除某些权限，应当如何解决这个问题？

# this is the set of permissions before change;original_permission_set = {"is_admin","can_post_entry", "can_edit_entry", "can_view_settings"}# this is new set of permissions;new_permission_set = {"can_edit_settings","is_member", "can_view_entry", "can_edit_entry"}# now permissions to add will be:new_permission_set.difference(original_permission_set)# which will result:{'can_edit_settings', 'can_view_entry', 'is_member'}# As you can see can_edit_entry is in both sets; so we do notneed# to worry about handling it# now permissions to remove will be:original_permission_set.difference(new_permission_set)# which will result:{'is_admin', 'can_view_settings', 'can_post_entry'}# and basically it's also true; we switched admin to member, andadd# more permission on settings; and removed the post_entrypermission

总的来说，不要害怕使用集合，它们能帮助你解决很多问题，更多详情，请参考 Python 官方文档。

日历

当开发与日期和时间有关的功能时，有些信息可能非常重要，比如某一年的这个月有多少天。这个问题看似简单，但是我相信日期和时间是一个非常有难度的话题，而且我觉得日历的实现问题非常多，简直就是噩梦，因为你需要考虑大量的极端情况。

那么，究竟如何才能找出某个月有多少天呢？

import calendarcalendar.monthrange(2020, 12)# will result:(1, 31)# BUT! you need to be careful here, why? Let's read thedocumentation:help(calendar.monthrange)# Help on function monthrange in module calendar:# monthrange(year, month)# Return weekday (0-6~ Mon-Sun) and number of days (28-31) for# year, month.# As you can see the first value returned in tuple is a weekday,# not the number of the first day for a given month; let's try# to get the same for 2021calendar.monthrange(2021, 12)(2, 31)# So this basically means that the first day of December 2021 isWed# and the last day of December 2021 is 31 (which is obvious,cause# December always has 31 days)# let's play with Februarycalendar.monthrange(2021, 2)(0, 28)calendar.monthrange(2022, 2)(1, 28)calendar.monthrange(2023, 2)(2, 28)calendar.monthrange(2024, 2)(3, 29)calendar.monthrange(2025, 2)(5, 28)# as you can see it handled nicely the leap year;

某个月的第一天当然非常简单，就是 1 号。但是，“某个月的第一天是周X”，如何使用这条信息呢？你可以很容易地查到某一天是周几：

calendar.monthrange(2024, 2)(3, 29)# means that February 2024 starts on Thursday# let's define simple helper:weekdays = ["Monday", "Tuesday","Wednesday", "Thursday", "Friday","Saturday", "Sunday"]# now we can do something like:weekdays[3]# will result in:'Thursday'# now simple math to tell what day is 15th of February 2020:offset = 3 # it's thefirst value from monthrangefor day in range(1, 29):print(day,weekdays[(day + offset - 1) % 7])1 Thursday2 Friday3 Saturday4 Sunday...18 Sunday19 Monday20 Tuesday21 Wednesday22 Thursday23 Friday24 Saturday...28 Wednesday29 Thursday# which basically makes sense;

也许这段代码不适合直接用于生产，因为你可以使用 datetime 更容易地查找星期：

from datetime import datetimemydate = datetime(2024, 2, 15)datetime.weekday(mydate)# will result:3# or:datetime.strftime(mydate, "%A")'Thursday'

总的来说，日历模块有很多有意思的地方，值得慢慢学习：

# checking if year is leap:calendar.isleap(2021) #Falsecalendar.isleap(2024) #True# or checking how many days will be leap days for given yearspan:calendar.leapdays(2021, 2026) # 1calendar.leapdays(2020, 2026) # 2# read the help here, as range is: [y1, y2), meaning that second# year is not included;calendar.leapdays(2020, 2024) # 1

枚举有第二个参数

是的，枚举有第二个参数，可能很多有经验的开发人员都不知道。下面我们来看一个例子：

mylist = ['a', 'b', 'd', 'c', 'g', 'e']for i, item in enumerate(mylist):print(i, item)# Will give:0 a1 b2 d3 c4 g5 e# but, you can add a start for enumeration:for i, item in enumerate(mylist, 16):print(i, item)# and now you will get:16 a17 b18 d19 c20 g21 e

第二个参数可以指定枚举开始的地方，比如上述代码中的 enumerate(mylist,16)。如果你需要处理偏移量，则可以考虑这个参数。

if-else 逻辑

你经常需要根据不同的条件，处理不同的逻辑，经验不足的开发人员可能会编写出类似下面的代码：

OPEN = 1IN_PROGRESS = 2CLOSED = 3def handle_open_status():print('Handling openstatus')def handle_in_progress_status():print('Handling inprogress status')def handle_closed_status():print('Handling closedstatus')def handle_status_change(status):if status == OPEN:handle_open_status()elif status ==IN_PROGRESS:handle_in_progress_status()elif status == CLOSED:handle_closed_status()handle_status_change(1) #Handling open statushandle_status_change(2) #Handling in progress statushandle_status_change(3) #Handling closed status

虽然这段代码看上去也没有那么糟，但是如果有 20 多个条件呢？

那么，究竟应该怎样处理呢？

from enum import IntEnumclass StatusE(IntEnum):OPEN = 1IN_PROGRESS = 2CLOSED = 3def handle_open_status():print('Handling openstatus')def handle_in_progress_status():print('Handling inprogress status')def handle_closed_status():print('Handling closedstatus')handlers = {StatusE.OPEN.value:handle_open_status,StatusE.IN_PROGRESS.value: handle_in_progress_status,StatusE.CLOSED.value:handle_closed_status}def handle_status_change(status):if status not inhandlers:raiseException(f'No handler found for status: {status}')handler =handlers[status]handler()handle_status_change(StatusE.OPEN.value) # Handling open statushandle_status_change(StatusE.IN_PROGRESS.value) # Handling in progress statushandle_status_change(StatusE.CLOSED.value) # Handling closed statushandle_status_change(4) #Will raise the exception

在 Python 中这种模式很常见，它可以让代码看起来更加整洁，尤其是当方法非常庞大，而且需要处理大量条件时。

enum 模块

enum 模块提供了一系列处理枚举的工具函数，最有意思的是 Enum 和 IntEnum。我们来看个例子：

from enum import Enum, IntEnum, Flag, IntFlagclass MyEnum(Enum):FIRST ="first"SECOND ="second"THIRD ="third"class MyIntEnum(IntEnum):ONE = 1TWO = 2THREE = 3# Now we can do things like:MyEnum.FIRST ## it has value and name attributes, which are handy:MyEnum.FIRST.value #'first'MyEnum.FIRST.name #'FIRST'# additionally we can do things like:MyEnum('first') #, get enum by valueMyEnum['FIRST'] #, get enum by name

使用 IntEnum 编写的代码也差不多，但是有几个不同之处：

MyEnum.FIRST == "first" # False# butMyIntEnum.ONE == 1 # True# to make first example to work:MyEnum.FIRST.value == "first" # True

在中等规模的代码库中，enum 模块在管理常量方面可以提供很大的帮助。

enum 的本地化可能有点棘手，但也可以实现，我用django快速演示一下：

from enum import Enumfrom django.utils.translation import gettext_lazy as _class MyEnum(Enum):FIRST ="first"SECOND ="second"THIRD ="third"@classmethoddef choices(cls):return [(cls.FIRST.value, _('first')),(cls.SECOND.value, _('second')),(cls.THIRD.value, _('third'))# And later in eg. model definiton:some_field = models.CharField(max_length=10,choices=MyEnum.choices())

iPython

iPython 就是交互式 Python，它是一个交互式的命令行 shell，有点像 Python 解释器。

首先，你需要安装 iPython：

pip install ipython

接下来，你只需要在输入命令的时候，将 Python 换成 ipython：

# you should see something like this after you start:Python 3.8.5 (default, Jul 28 2020, 12:59:40)Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informationIPython 7.18.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' forhelp.In [1]:

ipython 支持很多系统命令，比如 ls 或 cat，tab 键可以显示提示，而且你还可以使用上下键查找前面用过的命令。更多具体信息，请参见官方文档。

参考链接：

相关问答

Q1: 干货 - 一文搞定Python 枚举

enum 是一组绑定到唯一常数值的符号名称python函数枚举，并且具备可迭代性和可比较性的特性。我们可以使用 enum 创建具有良好定义的标识符，而不是直接使用魔法字符串或整数，也便于开发工程师的代码维护。

我们可以使用 class 语法创建一个枚举类型，方便我们进行读写，另外，根据函数 API 的描述定义，我们可以创建一个 enum 的子类，如下python函数枚举：

enum 自带属性 name 和 value ，日常工作中使用最多的也是这两个属性，我们打印看看结果：

枚举支持迭代和遍历顺序。举个例子：

打印结果：

可以看出，遍历的每一个 status 是一个独立的枚举成员，拥有 name 和 value 属性。

另外，我们也可以使用如下形式来进行枚举遍历：

上 面我们创建的枚举类中， value 值是可以重复的，如果我们不想枚举类中的值重复可以是用装饰器 @unique ，举例如下：

我们运行后，报如下异常：

我们查看源代码，发现加入此装饰器的枚举类型， unique 方法会将其 __members__.items() 进行遍历，追加到 duplicates 列表中，如果发现列表不为空，则抛出如上异常信息。

此功能用于我们在使用枚举时，只在意枚举的标识符的含义而不在意值的情况下，但是如果需要与字符串或整数混合使用就要额外注意。下面贴上官方的示例：

可以发现，使用 auto() 得到的是整数自增型，如果我们需要别的方式，只需要在我们的枚举类中，重写 _generate_next_value_ 方法。

枚举对象可以进行比较，但是不能进行值比较，如果需要进行值比较则需要枚举对象继承 IntEnum 对象，举个例子：

上 面的测试例子当中，我们创建了两个继承类型不一样的枚举类，可以看到继承了 IntEnum 的 Season 可以进行值的比较，而继承了 Enum 的 Part 则不能进行值比较，并且 IntEnum 类型与 Enum 类型也不能进行比较，即使属性和值一样。

枚举中可以定义枚举类自身特有的方法，也可以复写一些已经在基类中定义好的方法，比如: __init__ , __str__ , __repr__ , __hash__ , __format__ 等。举个例子：

上面我们定义了一个枚举类，其中 value 是一个枚举类型，我们可以定义 __init__ 方法去对应元组中的值，我们也复写了 __str__ 方法。

打印方法看看效果：

从输出结果看，我们自定义和复写的方法都已经成功的应用到了 Mood 类中。

不同于 java 中的枚举类, python 中的枚举类是可以被继承的，但是被继承的枚举类规定其不能定义任何成员，但可以定义抽象方法。举例如下：

测试用例可以完美运行，我们可以发现：第一个方法中，抛出了 TypeError 的异常python函数枚举；第二个测试方法中， MoreColor 继承了 Color ， Color 继承了 Shade , 并且我们可以通过子类调用父类中的方法。

主要介绍了 enum 模块的基础知识，包含枚举的创建、枚举成员和属性的访问、枚举方法的创建、枚举的继承等。其中新版中的 _ignore_ 、 _order_ 、 _missing_ 等可以学习官网的例子，另外 enum 的子类 IntEnum 、 IntFlag 等也是我们比较常用的枚举基类，本文中简单的介绍了 IntEnum ， 而 IntFlag 相比与 IntEnum 多了 , |, ^, ~ 的操作，其他的子类大家感兴趣也可以了解。

Q2: 利用Python枚举所有的排列情况

比如有1、2、3这三个数字，要进行排列，则一共有以下6种情况：

数字比较少的时候，咱们可以直接手动一一列举出来，如果有n个数字，怎么快速计算排列数呢？咱们可以靠已有的认知，自己写出公式。

综合以上情况，那就是

（数学其实就是这样，并没有什么高深的公式，就是靠一点一点简单的公式累积起来，只要逻辑严谨，推导过程详细，小白也能看得懂）

以上是对给的所有数字进行排列的情况，而更一般的情况是，给n个球，从中选择m个，计算有多少种排列情况，道理和上面一样，下面直接给出计算公式，不再赘述。

通用公式如下所示：

Q3: Python的函数都有哪些？

Python 函数

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，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。

任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

函数内容以冒号起始，并且缩进。

return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

语法

def functionname( parameters ):   "函数_文档字符串"

  function_suite

  return [expression]

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

实例(Python 2.0+)

def printme( str ):   "打印传入的字符串到标准显示设备上"

  print str

  return

函数调用

定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。

这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。

如下实例调用了printme（）函数：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 定义函数def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

  print str

  return

# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。

可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。

可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

def ChangeInt( a ):    a = 10

b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2

实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。

传可变对象实例

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def changeme( mylist ):   "修改传入的列表"

  mylist.append([1,2,3,4])

  print "函数内取值: ", mylist

  return

# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist

实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：

函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必备参数

关键字参数

默认参数

不定长参数

必备参数

必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

  print str

  return

#调用printme函数printme()

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):

 File "test.py", line 11, in module

   printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printme( str ):   "打印任何传入的字符串"

  print str

  return

#调用printme函数printme( str = "My string")

以上实例输出结果：

My string

下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printinfo( name, age ):   "打印任何传入的字符串"

  print "Name: ", name

  print "Age ", age

  return

#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )

以上实例输出结果：

Name:  mikiAge  50

默认参数

调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ):   "打印任何传入的字符串"

  print "Name: ", name

  print "Age ", age

  return

#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上实例输出结果：

Name:  mikiAge  50Name:  mikiAge  35

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):   "函数_文档字符串"

  function_suite

  return [expression]

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ):   "打印任何传入的参数"

  print "输出: "

  print arg1

  for var in vartuple:      print var

  return

# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果：

输出:10输出:706050

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。

虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30相加后的值为 :  40

return 语句

return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):   # 返回2个参数的和."

  total = arg1 + arg2

  print "函数内 : ", total

  return total

# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )

以上实例输出结果：

函数内 :  30

变量作用域

一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：

全局变量

局部变量

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

实例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ):   #返回2个参数的和."

  total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.

  print "函数内是局部变量 : ", total

  return total

#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total

以上实例输出结果：

函数内是局部变量 :  30函数外是全局变量 :  0

Q4: 如何按行枚举 python enumerate

enumerate()说明

enumerate()是python的内置函数

enumerate在字典上是枚举、列举的意思

对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串）python函数枚举，enumerate将其组成一个索引序列python函数枚举，利用它可以同时获得索引和值

enumerate多用于在for循环中得到计数

例如对于一个seq，得到python函数枚举：

(0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2])

1

1

enumerate()返回的是一个enumerate对象，例如python函数枚举：

enumerate()使用

如果对一个列表，既要遍历索引又要遍历元素时，首先可以这样写：

list1 = ["这", "是", "一个", "测试"]

for i in range (len(list1)):

print i ,list1[i]123123

上述方法有些累赘，利用enumerate()会更加直接和优美：

list1 = ["这", "是", "一个", "测试"]

for index, item in enumerate(list1):

print index, item

0 这

1 是

2 一个

3 测试1234567812345678

enumerate还可以接收第二个参数，用于指定索引起始值，如：

list1 = ["这", "是", "一个", "测试"]

for index, item in enumerate(list1, 1):

print index, item

1 这

2 是

3 一个

4 测试1234567812345678

补充

如果要统计文件的行数，可以这样写：

count = len(open(filepath, 'r').readlines())11

这种方法简单，但是可能比较慢，当文件比较大时甚至不能工作。

可以利用enumerate()：

count = -1

for index, line in enumerate(open(filepath,'r'))：

count += 1

Q5: python之枚举类型

枚举是在 Python3.4 添加python函数枚举的新功能。Python3.4 之前python函数枚举的版本可以使用，但是不能直接使用，使用之前需要先用 pip install enum 安装。

枚举可看作是一系列符号名称的集合，集合中每一个元素要保证唯一性和不可变，因此我们可以对枚举中元素进行恒等比较，通俗来讲枚举就是一系列常量的集合，枚举是可迭代的。

枚举具有不可变的特性，所以枚举的主要作用就是用来定义常量的。

枚举语法与 class 语法相同：枚举的定义可以通过继承 Enum 的方式来实现， 看一下示例：

枚举成员及属性的访问如下所示：

枚举的迭代也很简单，如下所示：

枚举成员及属性可以使用 is 进行对象比较，还可以使用 == 进行值比较，看下示例：

枚举成员不能进行大小比较，如下所示：

我们定义枚举时，成员名称是不可以重复的，但成员值是可以重复的，如果想要保证成员值不可重复，可以通过装饰器 @unique 来实现，如下所示：

参考：

python函数枚举的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python枚举有什么用、python函数枚举的信息别忘了在本站进行查找喔。