Python常用知识点
1、Set基本数据类型
a、set集合,是一个无序且不重复的元素集合
class set(object): """ set() -> new empty set object set(iterable) -> new set object Build an unordered collection of unique elements. """ def add(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Add an element to a set,添加元素 This has no effect if the element is already present. """ pass def clear(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Remove all elements from this set. 清楚内容""" pass def copy(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return a shallow copy of a set. 浅拷贝 """ pass def difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return the difference of two or more sets as a new set. A中存在,B中不存在 (i.e. all elements that are in this set but not the others.) """ pass def difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Remove all elements of another set from this set. 从当前集合中删除和B中相同的元素""" pass def discard(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Remove an element from a set if it is a member. If the element is not a member, do nothing. 移除指定元素,不存在不保错 """ pass def intersection(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return the intersection of two sets as a new set. 交集 (i.e. all elements that are in both sets.) """ pass def intersection_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Update a set with the intersection of itself and another. 取交集并更更新到A中 """ pass def isdisjoint(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return True if two sets have a null intersection. 如果没有交集,返回True,否则返回False""" pass def issubset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Report whether another set contains this set. 是否是子序列""" pass def issuperset(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Report whether this set contains another set. 是否是父序列""" pass def pop(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Remove and return an arbitrary set element. Raises KeyError if the set is empty. 移除元素 """ pass def remove(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Remove an element from a set; it must be a member. If the element is not a member, raise a KeyError. 移除指定元素,不存在保错 """ pass def symmetric_difference(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return the symmetric difference of two sets as a new set. 对称交集 (i.e. all elements that are in exactly one of the sets.) """ pass def symmetric_difference_update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Update a set with the symmetric difference of itself and another. 对称交集,并更新到a中 """ pass def union(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return the union of sets as a new set. 并集 (i.e. all elements that are in either set.) """ pass def update(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Update a set with the union of itself and others. 更新 """ pass
b、数据类型模块举例
se = {11,22,33,44,55} be = {44,55,66,77,88} # se.add(66) # print(se) #添加元素,不能直接打印! # # # # se.clear() # print(se) #清除se集合里面所有的值,不能清除单个 # # # # ce=be.difference(se) #se中存在,be中不存在的值,必须赋值给一个新的变量 # print(ce) # # # se.difference_update(be) # print(se) #在se中删除和be相同的值,不能赋值给一个新的变量,先输入转换,然后打印,也不能直接打印! # se.discard(11) # print(se) #移除指定元素,移除不存在的时候,不会报错 # se.remove(11) # print(se) #移除指定的元素,移除不存在的会报错 # se.pop() # print(se) #移除随机的元素 # # # ret=se.pop() # print(ret) #移除元素,并且可以把移除的元素赋值给另一个变量 # ce = se.intersection(be) # print(ce) #取出两个集合的交集(相同的元素) # se.intersection_update(be) # print(se) #取出两个集合的交集,并更新到se集合中 # ret = se.isdisjoint(be) # print(ret) #判断两个集合之间又没有交集,如果有交集返回False,没有返回True # ret=se.issubset(be) # print(ret) #判断se是否是be集合的子序列,如果是返回True,不是返回Flase # ret = se.issuperset(be) # print(ret) #判断se是不是be集合的父序列,如果是返回True,不是返回Flase # ret=se.symmetric_difference(be) # print(ret) #对称交集,取出除了不相同的元素 # se.symmetric_difference_update(be) # print(se) #对称交集,取出不相同的元素并更新到se集合中 # ret = se.union(be) # print(ret) #并集,把两个元素集合并在一个新的变量中
2、深浅拷贝
a、数字和字符串
对于 数字 和 字符串 而言,赋值、浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址。
import copy # ######### 数字、字符串 ######### n1 = 123 # n1 = "i am alex age 10" print(id(n1)) # ## 赋值 ## n2 = n1 print(id(n2)) # ## 浅拷贝 ## n2 = copy.copy(n1) print(id(n2)) # ## 深拷贝 ## n3 = copy.deepcopy(n1) print(id(n3))
b、其他基本数据类型
对于字典、元祖、列表 而言,进行赋值、浅拷贝和深拷贝时,其内存地址的变化是不同的。
1、赋值
赋值,只是创建一个变量,该变量指向原来内存地址,如:
n1 = {"k1": "zhangyanlin", "k2": 123, "k3": ["Aylin", 456]} n2 = n1
2、浅拷贝
浅拷贝,在内存中只额外创建第一层数据
import copy n1 = {"k1": "zhangyanlin", "k2": 123, "k3": ["aylin", 456]} n3 = copy.copy(n1)
3、深拷贝
深拷贝,在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层,即:python内部对字符串和数字的优化)
3、函数
函数式:将某功能代码封装到函数中,日后便无需重复编写,仅调用函数即可
面向对象:对函数进行分类和封装,让开发“更快更好更强...
.函数的定义主要有如下要点:
def:表示函数的关键字
函数名:函数的名称,日后根据函数名调用函数
函数体:函数中进行一系列的逻辑计算,如:发送邮件、计算出 [11,22,38,888,2]中的最大数等...
参数:为函数体提供数据
返回值:当函数执行完毕后,可以给调用者返回数据。
1、返回值
函数是一个功能块,该功能到底执行成功与否,需要通过返回值来告知调用者。
以上要点中,比较重要有参数和返回值:
def 发送短信(): 发送短信的代码... if 发送成功: return True else: return False while True: # 每次执行发送短信函数,都会将返回值自动赋值给result # 之后,可以根据result来写日志,或重发等操作 result = 发送短信() if result == False: 短信发送失败...
函数的有三中不同的参数:
普通参数
# ######### 定义函数 #########
# name 叫做函数func的形式参数,简称:形参
def func(name):
print name
# ######### 执行函数 #########
# 'zhangyanlin' 叫做函数func的实际参数,简称:实参
func('zhangyanlin')
默认参数
def func(name, age = 18):
print "%s:%s" %(name,age)
# 指定参数
func('zhangyanlin', 19)
# 使用默认参数
func('nick')
注:默认参数需要放在参数列表最后
动态参数
def func(*args): print args # 执行方式一 func(11,33,4,4454,5) # 执行方式二 li = [11,2,2,3,3,4,54] func(*li)
def func(**kwargs): print args # 执行方式一 func(name='wupeiqi',age=18) # 执行方式二 li = {'name':'wupeiqi', age:18, 'gender':'male'} func(**li)
def func(*args, **kwargs): print args print kwargs
邮件实例:
def email(p,j,k): import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr set = True try: msg = MIMEText('j', 'plain', 'utf-8') #j 邮件内容 msg['From'] = formataddr(["武沛齐",'wptawy@126.com']) msg['To'] = formataddr(["走人",'424662508@qq.com']) msg['Subject'] = "k" #k主题 server = smtplib.SMTP("smtp.126.com", 25) server.login("wptawy@126.com", "WW.3945.59") server.sendmail('wptawy@126.com', [p], msg.as_string()) server.quit() except: set = False return True formmail = input("请你输入收件人邮箱:") zhuti = input("请您输入邮件主题:") neirong = input("请您输入邮件内容:") aa=email(formmail,neirong,zhuti) if aa: print("邮件发送成功!") else: print("邮件发送失败!")
更多 Python常用知识点相关文章请关注PHP中文网!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global
