同步操作将从 闻香茶主/Python2024 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
输出方式
对输出格式的控制不只是打印空格分隔的值,还需要更多方式。格式化输出包括以下几种方法:
year = 2018
event = 'Referendum'
f'Results of the {year} {event}'
yes_votes = 42_572_654
no_votes = 43_132_495
percentage = yes_votes / (yes_votes + no_votes)
'{:-9} YES votes {:2.2%}'.format(yes_votes, percentage)
如果不需要花哨的输出,只想快速显示变量进行调试,可以用 repr() 或 str() 函数把值转化为字符串。 str() 函数返回供人阅读的值,repr() 则生成适于解释器读取的值(如果没有等效的语法,则强制执行 SyntaxError)。对于没有支持供人阅读展示结果的对象, str() 返回与 repr() 相同的值。一般情况下,数字、列表或字典等结构的值,使用这两个函数输出的表现形式是一样的。字符串有两种不同的表现形式。
示例如下:
s = 'Hello, world.'
str(s)
repr(s)
str(1/7)
x = 10 * 3.25
y = 200 * 200
s = 'The value of x is ' + repr(x) + ', and y is ' + repr(y) + '...'
print(s)
# The repr() of a string adds string quotes and backslashes:
hello = 'hello, world\n'
hellos = repr(hello)
print(hellos)
'hello, world\n'
# The argument to repr() may be any Python object:
repr((x, y, ('spam', 'eggs')))
string 模块包含 Template 类,提供了将值替换为字符串的另一种方法。该类使用 $x 占位符,并用字典的值进行替换,但对格式控制的支持比较有限。
格式化字符串字面值 (简称为 f-字符串)在字符串前加前缀 f 或 F,通过 {expression} 表达式,把 Python 表达式的值添加到字符串内。
格式说明符是可选的,写在表达式后面,可以更好地控制格式化值的方式。下例将 pi 舍入到小数点后三位:
import math
print(math.pi)
print(f'The value of pi is approximately {math.pi:.3f}.')
在 ':' 后传递整数,为该字段设置最小字符宽度,常用于列对齐:
table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 7678}
for name, phone in table.items():
print(f'{name:10} ==> {phone:10d}')
还有一些修饰符可以在格式化前转换值。 '!a' 应用 ascii() ,'!s' 应用 str(),'!r' 应用 repr():
animals = 'eels'
print(f'My hovercraft is full of {animals}.')
print(f'My hovercraft is full of {animals!r}.')
print('We are the {} who say "{}!"'.format('knights', 'Ni'))
花括号及之内的字符(称为格式字段)被替换为传递给 str.format() 方法的对象。花括号中的数字表示传递给 str.format() 方法的对象所在的位置。
print('{0} and {1}'.format('spam', 'eggs'))
print('{1} and {0}'.format('spam', 'eggs'))
str.format() 方法中使用关键字参数名引用值。
print('This {food} is {adjective}.'.format(
food='spam', adjective='absolutely horrible'))
位置参数和关键字参数可以任意组合:
print('The story of {0}, {1}, and {other}.'.format('Bill', 'Manfred',other='Georg'))
如果不想分拆较长的格式字符串,最好按名称引用变量进行格式化,不要按位置。这项操作可以通过传递字典,并用方括号 '[]' 访问键来完成。
table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
print('Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; '
'Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table))
也可以用 '**' 符号,把字典 table 当作传递的关键字参数。
table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
print('Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table))
与内置函数 vars() 结合使用时,这种方式非常实用,可以返回包含所有局部变量的字典。
例如,下面的代码生成一组整齐的列,包含给定整数及其平方与立方:
for x in range(1, 11):
print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
for x in range(1, 11):
print(repr(x).rjust(2), repr(x*x).rjust(3), end=' ')
# Note use of 'end' on previous line
print(repr(x*x*x).rjust(4))
(注意,每列之间的空格是通过使用 print() 添加的:它总在其参数间添加空格。)
字符串对象的 str.rjust() 方法通过在左侧填充空格,对给定宽度字段中的字符串进行右对齐。同类方法还有 str.ljust() 和 str.center() 。这些方法不写入任何内容,只返回一个新字符串,如果输入的字符串太长,它们不会截断字符串,而是原样返回;虽然这种方式会弄乱列布局,但也比另一种方法好,后者在显示值时可能不准确(如果真的想截断字符串,可以使用 x.ljust(n)[:n] 这样的切片操作 。)
另一种方法是 str.zfill() ,该方法在数字字符串左边填充零,且能识别正负号:
'12'.zfill(5)
'-3.14'.zfill(7)
'3.14159265359'.zfill(5)
% 运算符(求余符)也可用于字符串格式化。给定 'string' % values,则 string 中的 % 实例会以零个或多个 values 元素替换。此操作被称为字符串插值。例如
import math
print('The value of pi is approximately %10.7f.' % math.pi)
f = open('workfile', 'r')
f.closed
第一个实参是文件名字符串。第二个实参是包含描述文件使用方式字符的字符串。mode 的值包括 'r' ,表示文件只能读取;'w' 表示只能写入(现有同名文件会被覆盖);'a' 表示打开文件并追加内容,任何写入的数据会自动添加到文件末尾。'r+' 表示打开文件进行读写。mode 实参是可选的,省略时的默认值为 'r'。
通常,文件以 text mode 打开,即,从文件中读取或写入字符串时,都以指定编码方式进行编码。如未指定编码格式,默认值与平台相关 (参见 open())。在 mode 中追加的 'b' 则以 binary mode 打开文件:此时,数据以字节对象的形式进行读写。该模式用于所有不包含文本的文件。
在文本模式下读取文件时,默认把平台特定的行结束符(Unix 上为 \n, Windows 上为 \r\n)转换为 \n。在文本模式下写入数据时,默认把 \n 转换回平台特定结束符。这种操作方式在后台修改文件数据对文本文件来说没有问题,但会破坏 JPEG 或 EXE 等二进制文件中的数据。注意,在读写此类文件时,一定要使用二进制模式。
在处理文件对象时,最好使用 with 关键字。优点是,子句体结束后,文件会正确关闭,即便触发异常也可以。而且,使用 with 相比等效的 try-finally 代码块要简短得多:
with open('workfile') as f:
read_data = f.read()
# We can check that the file has been automatically closed.
f.closed
print(read_data)
如果没有使用 with 关键字,则应调用 f.close() 关闭文件,即可释放文件占用的系统资源。
警告 调用 f.write() 时,未使用 with 关键字,或未调用 f.close(),即使程序正常退出,也可能 导致 f.write() 的参数没有完全写入磁盘。
通过 with 语句,或调用 f.close() 关闭文件对象后,再次使用该文件对象将会失败。
f.close()
f.read()
本节下文中的例子假定已创建 f 文件对象。
f.read(size) 可用于读取文件内容,它会读取一些数据,并返回字符串(文本模式),或字节串对象(在二进制模式下)。 size 是可选的数值参数。省略 size 或 size 为负数时,读取并返回整个文件的内容;文件大小是内存的两倍时,会出现问题。size 取其他值时,读取并返回最多 size 个字符(文本模式)或 size 个字节(二进制模式)。如已到达文件末尾,f.read() 返回空字符串('')。
f = open('workfile', 'r')
f.read()
#f.read()
f.readline() 从文件中读取单行数据;字符串末尾保留换行符(\n),只有在文件不以换行符结尾时,文件的最后一行才会省略换行符。这种方式让返回值清晰明确;只要 f.readline() 返回空字符串,就表示已经到达了文件末尾,空行使用 '\n' 表示,该字符串只包含一个换行符。
f.close()
f = open('workfile', 'r')
f.readline()
f.readline()
#f.readline()
从文件中读取多行时,可以用循环遍历整个文件对象。这种操作能高效利用内存,快速,且代码简单:
f.close()
f = open('workfile', 'r')
for line in f:
print(line, end='')
f.close()
如需以列表形式读取文件中的所有行,可以用 list(f) 或 f.readlines()。
f.write(string) 把 string 的内容写入文件,并返回写入的字符数。
f = open('workfile', 'a')
f.write('This is a test\n')
f.close()
写入其他类型的对象前,要先把它们转化为字符串(文本模式)或字节对象(二进制模式):
value = ('the answer', 42)
s = str(value) # convert the tuple to string
f.write(s)
f.tell() 返回整数,给出文件对象在文件中的当前位置,表示为二进制模式下时从文件开始的字节数,以及文本模式下的意义不明的数字。
f.seek(offset, whence) 可以改变文件对象的位置。通过向参考点添加 offset 计算位置;参考点由 whence 参数指定。 whence 值为 0 时,表示从文件开头计算,1 表示使用当前文件位置,2 表示使用文件末尾作为参考点。省略 whence 时,其默认值为 0,即使用文件开头作为参考点。
f = open('workfile', 'rb+')
f.write(b'0123456789abcdef')
f.seek(5) # Go to the 6th byte in the file
f.read(1)
f.seek(-3, 2) # Go to the 3rd byte before the end
f.read(1)
在文本文件(模式字符串未使用 b 时打开的文件)中,只允许相对于文件开头搜索(使用 seek(0, 2) 搜索到文件末尾是个例外),唯一有效的 offset 值是能从 f.tell() 中返回的,或 0。其他 offset 值都会产生未定义的行为。
文件对象还支持 isatty() 和 truncate() 等方法,但不常用;文件对象的完整指南详见库参考。
从文件写入或读取字符串很简单,数字则稍显麻烦,因为 read() 方法只返回字符串,这些字符串必须传递给 int() 这样的函数,接受 '123' 这样的字符串,并返回数字值 123。保存嵌套列表、字典等复杂数据类型时,手动解析和序列化的操作非常复杂。
Python 支持 JSON (JavaScript Object Notation) 这种流行数据交换格式,用户无需没完没了地编写、调试代码,才能把复杂的数据类型保存到文件。json 标准模块采用 Python 数据层次结构,并将之转换为字符串表示形式;这个过程称为 serializing (序列化)。从字符串表示中重建数据称为 deserializing (解序化)。在序列化和解序化之间,表示对象的字符串可能已经存储在文件或数据中,或通过网络连接发送到远方 的机器。
注解: JSON 格式通常用于现代应用程序的数据交换。程序员早已对它耳熟能详,可谓是交互操作的不二之选。
只需一行简单的代码即可查看某个对象的 JSON 字符串表现形式:
import json
x = [1, 'simple', 'list']
json.dumps(x)
dumps() 函数还有一个变体, dump() ,它只将对象序列化为 text file 。因此,如果 f 是 text file 对象,可以这样做:
json.dump(x, f)
要再次解码对象,如果 f 是已打开、供读取的 text file 对象:
x = json.load(f)
这种简单的序列化技术可以处理列表和字典,但在 JSON 中序列化任意类的实例,则需要付出额外努力。json 模块的参考包含对此的解释。
参见 pickle - 封存模块
与 JSON 不同,pickle 是一种允许对复杂 Python 对象进行序列化的协议。因此,它为 Python 所特有,不能用于与其他语言编写的应用程序通信。默认情况下它也是不安全的:如果解序化的数据是由手段高明的攻击者精心设计的,这种不受信任来源的 pickle 数据可以执行任意代码。
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