强烈建议收藏！60 个 Python 闯关小例子！

菜鸟学Python 510篇原创内容公众号来源丨https://github.com/jackzhenguo/python-small-examples一、 数字1 求绝对值绝对值或复数的模In [1]: abs(-6)Out[1]: 62 进制转化十进制转换为二进制：In [2]: bin(10)Out[2]: '0b1010'十进制转换为八进制：In [3]: oct(9)Out[3]: '0o11'十进制转换为十六进制：In [4]: hex(15)Out[4]: '0xf'3 整数和ASCII互转十进制整数对应的ASCII字符In [1]: chr(65)Out[1]: 'A'查看某个ASCII字符对应的十进制数In [1]: ord('A')Out[1]: 654 元素都为真检查所有元素都为真，返回 True，否则为FalseIn [5]: all([1,0,3,6])Out[5]: FalseIn [6]: all([1,2,3])Out[6]: True5 元素至少一个为真检查至少有一个元素为真返回True，否则FalseIn [7]: any([0,0,0,[]])Out[7]: FalseIn [8]: any([0,0,1])Out[8]: True6 判断是真是假测试一个对象是True, 还是False.In [9]: bool([0,0,0])Out[9]: TrueIn [10]: bool([])Out[10]: FalseIn [11]: bool([1,0,1])Out[11]: True7 创建复数创建一个复数In [1]: complex(1,2)Out[1]: (1+2j)8 取商和余数分别取商和余数In [1]: divmod(10,3)Out[1]: (3, 1)9 转为浮点类型将一个整数或数值型字符串转换为浮点数In [1]: float(3)Out[1]: 3.0如果不能转化为浮点数，则会报ValueError:In [2]: float('a')# ValueError: could not convert string to float: 'a'10 转为整型int(x, base =10) , x可能为字符串或数值，将x 转换为一个普通整数。如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出了普通整数的表示范围，一个长整数被返回。In [1]: int('12',16)Out[1]: 1811 次幂base为底的exp次幂，如果mod给出，取余In [1]: pow(3, 2, 4)Out[1]: 112 四舍五入四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：In [11]: round(10.0222222, 3)Out[11]: 10.022In [12]: round(10.05,1)Out[12]: 10.113 链式比较i = 3print(1 < i < 3) # Falseprint(1 < i <= 3) # True二、 字符串14 字符串转字节字符串转换为字节类型In [12]: s = 'apple'In [13]: bytes(s,encoding='utf-8')Out[13]: b'apple'15 任意对象转为字符串In [14]: i = 100In [15]: str(i)Out[15]: '100'In [16]: str([])Out[16]: '[]'In [17]: str(tuple())Out[17]: '()'16 执行字符串表示的代码将字符串编译成python能识别或可执行的代码，也可以将文字读成字符串再编译。In [1]: s = 'print('helloworld')'In [2]: r = compile(s,'<string>', 'exec')In [3]: rOut[3]: <code object <module> at 0x0000000005DE75D0, file '<string>', line 1>In [4]: exec(r)helloworld17 计算表达式将字符串str 当成有效的表达式来求值并返回计算结果取出字符串中内容In [1]: s = '1 + 3 +5'...: eval(s)...:Out[1]: 918 字符串格式化格式化输出字符串，format(value, format_spec)实质上是调用了value的__format__(format_spec)方法。In [104]: print('i am {0},age{1}'.format('tom',18))i am tom,age183.1415926{:.2f}3.14保留小数点后两位3.1415926{:+.2f}+3.14带符号保留小数点后两位-1{:+.2f}-1.00带符号保留小数点后两位2.71828{:.0f}3不带小数5{:0>2d}05数字补零 (填充左边, 宽度为2)5{:x<4d}5xxx数字补x (填充右边, 宽度为4)10{:x<4d}10xx数字补x (填充右边, 宽度为4)1000000{:,}1,000,000以逗号分隔的数字格式0.25{:.2%}25.00%百分比格式1000000000{:.2e}1.00e+09指数记法18{:>10d}' 18'右对齐 (默认, 宽度为10)18{:<10d}'18 '左对齐 (宽度为10)18{:^10d}' 18 '中间对齐 (宽度为10)三、 函数19 拿来就用的排序函数排序：In [1]: a = [1,4,2,3,1]In [2]: sorted(a,reverse=True)Out[2]: [4, 3, 2, 1, 1]In [3]: a = [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},{'name':'...: xiaohong','age':20,'gender':'female'}]In [4]: sorted(a,key=lambda x: x['age'],reverse=False)Out[4]:[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},{'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}]20 求和函数求和：In [181]: a = [1,4,2,3,1]In [182]: sum(a)Out[182]: 11In [185]: sum(a,10) #求和的初始值为10Out[185]: 2121 nonlocal用于内嵌函数中关键词nonlocal常用于函数嵌套中，声明变量i为非局部变量；如果不声明，i+=1表明i为函数wrapper内的局部变量，因为在i+=1引用(reference)时,i未被声明，所以会报unreferenced variable的错误。def excepter(f):i = 0t1 = time.time()def wrapper():try:f()except Exception as e:nonlocal ii += 1print(f'{e.args[0]}: {i}')t2 = time.time()if i == n:print(f'spending time:{round(t2-t1,2)}')return wrapper22 global 声明全局变量先回答为什么要有global，一个变量被多个函数引用，想让全局变量被所有函数共享。有的伙伴可能会想这还不简单，这样写：i = 5def f():print(i)def g():print(i)passf()g()f和g两个函数都能共享变量i，程序没有报错，所以他们依然不明白为什么要用global.但是，如果我想要有个函数对i递增，这样：def h():i += 1h()此时执行程序，bang, 出错了！抛出异常：UnboundLocalError，原来编译器在解释i+=1时会把i解析为函数h()内的局部变量，很显然在此函数内，编译器找不到对变量i的定义，所以会报错。global就是为解决此问题而被提出，在函数h内，显式地告诉编译器i为全局变量，然后编译器会在函数外面寻找i的定义，执行完i+=1后，i还为全局变量，值加1：i = 0def h():global ii += 1h()print(i)23 交换两元素def swap(a, b):return b, aprint(swap(1, 0)) # (0,1)24 操作函数对象In [31]: def f():...: print('i\'m f')...:In [32]: def g():...: print('i\'m g')...:In [33]: [f,g][1]()i'm g创建函数对象的list，根据想要调用的index，方便统一调用。25 生成逆序序列list(range(10,-1,-1)) # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]第三个参数为负时，表示从第一个参数开始递减，终止到第二个参数(不包括此边界)26 函数的五类参数使用例子python五类参数：位置参数，关键字参数，默认参数，可变位置或关键字参数的使用。def f(a,*b,c=10,**d):print(f'a:{a},b:{b},c:{c},d:{d}')默认参数c不能位于可变关键字参数d后.调用f:In [10]: f(1,2,5,width=10,height=20)a:1,b:(2, 5),c:10,d:{'width': 10, 'height': 20}可变位置参数b实参后被解析为元组(2,5);而c取得默认值10; d被解析为字典.再次调用f:In [11]: f(a=1,c=12)a:1,b:(),c:12,d:{}a=1传入时a就是关键字参数，b,d都未传值，c被传入12，而非默认值。注意观察参数a, 既可以f(1),也可以f(a=1) 其可读性比第一种更好，建议使用f(a=1)。如果要强制使用f(a=1)，需要在前面添加一个星号:def f(*,a,**b):print(f'a:{a},b:{b}')此时f(1)调用，将会报错：TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given只能f(a=1)才能OK.说明前面的*发挥作用，它变为只能传入关键字参数，那么如何查看这个参数的类型呢？借助python的inspect模块：In [22]: for name,val in signature(f).parameters.items():...: print(name,val.kind)...:a KEYWORD_ONLYb VAR_KEYWORD可看到参数a的类型为KEYWORD_ONLY，也就是仅仅为关键字参数。但是，如果f定义为：def f(a,*b):print(f'a:{a},b:{b}')查看参数类型：In [24]: for name,val in signature(f).parameters.items():...: print(name,val.kind)...:a POSITIONAL_OR_KEYWORDb VAR_POSITIONAL可以看到参数a既可以是位置参数也可是关键字参数。27 使用slice对象生成关于蛋糕的序列cake1：In [1]: cake1 = list(range(5,0,-1))In [2]: b = cake1[1:10:2]In [3]: bOut[3]: [4, 2]In [4]: cake1Out[4]: [5, 4, 3, 2, 1]再生成一个序列：In [5]: from random import randint...: cake2 = [randint(1,100) for _ in range(100)]...: # 同样以间隔为2切前10个元素，得到切片d...: d = cake2[1:10:2]In [6]: dOut[6]: [75, 33, 63, 93, 15]你看，我们使用同一种切法，分别切开两个蛋糕cake1,cake2. 后来发现这种切法极为经典，又拿它去切更多的容器对象。那么，为什么不把这种切法封装为一个对象呢？于是就有了slice对象。定义slice对象极为简单，如把上面的切法定义成slice对象：perfect_cake_slice_way = slice(1,10,2)#去切cake1cake1_slice = cake1[perfect_cake_slice_way]cake2_slice = cake2[perfect_cake_slice_way]In [11]: cake1_sliceOut[11]: [4, 2]In [12]: cake2_sliceOut[12]: [75, 33, 63, 93, 15]与上面的结果一致。对于逆向序列切片，slice对象一样可行：a = [1,3,5,7,9,0,3,5,7]a_ = a[5:1:-1]named_slice = slice(5,1,-1)a_slice = a[named_slice]In [14]: a_Out[14]: [0, 9, 7, 5]In [15]: a_sliceOut[15]: [0, 9, 7, 5]频繁使用同一切片的操作可使用slice对象抽出来，复用的同时还能提高代码可读性。28 lambda 函数的动画演示有些读者反映，lambda函数不太会用，问我能不能解释一下。比如，下面求这个 lambda函数：def max_len(*lists):return max(*lists, key=lambda v: len(v))有两点疑惑：参数v的取值？lambda函数有返回值吗？如果有，返回值是多少？调用上面函数，求出以下三个最长的列表：r = max_len([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8])print(f'更长的列表是{r}')程序完整运行过程，动画演示如下：结论：参数v的可能取值为*lists，也就是 tuple 的一个元素。lambda函数返回值，等于lambda v冒号后表达式的返回值。四、 数据结构29 转为字典创建数据字典In [1]: dict()Out[1]: {}In [2]: dict(a='a',b='b')Out[2]: {'a': 'a', 'b': 'b'}In [3]: dict(zip(['a','b'],[1,2]))Out[3]: {'a': 1, 'b': 2}In [4]: dict([('a',1),('b',2)])Out[4]: {'a': 1, 'b': 2}30 冻结集合创建一个不可修改的集合。In [1]: frozenset([1,1,3,2,3])Out[1]: frozenset({1, 2, 3})因为不可修改，所以没有像set那样的add和pop方法31 转为集合类型返回一个set对象，集合内不允许有重复元素：In [159]: a = [1,4,2,3,1]In [160]: set(a)Out[160]: {1, 2, 3, 4}32 转为切片对象class slice(start, stop[, step])返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象，它让代码可读性、可维护性变好。In [1]: a = [1,4,2,3,1]In [2]: my_slice_meaning = slice(0,5,2)In [3]: a[my_slice_meaning]Out[3]: [1, 2, 1]33 转元组tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型In [16]: i_am_list = [1,3,5]In [17]: i_am_tuple = tuple(i_am_list)In [18]: i_am_tupleOut[18]: (1, 3, 5)五、 类和对象34 是否可调用检查对象是否可被调用In [1]: callable(str)Out[1]: TrueIn [2]: callable(int)Out[2]: TrueIn [18]: class Student():...: def __init__(self,id,name):...: self.id = id...: self.name = name...: def __repr__(self):...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name...In [19]: xiaoming = Student('001','xiaoming')In [20]: callable(xiaoming)Out[20]: False如果能调用xiaoming(), 需要重写Student类的__call__方法：In [1]: class Student():...: def __init__(self,id,name):...: self.id = id...: self.name = name...: def __repr__(self):...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name...: def __call__(self):...: print('I can be called')...: print(f'my name is {self.name}')...:In [2]: t = Student('001','xiaoming')In [3]: t()I can be calledmy name is xiaoming35 ascii 展示对象调用对象的 __repr__ 方法，获得该方法的返回值，如下例子返回值为字符串>>> class Student():def __init__(self,id,name):self.id = idself.name = namedef __repr__(self):return 'id = '+self.id +', name = '+self.name调用：>>> xiaoming = Student(id='1',name='xiaoming')>>> xiaomingid = 1, name = xiaoming>>> ascii(xiaoming)'id = 1, name = xiaoming'36 类方法classmethod 装饰器对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。In [1]: class Student():...: def __init__(self,id,name):...: self.id = id...: self.name = name...: def __repr__(self):...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name...: @classmethod...: def f(cls):...: print(cls)37 动态删除属性删除对象的属性In [1]: delattr(xiaoming,'id')In [2]: hasattr(xiaoming,'id')Out[2]: False38 一键查看对象所有方法不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回参数的属性，方法列表。In [96]: dir(xiaoming)Out[96]:['__class__','__delattr__','__dict__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__getattribute__','__gt__','__hash__','__init__','__init_subclass__','__le__','__lt__','__module__','__ne__','__new__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__setattr__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__','__weakref__','name']39 动态获取对象属性获取对象的属性In [1]: class Student():...: def __init__(self,id,name):...: self.id = id...: self.name = name...: def __repr__(self):...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.nameIn [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')In [3]: getattr(xiaoming,'name') # 获取xiaoming这个实例的name属性值Out[3]: 'xiaoming'40 对象是否有这个属性In [1]: class Student():...: def __init__(self,id,name):...: self.id = id...: self.name = name...: def __repr__(self):...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.nameIn [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')In [3]: hasattr(xiaoming,'name')Out[3]: TrueIn [4]: hasattr(xiaoming,'address')Out[4]: False、41 对象门牌号返回对象的内存地址In [1]: id(xiaoming)Out[1]: 9823420842 isinstance判断object是否为类classinfo的实例，是返回trueIn [1]: class Student():...: def __init__(self,id,name):...: self.id = id...: self.name = name...: def __repr__(self):...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.nameIn [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')In [3]: isinstance(xiaoming,Student)Out[3]: True43 父子关系鉴定In [1]: class undergraduate(Student):...: def studyClass(self):...: pass...: def attendActivity(self):...: passIn [2]: issubclass(undergraduate,Student)Out[2]: TrueIn [3]: issubclass(object,Student)Out[3]: FalseIn [4]: issubclass(Student,object)Out[4]: True如果class是classinfo元组中某个元素的子类，也会返回TrueIn [1]: issubclass(int,(int,float))Out[1]: True44 所有对象之根object 是所有类的基类In [1]: o = object()In [2]: type(o)Out[2]: object45 创建属性的两种方式返回 property 属性，典型的用法：class C:def __init__(self):self._x = Nonedef getx(self):return self._xdef setx(self, value):self._x = valuedef delx(self):del self._x# 使用property类创建 property 属性x = property(getx, setx, delx, 'I'm the 'x' property.')使用python装饰器，实现与上完全一样的效果代码：class C:def __init__(self):self._x = None@propertydef x(self):return [e-mail] x(self, value):self._x = [e-mail] x(self):del self._x46 查看对象类型class type(name, bases, dict)传入一个参数时，返回 object 的类型：In [1]: class Student():...: def __init__(self,id,name):...: self.id = id...: self.name = name...: def __repr__(self):...: return 'id = '+self.id +', name = '+self.name...:In [2]: xiaoming = Student(id='001',name='xiaoming')In [3]: type(xiaoming)Out[3]: __main__.StudentIn [4]: type(tuple())Out[4]: tuple47 元类xiaoming, xiaohong, xiaozhang 都是学生，这类群体叫做 Student.Python 定义类的常见方法，使用关键字 classIn [36]: class Student(object):...: passxiaoming, xiaohong, xiaozhang 是类的实例，则：xiaoming = Student()xiaohong = Student()xiaozhang = Student()创建后，xiaoming 的 __class__ 属性，返回的便是 Student类In [38]: xiaoming.__class__Out[38]: __main__.Student问题在于，Student 类有 __class__属性，如果有，返回的又是什么？In [39]: xiaoming.__class__.__class__Out[39]: type哇，程序没报错，返回 type那么，我们不妨猜测：Student 类，类型就是 type换句话说，Student类就是一个对象，它的类型就是 type所以，Python 中一切皆对象，类也是对象Python 中，将描述 Student 类的类被称为：元类。按照此逻辑延伸，描述元类的类被称为：元元类，开玩笑了~ 描述元类的类也被称为元类。聪明的朋友会问了，既然 Student 类可创建实例，那么 type 类可创建实例吗？如果能，它创建的实例就叫：类 了。你们真聪明！说对了，type 类一定能创建实例，比如 Student 类了。In [40]: Student = type('Student',(),{})In [41]: StudentOut[41]: __main__.Student它与使用 class 关键字创建的 Student 类一模一样。Python 的类，因为又是对象，所以和 xiaoming，xiaohong 对象操作相似。支持：赋值拷贝添加属性作为函数参数In [43]: StudentMirror = Student # 类直接赋值 # 类直接赋值In [44]: Student.class_property = 'class_property' # 添加类属性In [46]: hasattr(Student, 'class_property')Out[46]: True元类，确实使用不是那么多，也许先了解这些，就能应付一些场合。就连 Python 界的领袖 Tim Peters 都说：“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。六、工具48 枚举对象返回一个可以枚举的对象，该对象的next()方法将返回一个元组。In [1]: s = ['a','b','c']...: for i ,v in enumerate(s,1):...: print(i,v)...:1 a2 b3 c49 查看变量所占字节数In [1]: import sysIn [2]: a = {'a':1,'b':2.0}In [3]: sys.getsizeof(a) # 占用240个字节Out[3]: 24050 过滤器在函数中设定过滤条件，迭代元素，保留返回值为True的元素：In [1]: fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])In [2]: list(fil)Out[2]: [11, 45, 13]51 返回对象的哈希值返回对象的哈希值，值得注意的是自定义的实例都是可哈希的，list, dict, set等可变对象都是不可哈希的(unhashable)In [1]: hash(xiaoming)Out[1]: 6139638In [2]: hash([1,2,3])# TypeError: unhashable type: 'list'52 一键帮助返回对象的帮助文档In [1]: help(xiaoming)Help on Student in module __main__ object:class Student(builtins.object)| Methods defined here:|| __init__(self, id, name)|| __repr__(self)|| Data descriptors defined here:|| __dict__| dictionary for instance variables (if defined)|| __weakref__| list of weak references to the object (if defined)53 获取用户输入获取用户输入内容In [1]: input()aaOut[1]: 'aa'54 创建迭代器类型使用iter(obj, sentinel), 返回一个可迭代对象, sentinel可省略(一旦迭代到此元素，立即终止)In [1]: lst = [1,3,5]In [2]: for i in iter(lst):...: print(i)...:135In [1]: class TestIter(object):...: def __init__(self):...: self.l=[1,3,2,3,4,5]...: self.i=iter(self.l)...: def __call__(self): #定义了__call__方法的类的实例是可调用的...: item = next(self.i)...: print ('__call__ is called,fowhich would return',item)...: return item...: def __iter__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数)...: print ('__iter__ is called!!')...: return iter(self.l)In [2]: t = TestIter()In [3]: t() # 因为实现了__call__，所以t实例能被调用__call__ is called,which would return 1Out[3]: 1In [4]: for e in TestIter(): # 因为实现了__iter__方法，所以t能被迭代...: print(e)...:__iter__ is called!!13234555 打开文件返回文件对象In [1]: fo = open('D:/a.txt',mode='r', encoding='utf-8')In [2]: fo.read()Out[2]: '\ufefflife is not so long,\nI use Python to play.'mode取值表：字符意义'r'读取（默认）'w'写入，并先截断文件'x'排它性创建，如果文件已存在则失败'a'写入，如果文件存在则在末尾追加'b'二进制模式't'文本模式（默认）'+'打开用于更新（读取与写入）56 创建range序列range(stop)range(start, stop[,step])生成一个不可变序列：In [1]: range(11)Out[1]: range(0, 11)In [2]: range(0,11,1)Out[2]: range(0, 11)57 反向迭代器In [1]: rev = reversed([1,4,2,3,1])In [2]: for i in rev:...: print(i)...:1324158 聚合迭代器创建一个聚合了来自每个可迭代对象中的元素的迭代器：In [1]: x = [3,2,1]In [2]: y = [4,5,6]In [3]: list(zip(y,x))Out[3]: [(4, 3), (5, 2), (6, 1)]In [4]: a = range(5)In [5]: b = list('abcde')In [6]: bOut[6]: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']In [7]: [str(y) + str(x) for x,y in zip(a,b)]Out[7]: ['a0', 'b1', 'c2', 'd3', 'e4']59 链式操作from operator import (add, sub)def add_or_sub(a, b, oper):return (add if oper == '+' else sub)(a, b)add_or_sub(1, 2, '-') # -160 对象序列化对象序列化，是指将内存中的对象转化为可存储或传输的过程。很多场景，直接一个类对象，传输不方便。但是，当对象序列化后，就会更加方便，因为约定俗成的，接口间的调用或者发起的 web 请求，一般使用 json 串传输。实际使用中，一般对类对象序列化。先创建一个 Student 类型，并创建两个实例。class Student():def __init__(self,**args):self.ids = args['ids']self.name = args['name']self.address = args['address']xiaoming = Student(ids = 1,name = 'xiaoming',address = '北京')xiaohong = Student(ids = 2,name = 'xiaohong',address = '南京')导入 json 模块，调用 dump 方法，就会将列表对象 [xiaoming,xiaohong]，序列化到文件 json.txt 中。import jsonwith open('json.txt', 'w') as f:json.dump([xiaoming,xiaohong], f, default=lambda obj: obj.__dict__, ensure_ascii=False, indent=2, sort_keys=True)生成的文件内容，如下：[{'address':'北京','ids':1,'name':'xiaoming'},{'address':'南京','ids':2,'name':'xiaohong'}]