Python小知識

最近在看《零壓力學Python》,鞏固一下基礎知識，意外收穫到很多常用卻不一定被注意的小知識，分享給大家，學到東西了點贊支援哦~
第一篇：點選這裡檢視第一篇python小技能
第二篇：點選這裡檢視第二篇python小技能
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一、字典和集合

(1)字典
Python裡字典（dict）是一種比較常用的資料結構，基本格式{key : values},key和values可以為任意型別，比如int,str等。

# 根據鍵可以輕鬆的索引獲取的鍵值
dict_test = {'name':'XksA',
 
'age':22}
print('姓名：'+dict_test['name'])
print('年齡：'+str(dict_test['age']))
'''
result:
	姓名：XksA
	年齡：22
'''

# 字典遍歷
dict_test = {'name':'XksA','age':22}

for k,v in dict_test.items():
	print(k + ':' + str(v))

'''
result:
	name:XksA
	age:22
'''
dict_test = {'name':'XksA','age':22}
# 只取鍵
for k in dict_test.
 
keys():
	print(k)
print('-------------------')
# 只取鍵值
for v in dict_test.values():
	print(str(v))

'''
result:
	name
	age
	-------------------
	XksA
	22
'''

(2)集合
Python裡集合（set），可以使用大括號 { } 或者 set() 函式建立，可以稱為特殊列表，不能包含重複元素，另外需要注意：建立一個空集合必須用 set() 而不是 { }，因為只用 { } 是用來建立，系統會預設為空字典。

# 集合基本操作
set_test =
 
 {1,2,3,4,5,6}
# 新增
set_test.add('XksA')
print('新增後：'+str(set_test))
# 刪除
set_test.remove(2)
print('刪除後：'+str(set_test))
# 求交、並、差集
set_a = {1,2,3,4}
set_b = {3,4,5,6}
print('a/b的交集：'+str(set_a & set_b))
print('a/b的並集：'+str(set_a | set_b))
print('a/b的差集：'+str(set_a - set_b))

'''
result:
	新增後：{1, 2, 3, 4, 5, 6, 'XksA'}
	刪除後：{1, 3, 4, 5, 6, 'XksA'}
	a/b的交集：{3, 4}
	a/b的並集：{1, 2, 3, 4, 5, 6}
	a/b的差集：{1, 2}
'''

特別提醒： 集合（set）是無序的，不支援排序，也不支援索引，如下面操作：

# 期望打印出集合set_b的第三個元素
print(set_b[2])

執行報錯：TypeError: 'set' object does not support indexing

(3)小技能，模糊查詢

# 基於字典的模糊查詢
dict_txl = {'Mr.Zhang':'15799991234','Mr.XksA':'85320211','Miss.極簡':'5220502'
            ,'WangW':'121331331','ZhangS':'121331331'}
while(True):
	str_name = input("輸入要查詢人姓名(可模糊查詢)：")
	for k,v in dict_txl.items():
		if k.startswith(str_name):
			print(k + ':' + v)
	i = input("是否繼續查詢(y/n?)：")
	if i == 'n':
		break

'''
result:
	輸入要查詢人姓名(可模糊查詢)：Z
	ZhangS:121331331
	是否繼續查詢(y/n?)：y
	輸入要查詢人姓名(可模糊查詢)：Miss
	Miss.極簡:5220502
	是否繼續查詢(y/n?)：y
	輸入要查詢人姓名(可模糊查詢)：M
	Mr.Zhang:15799991234
	Mr.XksA:85320211
	Miss.極簡:5220502
	是否繼續查詢(y/n?)：n
'''

startswith 函式
startswith函式用於檢查字串是否是以指定子字串開頭，如果是則返回 True，否則返回 False。如果引數 beg 和 end 指定值，則在指定範圍內檢查。
引數介紹
startswith(str, beg,end)

str -- 檢測的字串。
beg -- 可選引數用於設定字串檢測的起始位置。
end -- 可選引數用於設定字串檢測的結束位置。

二、類和物件

(1)基本介紹
書上是這樣說的“信不信由你，從開始閱讀本書起，你就一直在使用Python物件”，我覺得，完全沒毛病，你有物件嗎？
差點忘了，我這個是小技能，就不太細的去講這些理論性的東西了，下面圖片簡單介紹一下類與物件，覺得不錯點個贊哦~

(2)建立類，建立物件，呼叫類方法

# 建立類
class Myclass():
	# 建立類變數
	my_variable = '極簡XksA'
	# 建立類函式
	def my_function(self):
		print("hello world!")

# 建立類物件
my_object = Myclass()
# 呼叫類變數
print(my_object.my_variable)
# 呼叫類函式
my_object.my_function()
'''
result :
	極簡XksA
	hello world!
'''

(3)最重要的__init__()函式
Python裡由“__”開始的和結尾的為保留字。
方法__init__是類最重要的方法之一，根據名字可以看出來，表示初始化，建立類物件的同時會自動呼叫這個方法，傳參給類變數，通過__init__函式是個不錯的選擇或者說唯一選擇。

# 建立類
class Myclass():
	# 建立類變數
	my_variable = '極簡XksA'
	# 初始化函式
	def __init__(self,input_variable):
		# 修改類變數my_variable值
		self.my_variable = input_variable
		print("hello world!")

# 建立類物件，傳遞引數
my_object = Myclass('老表')
# 呼叫類變數
print(my_object.my_variable)

'''
result :
	hello world!
	老表
'''

三、生成器

在Python中，一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器（Generator）。
也可以這樣理解，生成器就是一個可以自動迭代的物件，類似於for迴圈，又比for迴圈靈活。

# 一般生成Fibonacci sequence
def get_fibos(n):
'''
根據n生成Fibonacci數，生成量由n決定
比如：n = 10，就會生成10個Fibonacci數，一次性
'''
	a = b = 1
	i = 0 
	while i < n :
		i = i + 1
		a,b = a+b , a
		print(a)

# 修改成生成器
def get_fibos(n):
'''
把上面的print改成關鍵字:yield
函式執行到yield語句，就會停止本次執行，返回yield後的引數或語句
'''
	a = b = 1
	i = 0
	while i < n:
		i = i + 1
		a, b = a + b, a
		yield a
t0 = get_fibos(10)
print(t0)
for i in t0:
	print(i)
result :
	<generator object get_fibos at 0x0000021D112FC5C8>
	2
	3
	5
	8
	13
'''
可以很明顯看出t0是一個生成器,可迭代
'''

根據上面，我們大致瞭解到生成器就是一個可迭代的物件，用yield關鍵字可以實現，上面已經說了函式執行到yield語句，就會停止本次執行，返回yield後的引數或語句,等下次呼叫該函式時，會從上次暫停的地方開始繼續執行迭代，你肯定會想，那生成器到底有什麼用呢？
我們再來看一個例項：

# 生成整數範圍內的奇數
def get_odd_num():
	i = 1
	while True:
		yield i
		i += 2

生成整數範圍內的奇數，很多人會覺得，我直接也可以生成啊，為什麼要用yield改成生成器呢？你有沒有想過，整數內的奇數，雖然有一個範圍，但是，也還是很多的哈，你用什麼儲存呢？生成器的好處就是，你需要多少個，或者說你需要哪一個，需要第幾個，我就給你找到這個數，只要到了這個數，我就停下來休息，等你下次想找別的了，我再接著繼續找，一樣的找到就休息，所以這樣我們就不用考慮，這麼多數放哪個地方了。
再來一個高階例項收尾：

# 自己生成隨機數
from time import time
def get_rand():
	# 隨機選擇兩個比較大的素數
	p1 = 1200556037
	p2 = 2444555677
	# 限定最大隨機數範圍
	max_rand = 2**32
	# 獲取隨機數種子
	r0 = int(time()*1000)
	while True:
		# 迴圈產生隨機數
		n = r0
		n *= p2
		n %= p1 # 第一次增強隨機性
		
		n += r0
		
		n *= p2
		n %= p1 # 第二次增強隨機性

		n %= max_rand # 控制隨機數範圍
		r0 = n
		yield n

思路比較簡單，生成隨機數，首先要有個隨機數種子（初始值），然後對初始值進行一些隨機操作，這裡採用了擴大（與一個質數相乘），回原（與另一個質數取餘），這樣反覆做了兩次，最後與max_rand 取餘，得出最終隨機數，這樣一頓騷操作保證了資料的隨機性，中間操作要設計到恰到好處，比較難，像密碼學老師說的“你加密，又加密，再加密，又再加密···很可能最後出來的就是明文了”。

最後介紹一下__next__()函式，第一個例項就說了，生成器可以用for迴圈迭代，另外還有一個內建函式__next__也是可以的，從名字可以看出就是調出下一個，示例如下：

# fibos數
def get_fibos(n):
   a = b = 1
   i = 0
   while i < n:
   	i = i + 1
   	a, b = a + b, a
   	yield a
t0 = get_fibos(5)
print(t0.__next__())
print(t0.__next__())

'''
result : 
   	2
   	3
'''

生成器給我最大的感受就是，我在使用的過程中，不用過多的考慮，這些資料可能會溢位，或者怎麼樣，讓我更多的想我實現的功能怎麼設計會漂亮一點，多看看，敲一下上面的例項程式碼，就理解了，別妄想著看一遍就能懂，也不要邊看邊抓頭髮，有閒時候多出去走走，多敲敲程式碼，看看電影，聊聊天，聽聽歌，看看書。。。（說多了，下次見：裝飾器）

靈活應用這些基本操作，讓你的工作學習事半功倍。