python编程0基础好学吗
大家好，今天我们要解答，python零基础能学吗 知乎 python编程0基础怎么学，现在让我们一起来看看吧！
一、 数字
1 求绝对值
绝对值或复数的模
In \[1\]: abs(\-6) Out\[1\]: 6 2 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\[1\]: 65 4 元素都为真检查
所有元素都为真，返回 True，否则为False
In \[5\]: all(\[1,0,3,6\]) Out\[5\]: False In \[6\]: all(\[1,2,3\]) Out\[6\]: True 5 元素至少一个为真检查
至少有一个元素为真返回True，否则False
In \[7\]: any(\[0,0,0,\[\]\]) Out\[7\]: False In \[8\]: any(\[0,0,1\]) Out\[8\]: True 6 判断是真是假
测试一个对象是True, 还是False.
In \[9\]: bool(\[0,0,0\]) Out\[9\]: True In \[10\]: bool(\[\]) Out\[10\]: False In \[11\]: bool(\[1,0,1\]) Out\[11\]: True 7 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学了python还有必要学c吗。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\[1\]: 18 11 次幂
base为底的exp次幂，如果mod给出，取余
In \[1\]: pow(3, 2, 4) Out\[1\]: 1 12 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\[11\]: 10.022 In \[12\]: round(10.05,1) Out\[12\]: 10.1 13 链式比较
i \= 3 print(1 < i < 3) \# False print(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 \= 100 In \[15\]: 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,"", "exec") In \[3\]: r Out\[3\]: at 0x0000000005DE75D0, file "", line 1\> In \[4\]: exec(r) helloworld 17 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\[1\]: 9 18 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,age18 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\[182\]: 11 In \[185\]: sum(a,10) #求和的初始值为10 Out\[185\]: 21 21 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 \= 0 t1 \= () def wrapper(): try: f() except Exception as e: nonlocal i i += 1 print(f'{e.args\[0\]}: {i}') t2 \= () if i \== n: print(f'spending time:{round(t2\-t1,2)}') return wrapper 22 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 \= 5 def f(): print(i) def g(): print(i) pass f() 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 += 1 h() 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 \= 0 def h(): global i i += 1 h() print(i) 23 交换两元素
def swap(a, b): return b, a print(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,) ...: a KEYWORD\_ONLY b 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,) ...: a POSITIONAL\_OR\_KEYWORD b 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 \[3\]: b Out\[3\]: \[4, 2\] In \[4\]: cake1 Out\[4\]: \[5, 4, 3, 2, 1\] 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 \[6\]: d Out\[6\]: \[75, 33, 63, 93, 15\] 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cake1 cake1\_slice \= cake1\[perfect\_cake\_slice\_way\] cake2\_slice \= cake2\[perfect\_cake\_slice\_way\] In \[11\]: cake1\_slice Out\[11\]: \[4, 2\] In \[12\]: cake2\_slice Out\[12\]: \[75, 33, 63, 93, 15\] 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\_slice Out\[15\]: \[0, 9, 7, 5\] 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\_tuple Out\[18\]: (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\[1\]: True In \[2\]: callable(int) Out\[2\]: True In \[18\]: class Student(): ...: def \_\_init\_\_(self,id,name): ...: \= id ...: \= name ...: def \_\_repr\_\_(self): ...: return 'id = ' +', 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): ...: \= id ...: \= name ...: def \_\_repr\_\_(self): ...: return 'id = ' +', name = ' ...: def \_\_call\_\_(self): ...: print('I can be called') ...: print(f'my name is {}') ...: In \[2\]: t \= Student('001','xiaoming') In \[3\]: t() I can be called my name is xiaoming 35 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): \= id \= name def \_\_repr\_\_(self): return 'id = ' +', name = ' 调用：
\>>\> xiaoming \= Student(id\='1',name\='xiaoming') \>>\> xiaoming id \= 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): ...: \= id ...: \= name ...: def \_\_repr\_\_(self): ...: return 'id = ' +', 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\[2\]: False 38 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): ...: \= id ...: \= name ...: def \_\_repr\_\_(self): ...: return 'id = ' +', name = ' In \[2\]: 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): ...: \= id ...: \= name ...: def \_\_repr\_\_(self): ...: return 'id = ' +', name = ' In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming') In \[3\]: hasattr(xiaoming,'name') Out\[3\]: True In \[4\]: 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\[1\]: 98234208 42 isinstance
判断_object_是否为类_classinfo_的实例，是返回true
In \[1\]: class Student(): ...: def \_\_init\_\_(self,id,name): ...: \= id ...: \= name ...: def \_\_repr\_\_(self): ...: return 'id = ' +', name = ' In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming') In \[3\]: isinstance(xiaoming,Student) Out\[3\]: True 43 父子关系鉴定
In \[1\]: class undergraduate(Student): ...: def studyClass(self): ...: pass ...: def attendActivity(self): ...: pass In \[2\]: issubclass(undergraduate,Student) Out\[2\]: True In \[3\]: issubclass(object,Student) Out\[3\]: False In \[4\]: 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True
In \[1\]: issubclass(int,(int,float)) Out\[1\]: True 44 所有对象之根
object 是所有类的基类
In \[1\]: o \= object() In \[2\]: type(o) Out\[2\]: object 45 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 \= None def getx(self): return self.\_x def setx(self, value): self.\_x \= value def 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 @property def x(self): return self.\_x @x.setter def x(self, value): self.\_x \= value @x.deleter def x(self): del self.\_x 46 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): ...: \= id ...: \= name ...: def \_\_repr\_\_(self): ...: return 'id = ' +', name = ' ...: In \[2\]: xiaoming \= Student(id\='001',name\='xiaoming') In \[3\]: type(xiaoming) Out\[3\]: \_\_main\_\_.Student In \[4\]: type(tuple()) Out\[4\]: tuple 47 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 class
In \[36\]: class Student(object): ...: pass xiaoming, 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 \[41\]: Student Out\[41\]: \_\_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 a 2 b 3 c 49 查看变量所占字节数
In \[1\]: import sys In \[2\]: a \= {'a':1,'b':2.0} In \[3\]: sys.getsizeof(a) \# 占用240个字节 Out\[3\]: 240 50 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\[1\]: 6139638 In \[2\]: 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 deors 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() aa Out\[1\]: '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) ...: 1 3 5 In \[1\]: 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 1 Out\[3\]: 1 In \[4\]: for e in TestIter(): \# 因为实现了\_\_iter\_\_方法，所以t能被迭代 ...: print(e) ...: \_\_iter\_\_ is called!! 1 3 2 3 4 5 55 打开文件
返回文件对象
In \[1\]: fo \= open('',mode\='r', encoding\='utf-8') In \[2\]: () Out\[2\]: '\\ufefflife is not so long,\\nI use Python to play.' mode取值表：
'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) ...: 1 3 2 4 1 58 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 \[6\]: b Out\[6\]: \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\] 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, '-') \# -1 60 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): \= args\['ids'\] \= 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 中。
import json with open('', 'w') as f: (\[xiaoming,xiaohong\], f, default\=lambda obj: obj.\_\_dict\_\_, ensure\_ascii\=False, indent\=2, sort\_keys\=True) 生成的文件内容，如下：
\[ { "address":"北京", "ids":1, "name":"xiaoming" }, { "address":"南京", "ids":2, "name":"xiaohong" } \] 以上就是“整理了60个Python小例子，拿来即用！”的全部内容，希望对你有所帮助。 关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做神经网络CSDN神经网络CSDN都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份神经网络CSDN的 Python 神经网络CSDN，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、Python视频合集
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、Python练习题
检查学习结果。
六、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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原文地址1：https://blog.csdn.net/m0_59236602/article/details/136138228
参考资料：python中用turtle画一个圆形 https://blog.csdn.net/SXIAOYAN_/article/details/140061099