大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下float和eval有什么区别的问题，以及和Python为啥不建议用eval的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. Python有什么奇技淫巧
2. float和eval有什么区别
3. enal是python的内置函数吗
4. python str和repr的区别

Python有什么奇技淫巧

Python奇技淫巧

当发布python第三方package时,并不希望代码中所有的函数或者class可以被外部import,在__init__.py中添加__all__属性,

该list中填写可以import的类或者函数名,可以起到限制的import的作用,防止外部import其他函数或者类

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

frombaseimportAPIBase

fromclientimportClient

fromdecoratorimportinterface,export,stream

fromserverimportServer

fromstorageimportStorage

fromutilimport(LogFormatter,disable_logging_to_stderr,

enable_logging_to_kids,info)

__all__=['APIBase','Client','LogFormatter','Server',

'Storage','disable_logging_to_stderr','enable_logging_to_kids',

'export','info','interface','stream']

with的魔力

with语句需要支持上下文管理协议的对象,上下文管理协议包含__enter__和__exit__两个方法.with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行进入和退出操作.

其中上下文表达式是跟在with之后的表达式,该表示大返回一个上下文管理对象

#常见with使用场景

withopen("test.txt","r")asmy_file:#注意,是__enter__()方法的返回值赋值给了my_file,

forlineinmy_file:

printline

详细原理可以查看这篇文章,浅谈Python的with语句

知道具体原理,我们可以自定义支持上下文管理协议的类,类中实现__enter__和__exit__方法

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classMyWith(object):

def__init__(self):

print"__init__method"

def__enter__(self):

print"__enter__method"

returnself#返回对象给as后的变量

def__exit__(self,exc_type,exc_value,exc_traceback):

print"__exit__method"

ifexc_tracebackisNone:

print"ExitedwithoutException"

returnTrue

else:

print"ExitedwithException"

returnFalse

deftest_with():

withMyWith()asmy_with:

print"runningmy_with"

print"------分割线-----"

withMyWith()asmy_with:

print"runningbeforeException"

raiseException

print"runningafterException"

if__name__=='__main__':

test_with()

执行结果如下:

__init__method

__enter__method

runningmy_with

__exit__method

ExitedwithoutException

------分割线-----

__init__method

__enter__method

runningbeforeException

__exit__method

ExitedwithException

Traceback(mostrecentcalllast):

File"bin/python",line34,in

exec(compile(__file__f.read(),__file__,"exec"))

File"test_with.py",line33,in

test_with()

File"test_with.py",line28,intest_with

raiseException

Exception

证明了会先执行__enter__方法,然后调用with内的逻辑,最后执行__exit__做退出处理,并且,即使出现异常也能正常退出

filter的用法

相对filter而言,map和reduce使用的会更频繁一些,filter正如其名字,按照某种规则过滤掉一些元素

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

lst=[1,2,3,4,5,6]

#所有奇数都会返回True,偶数会返回False被过滤掉

printfilter(lambdax:x%2!=0,lst)

#输出结果

[1,3,5]

一行作判断

当条件满足时,返回的为等号后面的变量,否则返回else后语句

lst=[1,2,3]

new_lst=lst[0]iflstisnotNoneelseNone

printnew_lst

#打印结果

1

装饰器之单例

使用装饰器实现简单的单例模式

#单例装饰器

defsingleton(cls):

instances=dict()#初始为空

def_singleton(*args,**kwargs):

ifclsnotininstances:#如果不存在,则创建并放入字典

instances[cls]=cls(*args,**kwargs)

returninstances[cls]

return_singleton

@singleton

classTest(object):

pass

if__name__=='__main__':

t1=Test()

t2=Test()

#两者具有相同的地址

printt1,t2

staticmethod装饰器

类中两种常用的装饰,首先区分一下他们

普通成员函数,其中第一个隐式参数为对象

classmethod装饰器,类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法),其中第一个隐式参数为类

staticmethod装饰器,没有任何隐式参数.python中的静态方法类似与C++中的静态方法

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classA(object):

#普通成员函数

deffoo(self,x):

print"executingfoo(%s,%s)"%(self,x)

@classmethod#使用classmethod进行装饰

defclass_foo(cls,x):

print"executingclass_foo(%s,%s)"%(cls,x)

@staticmethod#使用staticmethod进行装饰

defstatic_foo(x):

print"executingstatic_foo(%s)"%x

deftest_three_method():

obj=A()

#直接调用噗通的成员方法

obj.foo("para")#此处obj对象作为成员函数的隐式参数,就是self

obj.class_foo("para")#此处类作为隐式参数被传入,就是cls

A.class_foo("para")#更直接的类方法调用

obj.static_foo("para")#静态方法并没有任何隐式参数,但是要通过对象或者类进行调用

A.static_foo("para")

if__name__=='__main__':

test_three_method()

#函数输出

executingfoo(

executingclass_foo(

executingclass_foo(

executingstatic_foo(para)

executingstatic_foo(para)

property装饰器

定义私有类属性

将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)

#python内建函数

property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)

fget是获取属性的值的函数,fset是设置属性值的函数,fdel是删除属性的函数,doc是一个字符串(likeacomment).从实现来看，这些参数都是可选的

property有三个方法getter(),setter()和delete()来指定fget,fset和fdel。这表示以下这行

classStudent(object):

@property#相当于property.getter(score)或者property(score)

defscore(self):

returnself._score

@score.setter#相当于score=property.setter(score)

defscore(self,value):

ifnotisinstance(value,int):

raiseValueError('scoremustbeaninteger!')

ifvalue100:

raiseValueError('scoremustbetween0~100!')

self._score=value

iter魔法

通过yield和__iter__的结合,我们可以把一个对象变成可迭代的

通过__str__的重写,可以直接通过想要的形式打印对象

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

classTestIter(object):

def__init__(self):

self.lst=[1,2,3,4,5]

defread(self):

foreleinxrange(len(self.lst)):

yieldele

def__iter__(self):

returnself.read()

def__str__(self):

return','.join(map(str,self.lst))

__repr__=__str__

deftest_iter():

obj=TestIter()

fornuminobj:

printnum

printobj

if__name__=='__main__':

test_iter()

神奇partial

partial使用上很像C++中仿函数(函数对象).

在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式

defpartial(func,*part_args):

defwrapper(*extra_args):

args=list(part_args)

args.extend(extra_args)

returnfunc(*args)

returnwrapper

利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数,返回一个可调用的变量,直到真正的调用执行

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

fromfunctoolsimportpartial

defsum(a,b):

returna+b

deftest_partial():

fun=partial(sum,2)#事先绑定一个参数,fun成为一个只需要一个参数的可调用变量

printfun(3)#实现执行的即是sum(2,3)

if__name__=='__main__':

test_partial()

#执行结果

5

神秘eval

eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差),会解释字符串为对应的代码并执行,并且将执行结果返回

看一下下面这个例子

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

deftest_first():

return3

deftest_second(num):

returnnum

action={#可以看做是一个sandbox

"para":5,

"test_first":test_first,

"test_second":test_second

}

deftest_eavl():

condition="para==5andtest_second(test_first)>5"

res=eval(condition,action)#解释condition并根据action对应的动作执行

printres

if__name__=='_

exec

exec在Python中会忽略返回值,总是返回None,eval会返回执行代码或语句的返回值

exec和eval在执行代码时,除了返回值其他行为都相同

在传入字符串时,会使用compile(source,'

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

deftest_first():

print"hello"

deftest_second():

test_first()

print"second"

deftest_third():

print"third"

action={

"test_second":test_second,

"test_third":test_third

}

deftest_exec():

exec"test_second"inaction

if__name__=='__main__':

test_exec()#无法看到执行结果

getattr

getattr(object,name[,default])Returnthevalueof

thenamedattributeofobject.namemustbeastring.Ifthestringis

thenameofoneoftheobject’sattributes,theresultisthevalueof

thatattribute.Forexample,getattr(x,‘foobar’)isequivalentto

x.foobar.Ifthenamedattributedoesnotexist,defaultisreturnedif

provided,otherwiseAttributeErrorisraised.

通过string类型的name,返回对象的name属性(方法)对应的值,如果属性不存在,则返回默认值,相当于object.name

#使用范例

classTestGetAttr(object):

test="testattribute"

defsay(self):

print"testmethod"

deftest_getattr():

my_test=TestGetAttr()

try:

printgetattr(my_test,"test")

exceptAttributeError:

print"AttributeError!"

try:

getattr(my_test,"say")()

exceptAttributeError:#没有该属性,且没有指定返回值的情况下

print"MethodError!"

if__name__=='__main__':

test_getattr()

#输出结果

testattribute

testmethod

命令行处理

defprocess_command_line(argv):

"""

Returna2-tuple:(settingsobject,argslist).

`argv`isalistofarguments,or`None`for``sys.argv[1:]``.

"""

ifargvisNone:

argv=sys.argv[1:]

#initializetheparserobject:

parser=optparse.OptionParser(

formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),

add_help_option=None)

#defineoptionshere:

parser.add_option(#customizeddescription;put--helplast

'-h','--help',action='help',

help='Showthishelpmessageandexit.')

settings,args=parser.parse_args(argv)

#checknumberofarguments,verifyvalues,etc.:

ifargs:

parser.error('programtakesnocommand-linearguments;'

'"%s"ignored.'%(args,))

#furtherprocesssettings&argsifnecessary

returnsettings,args

defmain(argv=None):

settings,args=process_command_line(argv)

#applicationcodehere,like:

#run(settings,args)

return0#success

if__name__=='__main__':

status=main()

sys.exit(status)

读写csv文件

#从csv中读取文件,基本和传统文件读取类似

importcsv

withopen('data.csv','rb')asf:

reader=csv.reader(f)

forrowinreader:

printrow

#向csv文件写入

importcsv

withopen('data.csv','wb')asf:

writer=csv.writer(f)

writer.writerow(['name','address','age'])#单行写入

data=[

('xiaoming','china','10'),

('Lily','USA','12')]

writer.writerows(data)#多行写入

各种时间形式转换

只发一张网上的图,然后差文档就好了,这个是记不住的

字符串格式化

一个非常好用,很多人又不知道的功能

>>>name="andrew"

>>>"mynameis{name}".format(name=name)

'mynameisandrew'

float和eval有什么区别

float和eval有区别为

float

英音:[fl?ut]美音:[fl?ut]

动词

1.不及物动词：漂浮；飘；漂流；飘动

2.及物动词：使（某物）漂浮；使（某物）漂流或飘动

3.及物动词：提出（计画、方案等）；交出（以供取舍）

4.不及物动词：（指人）游荡，无所事事

5.及物动词：（以公开发行股票方式）开办（新公司）

eval释义：

abbr.评估，评价(evaluation)

n.(Eval)（美、巴）埃瓦尔（人名）

例句：

Listing2:Usingevaltotraperrors.

清单2：使用eval来捕获错误。

enal是python的内置函数吗

是的，eval是Python的一个内置函数，这个函数的作用是，返回传入字符串的表达式的结果。想象一下变量赋值时，将等号右边的表达式写成字符串的格式，将这个字符串作为eval的参数，eval的返回值就是这个表达式的结果。

python str和repr的区别

1、定义不同

pythonstr函数得到的字符串可读性好，用于将值转化为适于人阅读的形式；

repr函数得到的字符串通常可以用来重新获得该对象，将对象转化为供解释器读取的形式。

2、面向对象和目的不同

pythonstr函数主要面向用户，其目的是可读性；

repr函数面向的是python解释器，或者说开发人员，其目的是准确性。

3、返回处理方式不同

pythonstr返回形式为用户友好性和可读性都较强的字符串类型，返回面向最终用户可读可理解的信息；

repr返回值表示python解释器内部的含义，返回面向开发者的变量的数据内容，常作为编程人员debug用途。可以根据返回信息直接复制粘贴就可以定义一个与对应变量值相等的新变量。

4、字符串处理不同

函数pythonstr将其转化成为适于人阅读的前端样式文本；

repr就是原本未处理的用于编译器阅读的后台底层代码。

5、输出目的不同

pythonstr的输出追求明确性和可读性，输出格式要便于理解，适合用于输出内容到用户终端。

repr的输出追求明确性，除了对象内容，还需要展示出对象的数据类型信息，适合开发和调试阶段使用。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。