绝对不能错过的60个Python日常高频写法总结！

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]: 65In [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。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,"<string>", "exec")`    
`In [3]: r``Out[3]: <code object <module> at 0x0000000005DE75D0, file "<string>", 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 = time.time()`    
def wrapper():      
try:``f() 
except Exception as e:
nonlocal i` `i += 1`   
print(f'{e.args[0]}: {i}')   t2 = time.time()            
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

• 创建函数对象的list，根据想要调用的index，方便统一调用。

In [31]: def f():`    `...:     
print('i\'m f')`    `...:``   ``In [32]: def g():`    `...:     
print('i\'m g')`    `...:``   ``In [33]: [f,g][1]()``i'm g

25 生成逆序序列

• 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)

list(range(10,-1,-1)) # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

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_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,val.kind)`    `...:``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):`    `...:         
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 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):`        
>`self.id = id`        
>`self.name = name`    
>`def __repr__(self):`        
>`return 'id = '+self.id +', name = '+self.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):`    `...:         
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]: 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):`   `...:         
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]: 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.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):`   `...:         
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]: 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):`   `...:         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__.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

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 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()``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('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：

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):``
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 json``   ``
with 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"``}``]

总结

• 最后希望你编程学习上不急不躁,按照计划有条不紊推进,把任何一件事做到极致,都是不容易的,加油,努力！相信自己！

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