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Python元组拆包

什么叫元组拆包?

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将元组内的元素,依次分配赋值给变量。

拆包有个要求,元组中的元素数量必须跟接受这些元素的空挡数一致,否则会报错:

这样就只获取到部分数据了,这在取函数返回值时特别有用,比如:

当返回值特别多时,_占位符写起来麻烦,可以用*来处理剩下的元素

*c是个列表,如果没有足够的值,就会返回一个空列表

*前缀变量能放在任意位置

*还有一个作用,把元组拆开作为函数参数,经典写法*args就是这个道理

嵌套元组是指元组中有元组,比如(1, 2, 3, (4, 5)),对于嵌套元组,你可能会想要拆两遍:

实际上能一步到位:

元组拆包提供了语法糖,对于交换两个变量的值的常规写法:

优雅写法

python常用函数包有哪些?

一些python常用函数包:

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:

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[小白自学python]如何理解与应用装包与解包?

您说的装包是用元组,解包是用比如a, b, c = test_list (假设test_list为[1, 2, 3])

Python元组常用操作小技巧

所以这篇文章,我们先来回顾和总结Python数据结构里常用操作。Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在这篇文章的讨论范围内。

在此,我们先从元组开始说起。

元组区别于列表的显著特征之一就是它不能被修改,但其另外一个作用就是 用于没有字段名的记录 [1] 。因为后者经常被忽略,我们先来看看元组作为记录的作用。

使用括号就可以定义一个元组。元组中的每个元素都存放了记录中一个字段的数据,外加这个字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。下面的例子中,元组就被当作记录加以利用:

输出为:

上述for循环中的操作提取了元组中的元素,也叫作拆包(unpacking)。平行赋值是对元组拆包很好的应用,示例如下:

还有一个经典而优雅的应用是交换变量的值:

用 * 运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数,例如Python的内置函数pmod接收两个数字类型的参数,返回商和余数。以下范例将使用 * 将元组传入函数。

输出为:

有些函数有多个返回值,将其赋给一个变量时,变量类型即是元组:

输出为:

zip是Python的内置函数,能够接收两个或多个序列,并组成一个元组列表,在Python3中会返回一个迭代器,如下所示:

输出为:

元组当然也支持一些常规操作,如对于元组 a = (1, 'y', 5, 5, 'x') :

上述内容不仅涵盖了元组的基本操作,同时也结合了实际工作中常搭配使用的其他函数、运算符等。在回顾这些知识时主要参考了两本经典的Python编程书籍:《流畅的Python》和《像计算机科学家一样思考Python》,有兴趣的朋友可以深入阅读!

希望这篇文章对你有帮助,下回将总结Python列表的使用技巧。

[1]《流畅的Python》:


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