Python3之字符串格式化format函数详解（上）

概述

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在Python3中，字符串格式化操作通过format()方法或者f'string'实现。而相比于老版的字符串格式化方式，format()方法拥有更多的功能，操作起来更加方便，可读性也更强。该函数将字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，并且使用大括号{}作为特殊字符代替%。

位置设定

默认位置

不指定格式化位置，按照默认顺序格式化

示例结果：

设置位置

设置数字顺序指定格式化的位置

示例结果：

设置关键字

设置关键字指定格式化的内容

示例结果：

参数传递

我们可以传入各种类型参数格式化字符串，即不限于字符串变量或数字等。

元组传参

利用元组传参，传参形式 *tuple

示例结果：

字典传参

示例结果：

列表传参

示例结果：

python中str函数是什么意思

Python中的str可以表示字符串类，也可以是将变量强制转换为字符串的函数，写作str()。str函数是Python内置函数的一种，可以直接使用，无需调用。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

python 截取指定字符前后的所有字符的函数

可以参考下面的代码：

#!/usr/bin/python

# encoding: utf-8

# filename: baiduzhidao.py

ln = "4564612131856+654654654654"

print ln.split("+")

#~ Result:

#~ python -u "baiduzhidao.py"

#~ ['4564612131856', '654654654654']

#~ Exit code: 0    Time: 0.052

Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言，设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

扩展资料：

python参考函数

vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示

locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示

globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示

type(obj) 查看一个obj的类型

isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance

issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类

参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）

在Python中使用字符串调用函数

已有字符串形式的函数名称，那么如何调用这个函数呢？

通过调用内置函数locals()和globals()返回的字典对象，就可以可以获得名称与对象的映射关系。其中，locals()仅在全局范围内调用时可以获得函数对象。 我们来看以下的例子。

需要注意的是，使用上述方法通过字符串调用函数时，为了系统的安全，防止执行任意函数，需要对函数名做一些处理，也就是使用统一的前缀为这些函数命名。例如在上述例子中，使用前缀cmd_+函数名的形式定义函数（cmd_help，cmd_sum）。

在传入函数名字符串时，只传入函数名的后半部分（如"help","sum"），由程序添加前缀后组成完整的函数名，再调用该函数。

对于类的成员函数，则可以使用getattr()获得类成员函数。

上述代码通过字符串调用了类成员函数，与前一段代码执行的结果相同。

此外，还可以使用字典将字符串与函数对应起来调用，缺点就是每增加一个函数需要相应在字典对象中添加相应的键值，增加代码维护工作量。

以上代码在Python 3.6以上运行通过。

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