标签：type 八进制 开始 能力 数位 格式 turn lambda 需要
Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式
百分号的方式相对来说比较老，而format方式则是比较先进的方式，企图替换古老的方式，目前两者并存。
%[(name)][flags][width].[precision]typecode
注：Python中百分号格式化是不存在自动将整数转换成二进制表示的方式
常用格式化：
s = "My name is %s and age is %d"%("bourbon",22)
print(s)
# 输出
My name is bourbon and age is 22
# name：根据名字进行格式化
s = "My name is %(name)s and age is %(age)d"%{‘name‘:"bourbon",‘age‘:23}
print(s)
# 输出
My name is bourbon and age is 22
s1 = "My name is %"
print(s1)
# 输出
My name is %
# 当格式化时，字符串中出现占位符%s..需要用%%输出%
s2 = "My name is %s %%"%("Bourbon")
print(s2)
# 输出
My name is Bourbon %
s3 = "percent %.2f" % 99.97623
print(s3)
# 输出
percent 99.98
s4 = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, }
print(s4)
# 输出
i am 123.43
[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
常用格式化：
tpl = "i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, ‘alex‘)
tpl = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven", 18, ‘alex‘])
tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format("seven", 18)
tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format(*["seven", 18])
tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(name="seven", age=18)
tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(**{"name": "seven", "age": 18})
tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}".format([1, 2, 3], [11, 22, 33])
tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}".format("seven", 18, 88888.1)
tpl = "i am {:s}, age {:d}".format(*["seven", 18])
tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name="seven", age=18)
tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name": "seven", "age": 18})
tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2)
tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}".format(15)
tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}".format(num=15)
更多格式化操作：https://docs.python.org/3/library/string.html
1.生成器：
生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值。
li = [11,22,33,44] result = filter(lambda x:x>22, li) print(result) # 具有生成指定条件数据的能力的一个对象 # 输出 <filter object at 0x00000000010FD588>
生成器，使用函数创造的
# 普通函数
# def func():
# return 123
#
# ret = func()
def func():
print(‘start‘)
yield 1
yield 2
yield 3
func() # 函数没有执行
ret = func()
print(ret) # 在普通函数里面出现yield，那这个函数就是生成器了
for i in ret:
print(i)
# 输出
<generator object func at 0x00000000006B6C50>
start
1
2
3
2.迭代器：
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件
特点：
上述代码中：func是函数称为生成器，当执行此函数func()时会得到一个迭代器。
ret = func() r1 = ret.__next__() # 进入函数找到yield，获取yield后面的数据 print(r1) # 输出 start 1 r2 = ret.__next__() # 进入函数找到yield，获取yield后面的数据 print(r2) # 输出 2 r3 = ret.__next__() # 进入函数找到yield，获取yield后面的数据 print(r3) # 输出 3
3.实例：
def myrange(arg):
start = 0
while True:
if start > arg:
return
yield start
start += 1
ret = myrange(10)
# ret.__next__()
# 通过for 循环迭代
for item in ret:
print(item)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Bourbon-tian/p/6149442.html
