一、数字类型
python除了支持原有的int和float类型,新增了支持Decimal或者Fraction。python还内置支持复数,后缀j或者J用于标识虚数。
二、字符串
如果字符串中有单引号而没有双引号,该字符串外将加注双引号,反之,则加注单引号。print() 函数输出的内容更简洁易读,它会省略两边的引号,并输出转义后的特殊字符。
>> '"Isn\'t," they said.'
'"Isn\'t," they said.'
>>> print('"Isn\'t," they said.')
"Isn't," they said.
>>> s = 'First line.\nSecond line.' # \n means newline
>>> s # without print(), \n is included in the output
'First line.\nSecond line.'
>>> print(s) # with print(), \n produces a new line
First line.
Second line.
如果不希望前置的\字符转译成特殊字符,可以使用原始字符串,在引号前添加r即可。
>>> print('C:\some\name') # h这里的\n会被认为是转义字符
C:\some
ame
>>> print(r'C:\some\name') #在转义之前标记为r
C:\some\name
字符串可以使用+合并到一起,也可以使用*表示复制多次
>>>3 * 'mmm' + ‘qqq'
>'mmmmmmmmmqqq'
相邻的两个或者多个字符串会自动合并
>>>'Py' 'thon'
>‘Python'
拆分长字符串时,这个功能特别实用:
>>>('Put several strings within parentheses '
... 'to have them joined together.')
>>>text
>'Put several strings within parentheses to have them joined together.'
这个功能只能用于两个字面值,不能用于变量或者表达式:
>>> prefix = 'Py'
>>> prefix 'thon' # can't concatenate a variable and a string literal
File "<stdin>", line 1
prefix 'thon'
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> ('un' * 3) 'ium'
File "<stdin>", line 1
('un' * 3) 'ium'
^
SyntaxError: invalid syntax
合并多个变量或者合并变量与字面值,要使用“+”:
>>> prefix + 'thon'
'Python'
字符串支持索引,正向索引和反向索引都支持。
str[0] str[1] str[-1]
#为什么反向索引从-1开始?
#-0 和 0 相等,指向的是同一个值。
python支持切片操作。索引可以提取单个字符,切片操作可以提取字符串。
>>> word[0]
'P'
>>> word[2:5]
'tho'
python切片操作输出结果包含切片开始,但是不包含切片结束。因此s[:i] + s[i:]总是等于s
>>> word[:2] + word[2:]
'Python'
>>> word[:4] + word[4:]
'Python'
python可以自动处理越界索引:
>>> word[4:42]
'on'
>>> word[42:]
''
python字符串是不可变量,所以直接对某个索引复制会报错。如果想改变字符串的值,必须新建一个字符串。
三、列表类型
python列表是个很神奇的类型,列表中添加的元素可以是不同的数据类型。与python字符串一样,python列表也支持索引和切片操作。
切片操作会返回包含请求元素的新列表。返回的是列表的浅拷贝。
#补充:深拷贝和浅拷贝的区别:
#使用浅拷贝,当原容器对象中可变对象中有元素发生变化,拷贝得到的对象也会变#化。而使用深拷贝时,不会有这种问题。
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : qmt
# @Time : 2021/4/27 21:26
import copy
# 浅拷贝
list1 = [[1,1], 555 , 'mm']
list2 = list1.copy()
list3 = copy.copy(list1)
print(id(list1))
print(id(list2))
print(id(list3))
# 输出结果
# 2207574630976
# 2207574779456
# 2207574778816
print(id(list1[0]))
print(id(list2[0]))
# 输出结果:
# 2287435172736
# 2287435172736
print(id(list1[1]))
print(id(list2[1]))
# 输出结果:
# 2085715335536
# 2085715335536
print(id(list1[2]))
print(id(list2[2]))
print(id(list3[2]))
# 输出结果:
# 3009054756720
# 3009054756720
# 3009054756720
# 改变第一个值,查看复制对象的变化
list1[0][0] = 100
print(list1)
print(list2)
print(list3)
# 输出结果:
# [[100, 1], 555, 'mm']
# [[100, 1], 555, 'mm']
# [[100, 1], 555, 'mm']
list1[2] = 32
print(list1)
print(list2)
print(list3)
# 输出结果:
# [[100, 1], 555, 32]
# [[100, 1], 555, 'mm']
# [[100, 1], 555, 'mm']
# 字符串是不可变对象,所以浅拷贝不会同步到其他复制对象中
list1[1] = 'mm'
print(list1)
print(list2)
print(list3)
# 输出结果:
# [[100, 1], 'mm', 32]
# [[100, 1], 555, 'mm']
# [[100, 1], 555, 'mm']
深拷贝:
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : qmt
# @Time : 2021/4/27 21:35
import copy
list1 = [[1,2],'mm',2222]
list2 = copy.deepcopy(list1)
print(id(list1))
print(id(list2))
# 输出结果:指向不同的内存地址
# 2847485493888
# 2847485646528
list1[0][0] = 100
print(id(list1))
print(id(list2))
# 输出结果:list2作为一个深拷贝对象,内存地址并没有发生变化
# 1368800613056
# 1368800441920
list1[2] = 100
print(list1)
print(list2)
# 输出结果:list1的任何操作都不会对list2产生影响,因为这相当于创建了一个新的对象
[[100, 2], 'mm', 100]
[[1, 2], 'mm', 2222]
总结:
可变类型 Vs 不可变类型
可变类型(mutable):列表,字典
不可变类型(unmutable):数字,字符串,元组
深拷贝会把可变对象也拷贝一份,而浅拷贝不会。
上面例子中说的是列表(可变对象)的拷贝,那对于元组,字符等不可不对象呢?
答案是,对不可变对象,其实不存在深浅拷贝的问题。无论怎么拷贝,效果都是新建立一个指向不可变对象的指针而已。
import copy
a = (1,2)
b = copy.copy(a)
c =copy.deepcopy(a)
print(b == c)
print(id(b)==id(c))
lista = [5,6]
listb = copy.copy(lista)
listc = copy.copy(lista)
print(listb == listc)
print(id(lista) == id(listb))
输出结果:
True
True
True
False
Python中的对象包含三个基本要素,分别是:
id:用来唯一标识一个对象,可以理解为内存地址;
type:标识对象的类型;
value:对象的值;
== :比较两个对象的内容是否相等,即两个对象的 value 是否相等,无论 id 是否相等,默认会调用对象的 __eq__()方法
is: 比较的是两个对象是不是完全相同,即他们的 id 要相等。
也就是说如果 a is b 为 True,那么 a == b 也为True
四、for循环
for n in range(2,10):
for x in range(2,n):
if n % x == 0:
print(n ,'equals',x ,'*', n//x)
break
else:
print(n,'is a prime number')
输出结果:
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3
到此这篇关于python3.9之你应该知道的新特性详解的文章就介绍到这了,更多相关python3.9新特性内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!
python3.9之你应该知道的新特性详解
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