python中eval函数的用法详解

可以把list,tuple,dict和string相互转化。

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1、字符串转换成列表

a = "[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]"

type(a)

b = eval(a)

print b[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]]

type(b)

2、字符串转换成字典

a = "{1: 'a', 2: 'b'}"

type(a)

b = eval(a)

print b{1: 'a', 2: 'b'}

type(b)

3、字符串转换成元组

a = "([1,2], [3,4], [5,6], [7,8], (9,0))"

type(a)

b = eval(a)

print b([1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], (9, 0))

type(b)

4、eval()函数传进去的参数必须是字符串或者是对象

示例1：

a=10;

print(eval("a+1"))

执行结果： 11

示例2：

a=10;

g={'a':4}

print(eval("a+1",g))

执行结果：5

示例3：

a=10

b=20

c=30

g={'a':6,'b':8}

t={'b':100,'c':10}

print(eval('a+b+c',g,t))

执行结果：116  （a=6, b=100, c=10）

5、eval函数，eval去除引号后会检查到它是不是可计算的，如果可计算会将计算的结果打印出来，如果不可计算直接返回结果

示例1：不可计算》》》直接输出结果

s='["a","b","c"]'

print(eval(s))

执行结果： ['a', 'b', 'c']

示例2：表达式可计算》》》计算之后输出结果

s='abs(-10)'  

print(eval(s))

输出结果：10 

5、eval()函数，功能是将string变成算术表达式来执行

示例1：

eval("1+2")

执行结果： 3

示例2：

eval("print(\"hello, world\")")

输出结果：hello, world

Python内置turtle海龟库函数讲解1

1、返回原点

home()

无参数，直接调用

2、画圆

circle(radius,extent,steps)

参数：radius 指定圆的半径，extent 绘制圆弧的夹角，steps 多边形变数不给默认值

3、画点

dot(size,color)

参数：size绘制点的直径值，color点的色彩

4、印章

stamp()

无参数

5、清除印章

clearstamp(stampid)清楚印章

clearstamps(n=None) 清楚多个印章

参数:stampid是调用stamp函数返回的ID值，n为None则删除全部印章，如果n0则删除前n个印章，n

「python」 三个方面讲解函数的缺省参数

所谓缺省参数，在定义函数时，可以给某个参数指定一个默认值，具有默认值的参数就叫做缺省参数。调用函数时，如果没有传入缺省参数的值，则在函数内部使用定义函数时指定的参数默认值。

缺省参数的作用：

函数的缺省参数，将常见的值设置为参数的缺省值，从而简化函数的调用。

例如：对列表排序的方法

执行结果：

在参数后使用赋值语句，可以指定参数的缺省值。

不设置缺省参数：

执行结果：张三 是 男生

# 假设班上的男生比女生多，我们不传递True这个参数，让性别默认是男生

设置缺省参数：

执行结果：

提示：

1. 缺省参数，需要使用最常见的值作为默认值。

2. 如果一个参数的值不能确定，则不应该设置默认值，具体的数值在调用函数时，由外界传递。

一句话讲在定义函数时怎样指定函数的缺省参数的默认值，在形参后面跟上一个等号，等号后面跟上参数的默认值就可以了。可以看以上案例。

必须保证带有默认值的缺省参数在参数列表末尾。

所以，以下定义是错的：

PyCharm在错误的参数下面会有一个波浪线提示，告诉你要么给它挪到缺省参数前面，要么它也变成带有默认值的缺省参数。

在调用函数时，如果有多个缺省参数，需要指定参数名，这样解释器才能能够知道参数的对应关系。

执行结果：

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]

输出：["e", "l", "l"]

输入：words = ["cool", "lock", "cook"]

输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

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