python join函数用法

python join函数用法如下：

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join函数python就是把一个list中所有的串按照你定义的分隔符连接起来。join是string类型的一个函数，用调用他的字符串去连接参数里的列表，python里面万物皆对象，调用join函数，将后面的列表里的值用逗号连接成新的字符串。str（i）foriinlist这是一个映射，就是把list中每个值都转换成字符串。

函数含义

python中得thread的一些机制和C/C++不同：在C/C++中，主线程结束后，其子线程会默认被主线程kill掉。而在python中，主线程结束后，会默认等待子线程结束后，主线程才退出。

python对于thread的管理中有两个函数：join和setDaemon。

join：如在一个线程B中调用threada。join（），则threada结束后，线程B才会接着threada。join（）往后运行。

setDaemon：主线程A启动了子线程B，调用b。setDaemaon（True），则主线程结束时，会把子线程B也杀死，与C/C++中得默认效果是一样的。

python字典操作函数

字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构，其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一内建的映射类型，基本的操作包括如下：

(1)len()：返回字典中键—值对的数量；

(2)d[k]:返回关键字对于的值；

(3)d[k]=v:将值关联到键值k上；

(4)del d[k]:删除键值为k的项；

(5)key in d:键值key是否在d中，是返回True，否则返回False。

(6)clear函数：清除字典中的所有项

(7)copy函数：返回一个具有相同键值的新字典；deepcopy()函数使用深复制，复制其包含所有的值，这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题

(8)fromkeys函数：使用给定的键建立新的字典，键默认对应的值为None

(9)get函数：访问字典成员

(10)has_key函数：检查字典中是否含有给出的键

(11)items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回，列表中项来自（键，值），iteritems与items作用相似，但是返回的是一个迭代器对象而不是列表

(12)keys和iterkeys：keys将字典中的键以列表形式返回，iterkeys返回键的迭代器

(13)pop函数：删除字典中对应的键

(14)popitem函数：移出字典中的项

(15)setdefault函数：类似于get方法，获取与给定键相关联的值，也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值

(16)update函数：用一个字典更新另外一个字典

(17) values和itervalues函数：values以列表的形式返回字典中的值，itervalues返回值得迭代器，由于在字典中值不是唯一的，所以列表中可以包含重复的元素

一、字典的创建

1.1 直接创建字典

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

printd['two']

printd['three']

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

1.2 通过dict创建字典

# _*_ coding:utf-8 _*_

items=[('one',1),('two',2),('three',3),('four',4)]

printu'items中的内容:'

printitems

printu'利用dict创建字典，输出字典内容:'

d=dict(items)

printd

printu'查询字典中的内容:'

printd['one']

printd['three']

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

items中的内容:

[('one',1), ('two',2), ('three',3), ('four',4)]

利用dict创建字典，输出字典内容:

{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}

查询字典中的内容:

或者通过关键字创建字典

# _*_ coding:utf-8 _*_

d=dict(one=1,two=2,three=3)

printu'输出字典内容:'

printd

printu'查询字典中的内容:'

printd['one']

printd['three']

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

输出字典内容:

{'three':3,'two':2,'one':1}

查询字典中的内容:

二、字典的格式化字符串

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}

printd

print"three is %(three)s."%d

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}

threeis3.

三、字典方法

3.1 clear函数：清除字典中的所有项

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}

printd

d.clear()

printd

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}

{}

请看下面两个例子

3.1.1

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={}

dd=d

d['one']=1

d['two']=2

printdd

d={}

printd

printdd

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'two':2,'one':1}

{}

{'two':2,'one':1}

3.1.2

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={}

dd=d

d['one']=1

d['two']=2

printdd

d.clear()

printd

printdd

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'two':2,'one':1}

{}

{}

3.1.2与3.1.1唯一不同的是在对字典d的清空处理上，3.1.1将d关联到一个新的空字典上，这种方式对字典dd是没有影响的，所以在字典d被置空后，字典dd里面的值仍旧没有变化。但是在3.1.2中clear方法清空字典d中的内容，clear是一个原地操作的方法，使得d中的内容全部被置空，这样dd所指向的空间也被置空。

3.2 copy函数：返回一个具有相同键值的新字典

# _*_ coding:utf-8 _*_

x={'one':1,'two':2,'three':3,'test':['a','b','c']}

printu'初始X字典：'

printx

printu'X复制到Y：'

y=x.copy()

printu'Y字典：'

printy

y['three']=33

printu'修改Y中的值，观察输出：'

printy

printx

printu'删除Y中的值，观察输出'

y['test'].remove('c')

printy

printx

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

初始X字典：

{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}

X复制到Y：

Y字典：

{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':3,'two':2}

修改Y中的值，观察输出：

{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':33,'two':2}

{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}

删除Y中的值，观察输出

{'test': ['a','b'],'one':1,'three':33,'two':2}

{'test': ['a','b'],'three':3,'two':2,'one':1}

注：在复制的副本中对值进行替换后，对原来的字典不产生影响，但是如果修改了副本，原始的字典也会被修改。deepcopy函数使用深复制，复制其包含所有的值，这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题。

# _*_ coding:utf-8 _*_

fromcopyimportdeepcopy

x={}

x['test']=['a','b','c','d']

y=x.copy()

z=deepcopy(x)

printu'输出：'

printy

printz

printu'修改后输出：'

x['test'].append('e')

printy

printz

运算输出：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

输出：

{'test': ['a','b','c','d']}

{'test': ['a','b','c','d']}

修改后输出：

{'test': ['a','b','c','d','e']}

{'test': ['a','b','c','d']}

3.3 fromkeys函数：使用给定的键建立新的字典，键默认对应的值为None

# _*_ coding:utf-8 _*_

d=dict.fromkeys(['one','two','three'])

printd

运算输出：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':None,'two':None,'one':None}

或者指定默认的对应值

# _*_ coding:utf-8 _*_

d=dict.fromkeys(['one','two','three'],'unknow')

printd

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':'unknow','two':'unknow','one':'unknow'}

3.4 get函数：访问字典成员

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

printd.get('one')

printd.get('four')

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

1

None

注：get函数可以访问字典中不存在的键，当该键不存在是返回None

3.5 has_key函数：检查字典中是否含有给出的键

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

printd.has_key('one')

printd.has_key('four')

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

True

False

3.6 items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回，列表中项来自（键，值），iteritems与items作用相似，但是返回的是一个迭代器对象而不是列表

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

list=d.items()

forkey,valueinlist:

printkey,':',value

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

three :3

two :2

one :1

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

it=d.iteritems()

fork,vinit:

print"d[%s]="%k,v

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

d[three]=3

d[two]=2

d[one]=1

3.7 keys和iterkeys：keys将字典中的键以列表形式返回，iterkeys返回键的迭代器

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

printu'keys方法：'

list=d.keys()

printlist

printu'\niterkeys方法：'

it=d.iterkeys()

forxinit:

printx

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

keys方法：

['three','two','one']

iterkeys方法：

three

two

one

3.8 pop函数：删除字典中对应的键

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

d.pop('one')

printd

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

{'three':3,'two':2}

3.9 popitem函数：移出字典中的项

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

d.popitem()

printd

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':1}

{'two':2,'one':1}

3.10 setdefault函数：类似于get方法，获取与给定键相关联的值，也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={'one':1,'two':2,'three':3}

printd

printd.setdefault('one',1)

printd.setdefault('four',4)

printd

运算结果：

{'three':3,'two':2,'one':1}

{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}

3.11 update函数：用一个字典更新另外一个字典

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={

'one':123,

'two':2,

'three':3

}

printd

x={'one':1}

d.update(x)

printd

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

{'three':3,'two':2,'one':123}

{'three':3,'two':2,'one':1}

3.12 values和itervalues函数：values以列表的形式返回字典中的值，itervalues返回值得迭代器，由于在字典中值不是唯一的，所以列表中可以包含重复的元素

# _*_ coding:utf-8 _*_

d={

'one':123,

'two':2,

'three':3,

'test':2

}

printd.values()

运算结果：

=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======

[2,3,2,123]

python基础数据结构：序列、映射、集合

参考资料：

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。

一、序列（列表、元组和字符串）

序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。

1、列表

列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。

（1）、创建

通过下面的方式即可创建一个列表：

输出：

['hello', 'world']

[1, 2, 3]

可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。

（2）、list函数

通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：

输出：

['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

2、元组

元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。

（1） 、创建

输出：

(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)

从上面我们可以分析得出：

a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；

b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；

c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；

d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；

（2）、tuple函数

tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：

输出：

(1, 2, 3)

('j', 'e', 'f', 'f')

(1, 2, 3)

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 7, in

t4=tuple(123)

TypeError: 'int' object is not iterable

3、字符串

（1）创建

输出：

Hello world

H

H

e

l

l

o

w

o

r

l

d

（2）、格式化

format（）：

print(‘{0} was {1} years old when he wrote this book’. format(name,age) )

print(‘{} was {} years old when he wrote this book’. format(name,age) )

print(‘{name} was {age} years old when he wrote this book’. format(name=’Lily’,age=’22’) )

#对于浮点数“0.333”保留小数点后三位

print(‘{0 : .3f}’.format(1.0/3) )

结果：0.333

#使用下划线填充文本，并保持文字处于中间位置

#使用^定义‘_____hello_____’字符串长度为11

print(‘{0 : ^_11}’.format(‘hello’) )

结果：_____hello_____

% :

格式化操作符的右操作数可以是任何东西，如果是元组或者映射类型（如字典），那么字符串格式化将会有所不同。

输出：

Hello,world

Hello,World

注意：如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在，那么必须将它用圆括号括起来：

输出：

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 2, in

str1='%s,%s' % 'Hello','world'

TypeError: not enough arguments for format string

如果需要输出%这个特殊字符，毫无疑问，我们会想到转义，但是Python中正确的处理方式如下：

输出：100%

对数字进行格式化处理，通常需要控制输出的宽度和精度：

输出：

3.14

3.141593

3.14

字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型，可参考官方文档。

4、通用序列操作（方法）

从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。

（1）索引

输出

H

2

345

索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：

输出：

o

3

123

（2）分片

分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现：

输出：

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

[1, 2, 3, 4]

[6, 7, 8, 9]

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

[7, 8]

[7, 8, 9]

不同的步长，有不同的输出：

输出：

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

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

[0, 2, 4, 6, 8]

[0, 3, 6, 9]

[]

（3）序列相加

输出：

Hello world

[1, 2, 3, 2, 3, 4]

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 7, in

print str1+num1

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'list' objects

（4）乘法

输出：

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

HelloHello

[1, 2, 1, 2]

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 5, in

print str1*num1

TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'

（5）成员资格

in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：

输出：

False

True

True

（6）长度、最大最小值

通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。

输出：

5

o

H

5

123

1

二、映射（字典）

映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典（也叫散列表）是Python中唯一内建的映射类型。

1、键类型

字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。在Python中，数字、字符串和元组都被设计成不可变类型，而常见的列表以及集合（set）都是可变的，所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型，这正是Python中的字典最强大的地方。

输出：

{1: 1}

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 6, in

d[list1]="Hello world."

TypeError: unhashable type: 'list'

2、自动添加

即使键在字典中并不存在，也可以为它分配一个值，这样字典就会建立新的项。

3、成员资格

表达式item in d（d为字典）查找的是键（containskey），而不是值（containsvalue）。

三、集合

集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示：

strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])

nums=set(range(10))

看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的对象）构建的。集合的几个重要特点和方法如下：

1、副本是被忽略的

集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。

输出如下：

set([0, 1, 2, 3, 4, 5])

set([0, 1, 2, 3, 4, 5])

2、集合元素的顺序是随意的

这一点和字典非常像，可以简单理解集合为没有value的字典。

输出如下：

set(['wong', 'cnblogs', 'jeff'])

3、集合常用方法

a、并集union

输出：

set([1, 2, 3])

set([2, 3, 4])

set([1, 2, 3, 4])

union操作返回两个集合的并集，不改变原有集合。使用按位与（OR）运算符“|”可以得到一样的结果：

输出和上面union操作一模一样的结果。

其他常见操作包括（交集）,=,=,-,copy()等等，这里不再列举。

输出如下：

set([1, 2, 3])

set([2, 3, 4])

set([2, 3])

True

set([1, 2, 3])

False

b、add和remove

和序列添加和移除的方法非常类似，可参考官方文档：

输出：

set([1])

set([1, 2])

set([1])

set([1])

False

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 9, in

set1.remove(29) #移除不存在的项

KeyError: 29

4、frozenset

集合是可变的，所以不能用做字典的键。集合本身只能包含不可变值，所以也就不能包含其他集合：

输出如下：

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 3, in

set1.add(set2)

TypeError: unhashable type: 'set'

可以使用frozenset类型用于代表不可变（可散列）的集合：

输出：

set([1, frozenset([2])])

python有多少内置函数

Python内置函数有很多，为大家推荐5个神仙级的内置函数：

(1)Lambda函数

用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。

(2)Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。

(3)Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。

(4)enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。

它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。

(5)Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

网站标题：python映射函数 Python 映射类型
文章URL：http://hbruida.cn/article/hipghs.html