Python 编程开发 实用经验和技巧

一、小数保留指定位小数

1.%f 方法

f = 1.23456
f1 = '%.4f' % f
f2 = '%.2f' % f
print(f1,type(f1))
print(f2,type(f2))

打印

1.2346 <class 'str'>
1.23 <class 'str'>

易知，这种方法会进行四舍五入，但是将浮点型转化成了字符串值，已不再是原始的数值。

2.format函数

f = 1.23456
f1 = format(f,'.4f')
f2 = format(f,'.2f')
print(f1,type(f1))
print(f2,type(f2))

打印

1.2346 <class 'str'>
1.23 <class 'str'>

同理，这种方法也会进行四舍五入，但是将浮点型转化成了字符串值，已不再是原始的数值。

3.round()函数

a = 1.23456
b = 2.355
c = 3.5
d = 2.5
a1 = round(a, 3)
b1 = round(b, 2)
c1 = round(c)
d1 = round(d)
print(a1,type(a1))
print(b1,type(b1))
print(c1,type(c1))
print(d1,type(d1))

打印

1.235 <class 'float'>
2.35 <class 'float'>
4 <class 'int'>
2 <class 'int'>

可以看出，round()函数最后得到的是数值（浮点型或整型），但是在“舍”和“入”的规律上不一定：
（1）round（x,n）函数中，是否进位或四舍五入，取决于n位以及n+1位小数的值
（2）只有当n+1位数字是5的时候，容易混淆，如果n为偶数，则n+1位数是5，则进位，例如round（1.23456，3）最终变为1.235
（3）如果n为奇数，则n+1位是数5，那不进位，例如round（2.355，2），最终为2.35
（4）如果n为0，即没有填写n的时候，最终结果与上面相反，即整数部分为偶数的时候，小数位5不进位，例如（round（2.5）变为2）。
（5）整数部分为奇数的时候，小数位5进位。（round（3.5）变为4）

4.直接截断

a = int(1.23456 * 1000) / 1000
print(a)

打印1.234
这种方法简单粗暴，直接去掉后边的，不管是否大于5。

二、判断变量的数据类型的两种方法

1.type():

a = 1.23
print(type(a))

打印。

2.isinstance()

原型为isinstance(x, A_tuple)，

a = 1.23
tp = isinstance(a,float)
print(tp)

打印True。

三、python中的类方法(@classmethod)

python做面向对象编程时候，经常需要使用classmethod的描述。类方法特别容易弄混淆，因为听起来就好像“类中的方法”一样。
类方法也算一种实用的技巧，简单描述之：“类方法让类模板具有记忆力”。
类模板就是我们所定义的类。在普通情况下，不使用类方法对类进行实例化，类本身是不具有记忆性的。只是当一个静态模板被套用多次而已。如果我们想让类在每一次实例化之后，都能记载一些记忆，会对很多操作很有用。

class Man:
    id = 0 # 类变量
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.id = self.id_number()
 
    @classmethod
    def id_number(cls):
        cls.id += 1
        return cls.id
 
a = Man('A')
print(a.id)
b = Man('B')
print(b.id)

打印

1
2

对Man这个类进行实例化2次，每个实例的id都不一样。这就依靠类方法来实现了：首先，用@classmethod描述类方法，然后用"cls"代表本类。类方法对类属性进行的处理是有记忆性的。

需要注意的是，类方法处理的变量一定要是类变量。因为在类方法里你用不了self来寻址实例变量，所以需要把类变量放到最前面描述，如上面的"id=0"所示。类变量是可以被self访问的，所以，在类变量定义好了以后，不需要在_init_函数里对类变量再一次描述。所以，上面代码里self.id不一定需要。

四、str.format与制表符\t关于中文对齐

str.format对字符串进行格式化，{:为右对齐，^为居中），少于x位自动补齐（默认为空格补齐），但是对于中文字符并不能很好地支持，所以会导致有多行中文字符串时出现不能对齐的现象，需要考虑到字符串所占长度并将中文字符串进行编码后再计算。

#name是包含中文的字符串，22是整个字符串一行的总长度，一般要顾及测试才能得到，\t后的x是一标记字符，可换为别的所需的字符串
print('[{string:<{len}}\tx'.format(string=string+']',len=22-len(string.encode('GBK'))+len(string)))

具体可参考https://blog.csdn.net/excaliburrr/article/details/76794451

五、遍历字典

Python3中：

d = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}

1.遍历keys：

for k in d:
	print(k)
	print(d[key])

或者

for k in d.keys():
	print(k)
	print(d[key])

2.遍历values：

for v in d.values():
    print(v)

3.遍历keys，values：

for k,v in d.items():
    print(k)
    print(v)

Python2中稍有区别，items()、keys()、values()换成iteritems()、iterkeys()、itervalues()。

六、datetime模块timedelta类的使用

timedelta对象表示连个不同时间之间的差值， 这个差值的单位可以是：天、秒、微秒、毫秒、分钟、小时、周。
如果使用time模块对时间进行算术运行，只能将字符串格式的时间 和 struct_time格式的时间对象 先转换为时间戳格式，然后对该时间戳加上或减去n秒，最后再转换回struct_time格式或字符串格式，这显然很不方便。而datetime模块提供的timedelta类可以让我们很方面的对datetime.date, datetime.time和datetime.datetime对象做算术运算，且两个时间之间的差值单位也更加容易控制。
datetime.timedelta类的定义：

class datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, hours=0, weeks=0)

所有参数都是默认参数，因此都是可选参数。参数的值可以是整数或浮点数，也可以是正数或负数。内部值存储days、seconds 和 microseconds，其他所有参数都将被转换成这3个单位：

• 1毫秒转换为1000微秒
• 1分钟转换为60秒
• 1小时转换为3600秒
• 1周转换为7天

然后对这3个值进行标准化，使得它们的表示是唯一的：

• microseconds : [0, 999999]
• seconds : [0, 86399]
• days : [-999999999, 999999999]

类属性：

类属性名称	描述
timedelta.min	timedelta(-999999999)
timedelta.max	timedelta(days=999999999, hours=23, minutes=59, seconds=59, microseconds=999999)
timedelta.resolution	timedelta(microseconds=1)

实例方法和属性：

实例方法/属性名称	描述
td.days	天 [-999999999, 999999999]
td.seconds	秒 [0, 86399]
td.microseconds	微秒 [0, 999999]
td.total_seconds()	时间差中包含的总秒数，等价于: td / timedelta(seconds=1)

方法/属性	描述
datetime.datetime.now()	返回当前本地时间（datetime.datetime对象实例）
datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)	返回指定时间戳对应的时间（datetime.datetime对象实例）
datetime.timedelta()	返回一个时间间隔对象，可以直接与datetime.datetime对象做加减操作

>>> import datetime
>>>
>>> datetime.timedelta(365).total_seconds() # 一年包含的总秒数
31536000.0
>>> dt = datetime.datetime.now()
>>> dt + datetime.timedelta(3) # 3天后
datetime.datetime(2020, 1, 22, 11, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(-3) # 3天前
datetime.datetime(2020, 1, 16, 11, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(hours=3) # 3小时后
datetime.datetime(2020, 1, 19, 14, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(hours=-3) # 3小时前
datetime.datetime(2020, 1, 19, 8, 17, 0, 214877)
>>> dt + datetime.timedelta(hours=3, seconds=30) # 3小时30秒后 
datetime.datetime(2020, 1, 19, 14, 17, 30, 214877)

更多关于Python对日期、时间的处理可参考https://www.jb51.net/article/105840.htm。