100例Python代码带你从入门到进阶！
以下所有代码全都至少运行一遍，确保可复现、易于理解、逐步完成入门到进阶的学习。
此教程经过我 反复打磨多遍 ，经常为此熬夜，真心不易，文章比较长，看完有用，帮我点个在看或分享支持。
教程包括 62 个基础样例， 12 个核心样例， 26 个习惯用法。如果觉得还不错，欢迎转发、留言或在看。
一、 Python 基础 62 例
1 十转二
将十进制转换为二进制：
`>>> bin(10)
'0b1010'` 2 十转八
十进制转换为八进制：
`>>> oct(9)
'0o11'` 3 十转十六
十进制转换为十六进制：
`>>> hex(15)
'0xf'` 4 字符串转字节
字符串转换为字节类型
`>>> s = "apple"
>>> bytes(s,encoding='utf-8')
b'apple'` 5 转为字符串
字符类型、数值型等转换为字符串类型
`>>> i = 100
>>> str(i)
'100'` 6 十转ASCII
十进制整数对应的 ASCII 字符
`>>> chr(65)
'A'` 7 ASCII转十
ASCII字符对应的十进制数
`>>> ord('A')
65` 8 转为字典
创建数据字典的几种方法
`>>> dict()
{}
>>> dict(a='a',b='b')
{'a': 'a', 'b': 'b'}
>>> dict(zip(['a','b'],[1,2]))
{'a': 1, 'b': 2}
>>> dict([('a',1),('b',2)])
{'a': 1, 'b': 2}`
9 转为浮点类型
整数或数值型字符串转换为浮点数
`>>> float(3)
3.0` 如果不能转化为浮点数，则会报 ValueError :
`>>> float('a')
Traceback (most recent call last):
File "
10 转为整型
int(x, base =10)
x 可能为字符串或数值，将 x 转换为整数。
如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出普通整数的表示范围，一个长整数被返回。
`>>> int('12',16)
18` 11 转为集合
返回一个 set 对象，集合内不允许有重复元素：
`>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> set(a)
{1, 2, 3, 4}` 12 转为切片
class slice( start , stop [, step ])
返回一个由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象，代码可读性变好。
`>>> a = [1,4,2,3,1] >>> my_slice = slice(0,5,2) >>> a[my_slice] [1, 2, 1]`
13 转元组
tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型
`>>> a=[1,3,5]
>>> a.append(7)
>>> a
[1, 3, 5, 7]
#禁止a增删元素，只需转为元组
>>> t=tuple(a)
>>> t
(1, 3, 5, 7)` 14 转冻结集合
创建不可修改的集合：
`>>> a = frozenset([1,1,3,2,3])
>>> a # a 无 pop,append,insert等方法
frozenset({1, 2, 3})` 15 商和余数
分别取商和余数
`>>> divmod(10,3) (3, 1)`
16 幂和余同时做
pow 三个参数都给出表示先幂运算再取余：
`>>> pow(3, 2, 4)
1` 17 四舍五入
四舍五入， ndigits 代表小数点后保留几位：
`>>> round(10.045, 2)
10.04
>>> round(10.046, 2)
10.05` 18 查看变量所占字节数
`>>> import sys
>>> a = {'a':1,'b':2.0}
>>> sys.getsizeof(a) # 变量占用字节数
240` 19 门牌号
返回对象的内存地址
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> id(xiaoming)
2281930739080` 20 排序函数
排序：
`>>> a = [1,4,2,3,1]
#降序
>>> sorted(a,reverse=True)
[4, 3, 2, 1, 1]
>>> a = [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},
{'name':'xiaohong','age':20,'gender':'female'}]
#按 age升序
>>> sorted(a,key=lambda x: x['age'],reverse=False)
[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},
{'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}]`
21 求和函数
求和：
`>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> sum(a)
11
#求和初始值为1
>>> sum(a,1)
12` 22 计算表达式
计算字符串型表达式的值
`>>> s = "1 + 3 +5"
>>> eval(s)
9
>>> eval('[1,3,5]*3')
[1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5]` 23 真假
`>>> bool(0)
False
>>> bool(False)
False
>>> bool(None)
False
>>> bool([])
False
>>> bool([False])
True
>>> bool([0,0,0])
True` 24 都为真
如果可迭代对象的所有元素都为真，那么返回 True ，否则返回 False
`#有0，所以不是所有元素都为真 >>> all([1,0,3,6]) False`
`#所有元素都为真 >>> all([1,2,3]) True`
25 至少一个为真
接受一个可迭代对象，如果可迭代对象里至少有一个元素为真，那么返回 True ，否则返回 False
`# 没有一个元素为真 >>> any([0,0,0,[]]) False`
`# 至少一个元素为真 >>> any([0,0,1]) True`
26 获取用户输入
获取用户输入内容
`>>> input() I'm typing "I'm typing "`
27 print 用法
`>>> lst = [1,3,5]
# f 打印
>>> print(f'lst: {lst}')
lst: [1, 3, 5]
# format 打印
>>> print('lst:{}'.format(lst))
lst:[1, 3, 5]`
28 字符串格式化
格式化字符串常见用法
`>>> print("i am {0},age {1}".format("tom",18))
i am tom,age 18
>>> print("{:.2f}".format(3.1415926)) # 保留小数点后两位
3.14
>>> print("{:+.2f}".format(-1)) # 带符号保留小数点后两位
-1.00
>>> print("{:.0f}".format(2.718)) # 不带小数位
3
>>> print("{:0>3d}".format(5)) # 整数补零，填充左边, 宽度为3
005
>>> print("{:,}".format(10241024)) # 以逗号分隔的数字格式
10,241,024
>>> print("{:.2%}".format(0.718)) # 百分比格式
71.80%
>>> print("{:.2e}".format(10241024)) # 指数记法
1.02e+07`
29 返回对象哈希值
返回对象的哈希值。值得注意，自定义的实例都可哈希：
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> hash(xiaoming)
-9223371894234104688` list , dict , set 等可变对象都不可哈希(unhashable)：
`>>> hash([1,3,5]) Traceback (most recent call last): File "
30 打开文件
返回文件对象
`>>> import os
>>> os.chdir('D:/source/dataset')
>>> os.listdir()
['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings',
'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv']
>>> o = open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8')
>>> o.read()
"country,beer_servings,spirit_servings,wine_servings,total_litres_of_pur
e_alcohol,continent\nAfghanistan,0,0,0,0.0,Asia\nAlbania,89,132,54,4.9,"`
mode 取值表：
| 字符 | 意义 |
|---|---|
'r' |
读取（默认） |
'w' |
写入，并先截断文件 |
'x' |
排它性创建，如果文件已存在则失败 |
'a' |
写入，如果文件存在则在末尾追加 |
'b' |
二进制模式 |
't' |
文本模式（默认） |
'+' |
打开用于更新（读取与写入） |
31 查看对象类型
class type( name , bases , dict )
传入参数，返回 object 类型：
`>>> type({4,6,1})
32 两种创建属性方法
返回 property 属性，典型的用法：
`>>> class C:
def __init__(self):
self._x = None
def getx(self):
return self._x
def setx(self, value):
self._x = value
def delx(self):
del self._x
# 使用property类创建 property 属性
x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")` 使用 C 类：
`>>> C().x=1 >>> c=C() # 属性x赋值 >>> c.x=1 # 拿值 >>> c.getx() 1 # 删除属性x >>> c.delx() # 再拿报错 >>> c.getx() Traceback (most recent call last): File "
使用 @property 装饰器，实现与上完全一样的效果：
`class C:
def __init__(self):
self._x = None
@property
def x(self):
return self._x
@x.setter
def x(self, value):
self._x = value
@x.deleter
def x(self):
del self._x` 33 是否可调用
判断对象是否可被调用，能被调用的对象是一个 callable 对象。
`>>> callable(str) True >>> callable(int) True`
Student 对象实例目前不可调用：
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student(id='1',name='xiaoming')
>>> callable(xiaoming)
False` 如果 xiaoming 能被调用 , 需要重写 Student 类的 __call__ 方法：
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name` 此时调用 xiaoming():
`>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> xiaoming()
I can be called
my name is xiaoming` 34 动态删除属性
删除对象的属性
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> delattr(xiaoming,'id')
>>> hasattr(xiaoming,'id')
False` 35 动态获取对象属性
获取对象的属性
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> getattr(xiaoming,'name') # 获取name的属性值
'xiaoming'` 36 对象是否有某个属性
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> getattr(xiaoming,'name')# 判断 xiaoming有无 name属性
'xiaoming'
>>> hasattr(xiaoming,'name')
True
>>> hasattr(xiaoming,'address')
False` 37 isinstance
判断 object 是否为 classinfo 的实例，是返回true
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> isinstance(xiaoming,Student)
True` 38 父子关系鉴定
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> class Undergraduate(Student):
pass
# 判断 Undergraduate 类是否为 Student 的子类
>>> issubclass(Undergraduate,Student)
True` 第二个参数可为元组：
`>>> issubclass(int,(int,float)) True`
39 所有对象之根
object 是所有类的基类
`>>> isinstance(1,object)
True
>>> isinstance([],object)
True` 40 一键查看对象所有方法
不带参数时返回 当前范围 内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回 参数 的属性，方法列表。
`>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> dir(xiaoming)
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'id', 'name']` 41 枚举对象
Python 的枚举对象
`>>> s = ["a","b","c"] >>> for i,v in enumerate(s): print(i,v) 0 a 1 b 2 c`
42 创建迭代器
`>>> class TestIter():
def __init__(self,lst):
self.lst = lst
# 重写可迭代协议__iter__
def __iter__(self):
print('__iter__ is called')
return iter(self.lst)` 迭代 TestIter 类：
`>>> t = TestIter()
>>> t = TestIter([1,3,5,7,9])
>>> for e in t:
print(e)
__iter__ is called
1
3
5
7
9` 43 创建range迭代器
-
range(stop)
-
range(start, stop[,step])
生成一个不可变序列的迭代器：
`>>> t = range(11) >>> t = range(0,11,2) >>> for e in t: print(e) 0 2 4 6 8 10`
44 反向
`>>> rev = reversed([1,4,2,3,1])
>>> for i in rev:
print(i)
1
3
2
4
1` 45 打包
聚合各个可迭代对象的迭代器：
`>>> x = [3,2,1] >>> y = [4,5,6] >>> list(zip(y,x)) [(4, 3), (5, 2), (6, 1)] >>> for i,j in zip(y,x): print(i,j) 4 3 5 2 6 1`
46 过滤器
函数通过 lambda 表达式设定过滤条件，保留 lambda 表达式为 True 的元素：
`>>> fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])
>>> for e in fil:
print(e)
11
45
13` 47 链式比较
`>>> i = 3
>>> 1 < i < 3
False
>>> 1 < i <=3
True` 48 链式操作
`>>> from operator import (add, sub)
>>> def add_or_sub(a, b, oper):
return (add if oper == '+' else sub)(a, b)
>>> add_or_sub(1, 2, '-')
-1` 49 split 分割**
`>>> 'i love python'.split(' ')
['i', 'love', 'python']` 50 replace 替换
`>>> 'i\tlove\tpython'.replace('\t',',')
'i,love,python'` 51 反转字符串
`>>> st="python" >>> ''.join(reversed(st)) 'nohtyp'`
52 使用time模块打印当前时间
`# 导入time模块 >>> import time # 打印当前时间，返回浮点数 >>> seconds = time.time() >>> seconds 1588858156.6146255`
53 浮点数转时间结构体
`# 浮点数转时间结构体 >>> local_time = time.localtime(seconds) >>> local_time time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=0)`
-
tm_year: 年
-
tm_mon: 月
-
tm_mday: 日
-
tm_hour: 小时
-
tm_min：分
-
tm_sec: 分
-
tm_sec: 秒
-
tm_wday: 一周中索引([0,6], 周一的索引:0)
-
tm_yday: 一年中索引([1,366])
-
tm_isdst: 1 if summer time is in effect, 0 if not, and -1 if unknown
54 时间结构体转时间字符串
`# 时间结构体转时间字符串 >>> str_time = time.asctime(local_time) >>> str_time 'Thu May 7 21:29:16 2020'`
55 时间结构体转指定格式时间字符串
`# 时间结构体转指定格式的时间字符串
>>> format_time = time.strftime('%Y.%m.%d %H:%M:%S',local_time)
>>> format_time
'2020.05.07 21:29:16'`
56 时间字符串转时间结构体
`# 时间字符串转时间结构体 >>> time.strptime(format_time,'%Y.%m.%d %H:%M:%S') time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=-1)`
57 年的日历图
`>>> import calendar >>> from datetime import date >>> mydate=date.today() >>> calendar.calendar(2020)`
结果：
`2020
January February March
Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 4 5 1 2 1
6 7 8 9 10 11 12 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8
13 14 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14 15 16 9 10 11 12 13 14 15
20 21 22 23 24 25 26 17 18 19 20 21 22 23 16 17 18 19 20 21 22
27 28 29 30 31 24 25 26 27 28 29 23 24 25 26 27 28 29
30 31
April May June
Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 4 5 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7
6 7 8 9 10 11 12 4 5 6 7 8 9 10 8 9 10 11 12 13 14
13 14 15 16 17 18 19 11 12 13 14 15 16 17 15 16 17 18 19 20 21
20 21 22 23 24 25 26 18 19 20 21 22 23 24 22 23 24 25 26 27 28
27 28 29 30 25 26 27 28 29 30 31 29 30
July August September
Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 4 5 1 2 1 2 3 4 5 6
6 7 8 9 10 11 12 3 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13
13 14 15 16 17 18 19 10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 20
20 21 22 23 24 25 26 17 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 27
27 28 29 30 31 24 25 26 27 28 29 30 28 29 30
31
October November December
Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 4 1 1 2 3 4 5 6
5 6 7 8 9 10 11 2 3 4 5 6 7 8 7 8 9 10 11 12 13
12 13 14 15 16 17 18 9 10 11 12 13 14 15 14 15 16 17 18 19 20
19 20 21 22 23 24 25 16 17 18 19 20 21 22 21 22 23 24 25 26 27
26 27 28 29 30 31 23 24 25 26 27 28 29 28 29 30 31
30`
58 月的日历图
`>>> import calendar
>>> from datetime import date
>>> mydate = date.today()
>>> calendar.month(mydate.year, mydate.month)` 结果：
`May 2020
Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 31`
59 判断是否为闰年
`>>> import calendar
>>> from datetime import date
>>> mydate = date.today()
>>> is_leap = calendar.isleap(mydate.year)
>>> ("{}是闰年" if is_leap else "{}不是闰年\n").format(mydate.year)
'2020是闰年'` 60 with 读写文件
读文件：
`>> import os
>>> os.chdir('D:/source/dataset')
>>> os.listdir()
['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'test.csv', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv', 'train.csv']
# 读文件
>>> with open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8') as f:
o = f.read()
print(o)`
写文件：
`# 写文件
>>> with open('new_file.txt',mode='w',encoding='utf-8') as f:
w = f.write('I love python\n It\'s so simple')
os.listdir()
['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'new_file.txt', 'test.csv', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv', 'train.csv']
>>> with open('new_file.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:
o = f.read()
print(o)
I love python
It's so simple`
61 提取后缀名
`>>> import os
>>> os.path.splitext('D:/source/dataset/new_file.txt')
('D:/source/dataset/new_file', '.txt') #[1]：后缀名`
62 提取完整文件名
`>>> import os
>>> os.path.split('D:/source/dataset/new_file.txt')
('D:/source/dataset', 'new_file.txt')`
二、 Python 核心 12 例
63 斐波那契数列前n项
`>>> def fibonacci(n):
a, b = 1, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a+b # 注意这种赋值
>>> for fib in fibonacci(10):
print(fib)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55` 64 list 等分 n 组
`>>> from math import ceil
>>> def divide_iter(lst, n):
if n <= 0:
yield lst
return
i, div = 0, ceil(len(lst) / n)
while i < n:
yield lst[i * div: (i + 1) * div]
i += 1
>>> for group in divide_iter([1,2,3,4,5],2):
print(group)
[1, 2, 3]
[4, 5]` 65 yield 解释
有好几位同学问我，生成器到底该怎么理解。
在这里我总结几句话，看看是否对不理解生成器的朋友有帮助。
生成器首先是一个 “特殊的” return ，遇到 yield 立即中断返回。
但是，又与 return 不同，yield 后下一次执行会进入到yield 的下一句代码，而不像 return 下一次执行还是从函数体的第一句开始执行。
可能还是没说清，那就用图解释一下：
第一次 yield 返回 1
第二次迭代，直接到位置 2 这句代码：
然后再走 for ,再 yield ，重复下去，直到for结束。
以上就是理解 yield 的重点一个方面。
66 装饰器
66.1 定义装饰器
time 模块大家比较清楚，第一个导入 wraps 函数（装饰器）为确保被装饰的函数名称等属性不发生改变用的，这点现在不清楚也问题不大，实践一下就知道了。
`from functools import wraps import time`
定义一个装饰器：print_info，装饰器函数入参要求为函数，返回值要求也为函数。
如下，入参为函数 f, 返回参数 info 也为函数，满足要求。
`def print_info(f):
"""
@para: f, 入参函数名称
"""
@wraps(f) # 确保函数f名称等属性不发生改变
def info():
print('正在调用函数名称为： %s ' % (f.__name__,))
t1 = time.time()
f()
t2 = time.time()
delta = (t2 - t1)
print('%s 函数执行时长为：%f s' % (f.__name__,delta))
return info` 66.2使用装饰器
使用 print_info 装饰器，分别修饰 f1, f2 函数。
软件工程要求尽量一次定义，多次被复用。
`@print_info
def f1():
time.sleep(1.0)
@print_info
def f2():
time.sleep(2.0)`
66.3 使用装饰后的函数
使用 f1, f2 函数：
`f1() f2() # 输出信息如下： # 正在调用函数名称为：f1 # f1 函数执行时长为：1.000000 s # 正在调用函数名称为：f2 # f2 函数执行时长为：2.000000 s`
67 迭代器案例
一个类如何成为迭代器类型，请看官方PEP说明：
即必须实现两个方法（或者叫两种协议）： __iter__ , __next__
下面编写一个迭代器类：
`class YourRange():
def __init__(self, start, end):
self.value = start
self.end = end
# 成为迭代器类型的关键协议
def __iter__(self):
return self
# 当前迭代器状态(位置)的下一个位置
def __next__(self):
if self.value >= self.end:
raise StopIteration
cur = self.value
self.value += 1
return cur` 使用这个迭代器：
`yr = YourRange(5, 12)
for e in yr:
print(e)`
迭代器实现 __iter__ 协议，它就能在 for 上迭代，参考官网PEP解释：
文章最后提个问题，如果此时运行：
`next(yr)`
会输出 5， 还是报错？
如果 yr 是 list，for 遍历后，再 next(iter(yr)) 又会输出什么？
如果能分清这些问题，恭喜你，已经真正理解迭代器迭代和容器遍历的区别。如果你还拿不准，欢迎交流。
下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制，快速入门这些库是本文的写作目的。
68 matplotlib
导入包：
`import matplotlib matplotlib.__version__ # '2.2.2' import matplotlib.pyplot as plt`
绘图代码：
`import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]
,c='red')
plt.bar([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]
)
plt.show()`
69 seaborn
导入包：
`import seaborn as sns sns.__version__ # '0.8.0'`
绘制图：
`sns.barplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]
)
sns.pointplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],
[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]
)
plt.show()` 
70 plotly 绘图
导入包：
`import plotly plotly.__version__ # '2.0.11'`
绘制图（自动打开html）：
`import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as offline
pyplt = offline.plot
sca = go.Scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],
y=[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]
)
bar = go.Bar(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],
y=[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]
)
fig = go.Figure(data = [sca,bar])
pyplt(fig)`
71 pyecharts
导入包：
`import pyecharts pyecharts.__version__ # '1.7.1'`
绘制图（自动打开html）：
`bar = (
Bar()
.add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])
.add_yaxis('ybar',[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9])
)
line = (Line()
.add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])
.add_yaxis('yline',[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4])
)
bar.overlap(line)
bar.render_notebook()`
大家在复现代码时，需要注意API与包的版本紧密相关，与上面版本不同的包其内的API可能与以上写法有略有差异，大家根据情况自行调整即可。
matplotlib 绘制三维 3D 图形的方法，主要锁定在绘制 3D 曲面图和等高线图。
72 理解 meshgrid
要想掌握 3D 曲面图，需要首先理解 meshgrid 函数。
导入包：
`import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt`
创建一维数组 x
`nx, ny = (5, 3) x = np.linspace(0, 1, nx) x # 结果 # array([0\. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1\. ])`
创建一维数组 y
`y = np.linspace(0, 1, ny) y # 结果 # array([0\. , 0.5, 1\. ])`
使用 meshgrid 生成网格点：
`xv, yv = np.meshgrid(x, y) xv`
xv 结果：
`array([[0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ], [0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ], [0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]])`
yv 结果：
`array([[0. , 0. , 0. , 0. , 0. ], [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5], [1. , 1. , 1. , 1. , 1. ]])`
绘制网格点：
`plt.scatter(xv.flatten(),yv.flatten(),c='red') plt.xticks(ticks=x) plt.yticks(ticks=y)`
以上就是 meshgrid 功能：创建网格点，它是绘制 3D 曲面图的必用方法之一。
73 绘制曲面图
导入 3D 绘图模块：
`from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D` 生成X,Y,Z
`# X, Y x = np.arange(-5, 5, 0.25) y = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(x, y) # x-y 平面的网格 R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) # Z Z = np.sin(R)`
绘制 3D 曲面图：
`fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))
plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
plt.show()`
74 等高线图
以上 3D 曲面图的在 xy平面、 xz平面、yz平面投影，即是等高线图。
xy 平面投影得到的等高线图：
`fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))
plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
plt.show()`
[图片上传失败…(image-949693-1592300488563)]
三、 Python 习惯 26 例
75 / 返回浮点数
即便两个整数， / 操作也会返回浮点数
`In [1]: 8/5 Out[1]: 1.6`
76 // 得到整数部分
使用 // 快速得到两数相除的整数部分，并且返回整型，此操作符容易忽略，但确实很实用。
`In [2]: 8//5 Out[2]: 1 In [3]: a = 8//5 In [4]: type(a) Out[4]: int`
77 % 得到余数
% 得到两数相除的余数：
`In [6]: 8%5 Out[6]: 3`
78 ** 计算乘方
** 计算几次方
`In [7]: 2**3 Out[7]: 8`
79 交互模式下的_
在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _
`In [8]: 2*3.02+1
Out[8]: 7.04
In [9]: 1+_
Out[9]: 8.04` 80 单引号和双引号微妙不同
使用单引号和双引号的微妙不同
使用一对双引号时，打印下面串无需转义字符：
`In [10]: print("That isn't a horse")
That isn't a horse` 使用单引号时，需要添加转义字符 \ ：
`In [11]: print('That isn\'t a horse')
That isn't a horse` 81 跨行连续输入
符串字面值可以跨行连续输入；一种方式是用一对三重引号： """ 或 '''
`In [12]: print("""You're just pounding two
...: coconut halves together.""")
You're just pounding two
coconut halves together.` 82 数字和字符串
`In [13]: 3*'Py'
Out[13]: 'PyPyPy'` 83 连接字面值
堆积起来就行，什么都不用写：
`In [14]: 'Py''thon'
Out[14]: 'Python'` 84 for 和 else
一般语言 else 只能和 if 搭，Python 中却支持 for 和 else, try 和 else.
for 和 else 搭后，遍历结束便会执行 else
`In [29]: for i in range(3):
...: for j in range(i):
...: print(j)
...: else:
...: print('第%d轮遍历结束\n'%(i+1,))
...:
第1轮遍历结束
0
第2轮遍历结束
0
1
第3轮遍历结束`
85. if not x
直接使用 x 和 not x 判断 x 是否为 None 或空
`x = [1,3,5]
if x:
print('x is not empty ')
if not x:
print('x is empty')`
下面写法不够 Pythoner
`if x and len(x) > 0:
print('x is not empty ')
if x is None or len(x) == 0:
print('x is empty')`
86. enumerate 枚举
直接使用 enumerate 枚举容器，第二个参数表示索引的起始值
`x = [1, 3, 5]
for i, e in enumerate(x, 10): # 枚举
print(i, e)`
下面写法不够 Pythoner:
`i = 0
while i < len(x):
print(i+10, x[i])
i+=1`
判断字符串是否包含某个子串，使用 in 明显更加可读：
`x = 'zen_of_python'
if 'zen' in x:
print('zen is in')`
find 返回值 要与 -1 判断，不太符合习惯：
`if x.find('zen') != -1:
print('zen is in')`
88 zip 打包
使用 zip 打包后结合 for 使用输出一对，更加符合习惯：
`keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 3, 5]
for k, v in zip(keys, values):
print(k, v)`
下面不符合 Python 习惯：
`d = {}
i = 0
for k in keys:
print(k, values[i])
i += 1`
89 一对 ‘’’
打印被分为多行的字符串，使用一对 ''' 更加符合 Python 习惯：
`print('''"Oh no!" He exclaimed.
"It's the blemange!"''')` 下面写法就太不 Python 风格：
`print('"Oh no!" He exclaimed.\n' +
'It\'s the blemange!"')`
90 交换元素
直接解包赋值，更加符合 Python 风格：
`a, b = 1, 3 a, b = b, a # 交换a,b`
不要再用临时变量 tmp ，这不符合 Python 习惯：
`tmp = a a = b b = tmp`
91 join 串联
串联字符串，更习惯使用 join：
`chars = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] name = ''.join(chars) print(name)`
下面不符合 Python 习惯：
`name = ''
for c in chars:
name += c
print(name)` 92 列表生成式
列表生成式构建高效，符合 Python 习惯：
`data = [1, 2, 3, 5, 8] result = [i * 2 for i in data if i & 1] # 奇数则乘以2 print(result) # [2, 6, 10]`
下面写法不够 Pythoner：
`results = []
for e in data:
if e & 1:
results.append(e*2)
print(results)`
93 字典生成式
除了列表生成式，还有字典生成式：
`keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 3, 5]
d = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(d)`
下面写法不太 Pythoner：
`d = {}
for k, v in zip(keys, values):
d[k] = v
print(d)`
94 __name__ == '__main__' 有啥用
曾几何时，看这别人代码这么写，我们也就跟着这么用吧，其实还没有完全弄清楚这行到底干啥。
`def mymain():
print('Doing something in module', __name__)
if __name__ == '__main__':
print('Executed from command line')
mymain()` 加入上面脚本命名为 MyModule，不管在 vscode 还是 pycharm 直接启动，则直接打印出：
`Executed from command line
Doing something in module __main__` 这并不奇怪，和我们预想一样，因为有无这句 __main__ ，都会打印出这些。
但是当我们 import MyModule 时，如果没有这句，直接就打印出：
`In [2]: import MyModule
Executed from command line
Doing something in module MyModule` 只是导入就直接执行 mymain 函数，这不符合我们预期。
如果有主句，导入后符合预期：
`In [6]: import MyModule In [7]: MyModule.mymain() Doing something in module MyModule`
95 字典默认值
`In[1]: d = {'a': 1, 'b': 3}
In[2]: d.get('b', []) # 存在键 'b'
Out[2]: 3
In[3]: d.get('c', []) # 不存在键 'c'，返回[]
Out[3]: []` 96 lambda 函数
lambda 函数使用方便，主要由入参和返回值组成，被广泛使用在 max, map, reduce, filter 等函数的 key 参数中。
如下，求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定 abs(x) 作为比较大小的方法：
`x = [1, 3, -5]
y = max(x, key=lambda x: abs(x))
print(y) # -5` 求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定 abs(x) 作为比较大小的方法：
`x = [1, 3, -5]
y = max(x, key=lambda x: abs(x))
print(y) # -5` map 函数映射 fun 到容器中每个元素，并返回迭代器 x
`x = map(str, [1, 3, 5])
for e in x:
print(e, type(e))`
下面写法不够 Pythoner
`for e in [1, 3, 5]:
print(e, str(e)) # '1','3','5'`
99 reduce
reduce 是在 functools 中，第一个参数是函数，其必须含有 2 个参数，最后归约为一个标量。
`from functools import reduce
x = [1, 3, 5]
y = reduce(lambda p1, p2: p1*p2, x)
print(y) # 15` 下面写法不够 Pythoner:
`y = 1
for e in x:
y *= e
print(y)`
100 filter
使用 filter 找到满足 key 函数指定条件的元素，并返回迭代器
如下，使用 filter 找到所有奇数：
`x = [1, 2, 3, 5]
odd = filter(lambda e: e % 2, x)
for e in odd: # 找到奇数
print(e)` 还有另外一种方法，使用列表生成式，直接得到一个odd 容器，
`odd = [e for e in x if e % 2] print(odd) # [1,3,5]`
下面写法最不符合 Python 习惯：
`odd = []
for e in x:
if e % 2:
odd.append(e)
print(odd) # [1,3,5]`
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