超强干货！Python 100 例带你入门

此篇文章略长，大家可以先收藏起来，有时间慢慢看。本文中的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，帮我点个关注或分享支持。

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。

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 "", line 1, in     float('a')   ValueError: could not convert string to float: 'a'

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 "", line 1, in     hash([1,3,5])   TypeError: unhashable type: 'list'

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})      >>> type({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})      >>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name      >>> type(Student('1','xiaoming'))      

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 "", line 1, in     c.getx()     File "", line 5, in getx       return self._x   AttributeError: 'C' object has no attribute '_x'   # 再属性赋值   >>> c.x=1   >>> c.setx(1)   >>> c.getx()   1

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

1. range(stop)

2. 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()   

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   

87. in

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` 

97 max

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` 

98 map

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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