Python编程开发技巧

这篇文章给大家分享的是有关Python编程开发技巧的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

一、小数保留指定位小数

1.%f 方法

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

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

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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 = 1.23456b = 2.355c = 3.5d = 2.5a1 = 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))

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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) / 1000print(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

1.type():

a = 1.23print(type(a))

打印<class 'float'>。

2.isinstance()

原型为isinstance(x, A_tuple)，

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

打印True。

3.class.__name__属性

使用变量的__class__.__name__属性 ，这也是type()方法的实质：

num = 1.23print(num.__class__.__name__)

打印：

float

三、Python中的类方法(@classmethod)

python做面向对象编程的时候，经常需要使用classmethod类方法，这并不是类中的方法。
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)

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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设置中文对齐

str.format对字符串进行格式化，{:<x}的语法表示左对齐，{:>x}为右对齐，{:^x}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、datetime模块timedelta类的使用

timedelta对象表示两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算，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：

实例方法和属性：

>>> 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。

六、获取抛出的异常具体信息

很多时候，在Python运行抛出异常并接收到之后需要显示异常的具体信息，包括异常内容、异常所在的行数和异常所在的Python文件等等，分别使用args[0]、__traceback__.tb_lineno和__traceback__.tb_frame.f_globals["__file__"]属性即可，示意如下：

def get_exception_info():
    try:
        s = 2 / 0
    except Exception as e:
        print('异常内容：', e.args[0])
        print('异常行数：', e.__traceback__.tb_lineno)
        print('异常文件：', e.__traceback__.tb_frame.f_globals["__file__"])get_exception_info()

打印：

异常内容： pision by zero
异常行数： 8异常文件： XXX/test.py

七、使用BeautifulSoup库去掉字符串中的HTML标签

有时候，字符串中含有HTML标签，如

text = """<p>
<h2>Title</h2>
<p>A long text........ </p>
<a href=""> a link </a>
</p>"""

需要得到'\nTitle\nA long text........ \n a link \n'，可以使用正则表达式匹配，但是稍嫌麻烦，此时可以直接使用BeautifulSoup库进行转化，更加简单，如下：

from bs4 import BeautifulSoup

text = """<p>
<h2>Title</h2>
<p>A long text........ </p>
<a href=""> a link </a>
</p>"""clean_text = BeautifulSoup(text, "lxml").textprint(clean_text)

打印：

Title
A long text........ 
 a link

显然，此时已经去掉了字符串中的HTML标签。

感谢各位的阅读！关于“Python编程开发技巧”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！