Python学习笔记（Task04：字符串与序列）

本是古典何须时尚 2023-06-08 14:55 13阅读 0赞

# 字符串与序列 #

## 字符串 ##

最常用的数据类型。我们可以使用引号( ’ 或 " )来创建字符串。  
![在这里插入图片描述][20191023183743922.png]

### 访问字符串中的值 ###

不支持单字符类型，单字符在 Python 中也是作为一个字符串使用。  
访问子字符串，可以使用方括号来截取字符串，如下实例：  
![在这里插入图片描述][20191023184015137.png]

### 字符串更新 ###

字符串不可修改，但可以截取字符串的一部分并与其他字段拼接，如下实例：  
![在这里插入图片描述][20191023184529866.png]

### 转义字符 ###

字符中使用特殊字符时，用反斜杠( \\ )转义字符。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>转义字符</th> 
   <th align="left">描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>\ (在行尾时)</td> 
   <td align="left">续行符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\ \</td> 
   <td align="left">反斜杠符号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\ ’</td> 
   <td align="left">单引号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\ "</td> 
   <td align="left">双引号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\a</td> 
   <td align="left">响铃</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\b</td> 
   <td align="left">退格(Backspace)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\000</td> 
   <td align="left">空</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\n</td> 
   <td align="left">换行</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\v</td> 
   <td align="left">纵向制表符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\t</td> 
   <td align="left">横向制表符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\r</td> 
   <td align="left">回车</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\f</td> 
   <td align="left">换页</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\oyy</td> 
   <td align="left">八进制数，yy 代表的字符，例如：\o12 代表换行，其中 o 是字母，不是数字 0。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\xyy</td> 
   <td align="left">十六进制数，yy代表的字符，例如：\x0a代表换行</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>\other</td> 
   <td align="left">其它的字符以普通格式输出</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 字符串运算符 ###

对字符串可以进行 + 和 \* 运算，以及 in 、for…in 、\[ : \]、\[\] 、%和以下的原始字符串。  
![在这里插入图片描述][20191023185932576.png]  
**原始字符串** ：在字符串前加 r 。  
![在这里插入图片描述][20191015165320496.png]  
**长字符串** ：使用三重引号。  
![在这里插入图片描述][20191015165854685.png]

### 字符串格式化 ###

与 C 中 sprintf 函数一样的语法。  
![在这里插入图片描述][20191023194730595.png]  
字符串格式化符号:

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>符号</th> 
   <th align="left">描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>%c</td> 
   <td align="left">格式化字符及其ASCII码</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%s</td> 
   <td align="left">格式化字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%d</td> 
   <td align="left">格式化整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%u</td> 
   <td align="left">格式化无符号整型</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%o</td> 
   <td align="left">格式化无符号八进制数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%x</td> 
   <td align="left">格式化无符号十六进制数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%X</td> 
   <td align="left">格式化无符号十六进制数（大写）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%f</td> 
   <td align="left">格式化浮点数字，可指定小数点后的精度</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%e</td> 
   <td align="left">用科学计数法格式化浮点数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%E</td> 
   <td align="left">作用同%e，用科学计数法格式化浮点数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%g</td> 
   <td align="left">%f和%e的简写</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%G</td> 
   <td align="left">%f 和 %E 的简写</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%p</td> 
   <td align="left">用十六进制数格式化变量的地址</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

格式化操作符辅助指令:

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>符号</th> 
   <th align="left">功能</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>*</td> 
   <td align="left">定义宽度或者小数点精度</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-</td> 
   <td align="left">用做左对齐</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>+</td> 
   <td align="left">在正数前面显示加号( + )</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&lt; sp &gt;</td> 
   <td align="left">在正数前面显示空格</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#</td> 
   <td align="left">在八进制数前面显示零(‘0’)，在十六进制前面显示’0x’或者’0X’(取决于用的是’x’还是’X’)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>0</td> 
   <td align="left">显示的数字前面填充’0’而不是默认的空格</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%</td> 
   <td align="left">‘%%‘输出一个单一的’%’</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>(var)</td> 
   <td align="left">映射变量(字典参数)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>m.n.</td> 
   <td align="left">m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Python2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。

### 字符串内建函数 ###

内容太多，省略。。。  
详尽内容请[点击此处][Link 1]。

## 序列 ##

### 序列的定义 ###

对于序列，查阅了很多资料，网上的说法不一也，总之先参考了一张图（来自：https://blog.csdn.net/zhouheng2018/article/details/79977968）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
这张图说的对不对，对于现在的我来说是不确定的，毕竟我还是个小白=。=，也许之后学通了 Python 会回过头来修改这篇文章。（挖了一个好大的坑 ）

还有一个说法也不错，比较认同该说法。该文对序列是这样定义的(来自：https://blog.csdn.net/Dramaturgy/article/details/80086424):

*  数据结构是通过某种方式组织在一起的元素的集合。
 *  容器（Container）是一种Python的数据结构，基本上是包含其他对象的任意对象。序列和映射（如字典）是两类主要的容器。集合（Set）也是容器类型。
 *  序列是最基本的数据结构，是通过对数据元素进行编号将它们组织在一起的数据元素的集合。
 *  Python有6中种内建的序列：列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象、xrange对象。

在翻阅参考资料中，其中我认为总结的比较好的一句话是：序列类型是一个基类类型。

### 通用序列操作 ###

古话说得好：求同存异。我们先放置争议，看看统一的一部分，通用序列操作。

#### 1、索引 ####

序列中的每个元素被分配一个序号，即元素的位置，称为索引。以正数第一个元素的索引为0，正数第二个元素的索引为1，倒数第一个元素的索引为 -1，以此类推。

这个是我们比较熟悉的特点，我就不举例子了。

#### 2、分片 ####

分片使用2个冒号分隔的3个数字来完成：\[头下标 : 尾下标 : 步长\]（满足左闭右开原则）

这个特性我在学字符串时学习过，废话不多说，直接看例子：  
![在这里插入图片描述][20191023215709866.png]  
截取步长可以为负，正负表示读取正向和逆向，数字表示截取步长。  
假设步长k，则每隔（k-1）个元素取一个元素，例如：  
![在这里插入图片描述][20191023215739856.png]  
需要注意的是：

1.  通过切片我们得到的是一个新列表。
2.  切片可以返回列表的浅拷贝 a\[:\] == a ，a\[:\] 将得到包含 a 所有元素的分片，是一种很有效率的复制整个列表的方法。（看不懂浅拷贝没关系，我也没看懂=。=，下面会提到）

#### 3、加 + 和乘 \* ####

序列连接操作，只有相同类型的序列才能进行连接操作。同样需要注意通过加和乘我们得到的是一个新列表。  
![在这里插入图片描述][2019102322051638.png]

#### 4、成员资格 ####

使用in运算符（布尔运算符）检查一个元素是否在序列中，返回布尔值True或False。  
![在这里插入图片描述][20191023220622598.png]

#### 5、内建函数(BIFs) ####

可以对任意序列操作。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数</th> 
   <th align="left">方法</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>len()</td> 
   <td align="left">返回序列中的元素个数。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>max()、 min()</td> 
   <td align="left">返回序列中的最大或最小元素。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>类型转换</td> 
   <td align="left">list()、str()和 tuple()被用做在各种序列类型之间转换。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>其他未探寻的BIFs</td> 
   <td align="left">enumerate(iter)、len(seq)、reversed(seq)、sorted(iter,func=None,key=None,reverse=False)、sum(seq, init=0)、zip([it0, it1,… itN])</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

注意：  
len()、reversed()和sum()函数只能接受序列类型对象作为参数，而剩下的则还可以接受可迭代对象做为参数，另外max()和min()函数也可以接受一个参数列表。

#### 6、迭代 ####

未知=。=

#### 7、赋值、浅拷贝与深拷贝 ####

1.  直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。
    
    b = a: 赋值引用，a 和 b 都指向同一个对象。
2.  浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
    
    b =a.copy(): 浅拷贝, a 和 b 是一个独立的对象，但他们的子对象还是指向统一对象（是引用）。
    
    如果原地修改子对象，父对象也会改变。
3.  深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。
    
    b = copy.deepcopy(a): 深度拷贝, a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。

原文链接：https://blog.csdn.net/Dramaturgy/article/details/80086424

## 其他 ##

**关于字符串**（以下是使用文本编辑器时需要注意的，其他情况请忽略，我也是看完才发现的）：由于Python的字符串是Unicode编码的，但Unicode的编码一个字符占用若干个字节，而储存到磁盘或上传到网络时，需要把字符串转为以字节为单位bytes类型的数据（用前缀b的单引号或双引号表示，b‘abc’），而以bytes为单位的编码有ASCII和UTF-8（ASCII<UTF-8,后者包含中文）。str可以通过encode（）方法转化为指定的bytes，例如  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
所以纯英文的str用ASCII，有中文的用utf-8，如果有中文的用ASCII编码会超出范围并报错，如上图最后一个例子。

反过来，我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据是bytes，要把bytes变为str用decode（）方法：![在这里插入图片描述][2019101720303518.png]  
有无法解码的字节会报错，忽略错误字节后加errors=‘ignore’：  
![在这里插入图片描述][20191017203019999.png]  
为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换。由于Python源代码也是一个文本文件，所以当你的源代码中包含中文的时候，在保存的时候就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，通常在文件开头加上这两行：

#!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-

第一行告诉系统这是Python可执行程序，第二行告诉解释器按照utf-8读取源代码。

[20191023183743922.png]: /images/20230531/2230d74454ce49d88e12eecbd24202ac.png
[20191023184015137.png]: /images/20230531/fb469d632c8b4d55bacc263be45fbeba.png
[20191023184529866.png]: /images/20230531/f70ff2b415be446094acb552e014efc5.png
[20191023185932576.png]: /images/20230531/4ecdca5bcd124a2a8b69da1dd207e929.png
[20191015165320496.png]: /images/20230531/175032839f1e420bbd84c980125ec982.png
[20191015165854685.png]: /images/20230531/3fad6a999f1f4427ac19666de96123a2.png
[20191023194730595.png]: /images/20230531/df7db95256d04dd89dc3302cd3ba02c8.png
[Link 1]: https://www.runoob.com/python3/python3-string.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/354c5ce7128849a89335757de53561b3.png
[20191023215709866.png]: /images/20230531/f7b2a0e5085245869b5aa8ba2c32d4a5.png
[20191023215739856.png]: /images/20230531/4866414aaf934cecbdd61084b1dfade5.png
[2019102322051638.png]: /images/20230531/98e9efe8d07943faa7637d307727b04e.png
[20191023220622598.png]: /images/20230531/ec411bc970f745e191ff09eddccd3d82.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NTU2NTk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230531/4a222069a7d34cb68b4204552d1c9a1a.png
[2019101720303518.png]: /images/20230531/c831e7d01bcd405ea8d22385ec3ac816.png
[20191017203019999.png]: /images/20230531/467d60b6b87c4912be8f0a4feac10618.png