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万恶之源 - Python基础知识补充

阅读目录

• 编码转换
• 基础补充
• 深浅拷贝
• id is ==
• 代码块(了解)
• 小数据池(了解)
• 小结

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编码转换

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编码回顾:

1. ASCII : 最早的编码. ⾥⾯有英⽂⼤写字⺟, ⼩写字⺟, 数字, ⼀些特殊字符.

没有中⽂, 8个01代码, 8个bit, 1个byte

2. GBK: 中⽂国标码, ⾥⾯包含了ASCII编码和中⽂常⽤编码. 16个bit, 2个byte

3. UNICODE: 万国码, ⾥⾯包含了全世界所有国家⽂字的编码. 32个bit, 4个byte, 包含了 ASCII

4. UTF-8: 可变⻓度的万国码. 是unicode的⼀种实现. 最⼩字符占8位

1.英⽂: 8bit 1byte

2.欧洲⽂字:16bit 2byte

3.中⽂:24bit 3byte

综上, 除了ASCII码以外, 其他信息不能直接转换.

在python3的内存中. 在程序运⾏阶段. 使⽤的是unicode编码.

因为unicode是万国码. 什么内容都可以进⾏显⽰. 那么在数据传输和存储的时候由于unicode比较浪费空间和资源.

需要把 unicode转存成UTF-8或者GBK进⾏存储. 怎么转换呢.

在python中可以把⽂字信息进⾏编码. 编码之后的内容就可以进⾏传输了.

编码之后的数据是bytes类型的数据.其实啊. 还是原来的 数据只是经过编码之后表现形式发⽣了改变⽽已.

bytes的表现形式:

1. 英⽂ b'alex' 英⽂的表现形式和字符串没什么两样

2. 中⽂ b'\xe4\xb8\xad' 这是⼀个汉字的UTF-8的bytes表现形式

s = "alex" print(s.encode("utf-8")) # 将字符串编码成UTF-8 print(s.encode("GBK")) # 将字符串编码成GBK 结果: b'alex' b'alex' s = "中" print(s.encode("UTF-8")) # 中⽂编码成UTF-8 print(s.encode("GBK")) # 中⽂编码成GBK 

结果:

b'\xe4\xb8\xad'

b'\xd6\xd0'

记住: 英⽂编码之后的结果和源字符串⼀致. 中⽂编码之后的结果根据编码的不同. 编码结果也不同.

我们能看到. ⼀个中⽂的UTF-8编码是3个字节. ⼀个GBK的中⽂编码是2个字节.

编码之后的类型就是bytes类型. 在⽹络传输和存储的时候我们python是保存和存储的bytes 类型.

那么在对⽅接收的时候. 也是接收的bytes类型的数据. 我们可以使⽤decode()来进⾏解 码操作.

把bytes类型的数据还原回我们熟悉的字符串:

s = "我叫李嘉诚" print(s.encode("utf-8")) # b'\xe6\x88\x91\xe5\x8f\xab\xe6\x9d\x8e\xe5\x98\x89\xe8\xaf\x9a' print(b'\xe6\x88\x91\xe5\x8f\xab\xe6\x9d\x8e\xe5\x98\x89\xe8\xaf\x9a'.decod e("utf-8")) # 解码 

编码和解码的时候都需要制定编码格式.

s = "我是⽂字" bs = s.encode("GBK") # 我们这样可以获取到GBK的⽂字 # 把GBK转换成UTF-8 # ⾸先要把GBK转换成unicode. 也就是需要解码 s = bs.decode("GBK") # 解码 # 然后需要进⾏重新编码成UTF-8 bss = s.encode("UTF-8") # 重新编码 print(bss) 

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基础补充

我们补充给几个数据类型的操作

lst = [1,2,3,4,5,6] for i in lst: lst.append(7) # 这样写法就会一直持续添加7 print(lst) print(lst) 

列表: 循环删除列表中的每⼀个元素

li = [11, 22, 33, 44] for e in li: li.remove(e) print(li) 结果: [22, 44] 

分析原因: for的运⾏过程. 会有⼀个指针来记录当前循环的元素是哪⼀个, ⼀开始这个指针指向第0 个.

然后获取到第0个元素. 紧接着删除第0个. 这个时候. 原来是第⼀个的元素会⾃动的变成 第0个.

然后指针向后移动⼀次, 指向1元素. 这时原来的1已经变成了0, 也就不会被删除了.

⽤pop删除试试看:

li = [11, 22, 33, 44] for i in range(0, len(li)): del li[i] print(li) 

结果: 报错

# i= 0, 1, 2 删除的时候li[0] 被删除之后. 后⾯⼀个就变成了第0个.

# 以此类推. 当i = 2的时候. list中只有⼀个元素. 但是这个时候删除的是第2个 肯定报错啊

经过分析发现. 循环删除都不⾏. 不论是⽤del还是⽤remove. 都不能实现. 那么pop呢?

for el in li:

li.pop() # pop也不⾏

print(li)

结果:

[11, 22]

只有这样才是可以的:

for i in range(0, len(li)): # 循环len(li)次, 然后从后往前删除 li.pop() print(li) 

或者. ⽤另⼀个列表来记录你要删除的内容. 然后循环删除

li = [11, 22, 33, 44] del_li = [] for e in li: del_li.append(e) for e in del_li: li.remove(e) print(li) 

注意: 由于删除元素会导致元素的索引改变, 所以容易出现问题. 尽量不要再循环中直接去删 除元素. 可以把要删除的元素添加到另⼀个集合中然后再批量删除.

dict中的fromkey(),可以帮我们通过list来创建⼀个dict

dic = dict.fromkeys(["jay", "JJ"], ["周杰伦", "麻花藤"]) print(dic) 结果: {'jay': ['周杰伦', '麻花藤'], 'JJ': ['周杰伦', '麻花藤']} 

代码中只是更改了jay那个列表. 但是由于jay和JJ⽤的是同⼀个列表. 所以. 前⾯那个改了. 后面那个也会跟着改

dict中的元素在迭代过程中是不允许进⾏删除的

dic = {'k1': 'alex', 'k2': 'wusir', 's1': '⾦⽼板'} # 删除key中带有'k'的元素 for k in dic: if 'k' in k: del dic[k] # dictionary changed size during iteration, 在循环迭 代的时候不允许进⾏删除操作 print(dic) 

那怎么办呢? 把要删除的元素暂时先保存在⼀个list中, 然后循环list, 再删除

dic = {'k1': 'alex', 'k2': 'wusir', 's1': '⾦⽼板'} dic_del_list = [] # 删除key中带有'k'的元素 for k in dic: if 'k' in k: dic_del_list.append(k) for el in dic_del_list: del dic[el] print(dic) 

类型转换:

元组 => 列表 list(tuple)

列表 => 元组 tuple(list)

list=>str str.join(list)

str=>list str.split()

转换成False的数据:

0,'',None,[],(),{},set() ==> False

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深浅拷贝

lst1 = ["⾦⽑狮王", "紫衫⻰王", "⽩眉鹰王", "⻘翼蝠王"] lst2 = lst1 print(lst1) print(lst2) lst1.append("杨逍") print(lst1) print(lst2) 结果: ['⾦⽑狮王', '紫衫⻰王', '⽩眉鹰王', '⻘翼蝠王', '杨逍'] ['⾦⽑狮王', '紫衫⻰王', '⽩眉鹰王', '⻘翼蝠王', '杨逍'] dic1 = {"id": 123, "name": "谢逊"} dic2 = dic1 print(dic1) print(dic2) dic1['name'] = "范瑶" print(dic1) print(dic2) 结果: {'id': 123, 'name': '谢逊'} {'id': 123, 'name': '谢逊'} {'id': 123, 'name': '范瑶'} {'id': 123, 'name': '范瑶'} 

对于list, set, dict来说, 直接赋值. 其实是把内存地址交给变量. 并不是复制⼀份内容. 所以. lst1的内存指向和lst2是⼀样的. lst1改变了, lst2也发⽣了改变

浅拷⻉

lst1 = ["何炅", "杜海涛","周渝⺠"] lst2 = lst1.copy() lst1.append("李嘉诚") print(lst1) print(lst2) print(id(lst1), id(lst2)) 

结果:

两个lst完全不⼀样. 内存地址和内容也不⼀样. 发现实现了内存的拷⻉

lst1 = ["何炅", "杜海涛","周渝⺠", ["麻花藤", "⻢芸", "周笔畅"]] lst2 = lst1.copy() lst1[3].append("⽆敌是多磨寂寞") print(lst1) print(lst2) print(id(lst1[3]), id(lst2[3])) 

结果:

['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花藤', '⻢芸', '周笔畅', '⽆敌是多磨寂寞']]

['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花藤', '⻢芸', '周笔畅', '⽆敌是多磨寂寞']]

4417248328 4417248328

浅拷⻉. 只会拷⻉第⼀层. 第⼆层的内容不会拷⻉. 所以被称为浅拷⻉

深拷⻉

import copy lst1 = ["何炅", "杜海涛","周渝⺠", ["麻花藤", "⻢芸", "周笔畅"]] lst2 = copy.deepcopy(lst1) lst1[3].append("⽆敌是多磨寂寞") print(lst1) print(lst2) print(id(lst1[3]), id(lst2[3])) 结果: ['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花藤', '⻢芸', '周笔畅', '⽆敌是多磨寂寞']] ['何炅', '杜海涛', '周渝⺠', ['麻花藤', '⻢芸', '周笔畅']] 4447221448 4447233800 都不⼀样了. 

深度拷贝. 把元素内部的元素完全进行拷贝复制. 不会产⽣⼀个改变另⼀个跟着 改变的问题 补充⼀个知识点:

最后我们来看⼀个⾯试题:

a = [1, 2]

a[1] = a

print(a[1])

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id is ==

在Python中，id是什么？id是内存地址，比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址：

name = 'meet'

s_id = id(name) # 通过内置方法获取name变量对应的值在内存中的编号

print(s_id) # 2055782908568 这就是name在内存中的编号

那么 is 是什么？ == 又是什么？

== 是比较的两边的数值是否相等，而 is 是比较的两边的内存地址是否相等。 如果内存地址相等，那么这两边其实是指向同一个内存地址。

可以说如果内存地址相同，那么值肯定相同，但是如果值相同，内存地址不一定相同,如图:

这就很神奇了,刚刚还不是一个内存地址呢,现在怎么又是一个内存地址了,其中神奇之处就是我们的小数据池

小数据池，也称为小整数缓存机制，或者称为驻留机制等等. 那么到底什么是小数据池？他有什么作用呢？

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代码块(了解)

接下来我们学习下小数据池,在学小数据池之前我们来看下代码块

根据提示我们从官方文档找到了这样的说法： A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each command typed interactively is a block. A script file (a file given as standard input to the interpreter or specified as a command line argument to the interpreter) is a code block. A script command (a command specified on the interpreter command line with the ‘-c‘ option) is a code block. The string argument passed to the built-in functions eval() and exec() is a code block. A code block is executed in an execution frame. A frame contains some administrative information (used for debugging) and determines where and how execution continues after the code block’s execution has completed. 

上面的主要意思是：

Python程序是由代码块构造的。块是一个python程序的文本，他是作为一个单元执行的。

代码块：一个模块，一个函数，一个类，一个文件等都是一个代码块。

而作为交互方式输入的每个命令都是一个代码块。

什么叫交互方式？就是咱们在cmd中进入Python解释器里面，每一行代码都是一个代码块，例如：

而对于一个文件中的两个函数，也分别是两个不同的代码块：

OK，那么现在我们了解了代码块，这和小数据池有什么关系呢？且听下面分析。

代码块的缓存机制

Python在执行同一个代码块的初始化对象的命令时，会检查是否其值是否已经存在，如果存在，会将其重用。换句话说：执行同一个代码块时，遇到初始化对象的命令时，他会将初始化的这个变量与值存储在一个字典中，在遇到新的变量时，会先在字典中查询记录，如果有同样的记录那么它会重复使用这个字典中的之前的这个值。所以在你给出的例子中，文件执行时（同一个代码块）会把i1、i2两个变量指向同一个对象，满足缓存机制则他们在内存中只存在一个，即：id相同。

代码块的缓存机制的适用范围： int（float），str，bool

int(float):任何数字在同一代码块下都会复用。

bool:True和False在字典中会以1，0方式存在，并且复用。

str：几乎所有的字符串都会符合缓存机制，具体规定如下（了解即可！）：

1，非乘法得到的字符串都满足代码块的缓存机制：

s1 = '宝元@！#*ewq'

s2 = '宝元@！#*ewq'

print(s1 is s2) # True

2,乘法得到的字符串分两种情况：

2.1 乘数小于等于1的时候，任何字符串满足代码块的缓存机制：

s1 = '好嗨啊,感觉自己身体要到了.932023756QQ932023756'*1

s2 = '好嗨啊,感觉自己身体要到了.932023756QQ932023756'*1

print(s1 is s2)

2.2 乘数>=2时：仅含大小写字母，数字，下划线，总长度<=20，满足代码块的缓存机制：

s1 = 'old_' * 5 s2 = 'old_' * 5 print(s1 is s2) # True 

优点：能够提高一些字符串，整数处理人物在时间和空间上的性能；需要值相同的字符串，整数的时候，直接从‘字典’中取出复用，避免频繁的创建和销毁，提升效率，节约内存。

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小数据池(了解)

小数据池，也称为小整数缓存机制，或者称为驻留机制等等，博主认为，只要你在网上查到的这些名字其实说的都是一个意思，叫什么因人而异。

那么到底什么是小数据池？他有什么作用呢？

大前提：小数据池也是只针对 int(float)，str，bool

小数据池是针对不同代码块之间的缓存机制！！！

官方对于整数，字符串的小数据池是这么说的:

对于整数，Python官方文档中这么说： The current implementation keeps an array of integer objects for all integers between -5 and 256, when you create an int in that range you actually just get back a reference to the existing object. So it should be possible to change the value of 1. I suspect the behaviour of Python in this case is undefined. 对于字符串： Incomputer science, string interning is a method of storing only onecopy of each distinct string value, which must be immutable. Interning strings makes some stringprocessing tasks more time- or space-efficient at the cost of requiring moretime when the string is created or interned. The distinct values are stored ina string intern pool. –引自维基百科 

来，我给你们翻译并汇总一下，这个表达的意思就是：

Python自动将-5~256的整数进行了缓存，当你将这些整数赋值给变量时，并不会重新创建对象，而是使用已经创建好的缓存对象。

python会将一定规则的字符串在字符串驻留池中，创建一份，当你将这些字符串赋值给变量时，并不会重新创建对象， 而是使用在字符串驻留池中创建好的对象。

其实，无论是缓存还是字符串驻留池，都是python做的一个优化，就是将~5-256的整数，和一定规则的字符串，放在一个‘池’（容器，或者字典）中，无论程序中那些变量指向这些范围内的整数或者字符串，那么他直接在这个‘池’中引用，言外之意，就是内存中之创建一个。

优点：能够提高一些字符串，整数处理人物在时间和空间上的性能；需要值相同的字符串，整数的时候，直接从‘池’里拿来用，避免频繁的创建和销毁，提升效率，节约内存。

int：那么大家都知道对于整数来说，小数据池的范围是-5~256 ，如果多个变量都是指向同一个（在这个范围内的）数字，他们在内存中指向的都是一个内存地址。

那么对于字符串的规定呢？

str:字符串要从下面这几个大方向讨论（了解即可！）：

1,字符串的长度为0或者1，默认都采用了驻留机制（小数据池）。

2,字符串的长度>1,且只含有大小写字母，数字，下划线时，才会默认驻留。

3,用乘法得到的字符串，分两种情况。

3.1 乘数小于等于1时：

仅含大小写字母，数字，下划线，默认驻留。

含其他字符，长度<=1,默认驻留。

3.2 乘数>=2时：

仅含大小写字母，数字，下划线，总长度<=20,默认驻留。

4，指定驻留。

from sys import intern a = intern('hello!@'*20) b = intern('hello!@'*20) print(a is b) #指定驻留是你可以指定任意的字符串加入到小数据池中，让其只在内存中创建一个对象，多个变量都是指向这一个字符串。 

满足以上字符串的规则时，就符合小数据池的概念。

bool值就是True，False，无论你创建多少个变量指向True，False，那么他在内存中只存在一个。

看一下用了小数据池（驻留机制）的效率有多高：

显而易见，节省大量内存在字符串比较时，非驻留比较效率o(n)，驻留时比较效率o(1)。

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小结

　如果在同一代码块下，则采用同一代码块下的换缓存机制。

如果是不同代码块，则采用小数据池的驻留机制。

# pycharm 通过运行文件的方式执行下列代码： 这是在同一个文件下也就是同一代码块下，采用同一代码块下的缓存机制。 i1 = 1000 i2 = 1000 print(i1 is i2) # 结果为True 因为代码块下的缓存机制适用于所有数字 通过交互方式中执行下面代码： # 这是不同代码块下，则采用小数据池的驻留机制。 >>> i1 = 1000 >>> i2 = 1000 >>> print(i1 is i2) False # 不同代码块下的小数据池驻留机制 数字的范围只是-5~256. 

更多验证：

# 虽然在同一个文件中，但是函数本身就是代码块，所以这是在两个不同的代码块下，不满足小数据池（驻存机制），则指向两个不同的地址。 def func(): i1 = 1000 print(id(i1)) # 2288555806672 def func2(): i1 = 1000 print(id(i1)) # 2288557317392 func() func2()