京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python中使用%与.format格式化文本方法解析
初学python,看来零零碎碎的格式化文本的方法,总结一下python中格式化文本的方法。使用不当的地欢迎指出谢谢。
1、首先看使用%格式化文本
常见的占位符:
常见的占位符有:
%d 整数
%f 浮点数
%s 字符串
%x 十六进制整数
使用方法:
>>> 'Hello, %s' % 'world'
'Hello, world'
>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hi, Michael, you have $1000000.'
使用的时候不知道写什么的地方直接使用 %s 进行代替,语句的末尾加上 %() 括号里面直接填写内容即可(字符串加上引号,中间用“,”分割),如果只有一个%?,括号可以省略。
高级一点的用法:
格式化整数指定是否补零:
首先看代码:
?
>>> '%d-%d' % (3, 23)
'3-23'
>>> '%2d-%2d' % (3, 23)
' 3-23'
>>> '%3d-%3d' % (3, 23)
' 3- 23'
>>> '%4d-%4d' % (3, 23)
' 3- 23'
>>> '%01d-%01d' % (3, 23)
'3-23'
>>> '%02d-%02d' % (3, 23)
'03-23'
>>> '%03d-%03d' % (3, 23)
'003-023'
>>> '%04d-%04d' % (3, 23)
'0003-0023'
>>>
可以看得出来,d前面的数字用来指定占位符,表示被格式化的数值占用的位置数量(字节还是什么不知道这样的表述是否正确),指定之后比如%3d,代表这个整数要占用3个位置,前面如果有0代表占用的地方使用0补齐,没有就使用空格补齐。指定的空间位置小于实际的数字大小,以实际占用的位置大小为准。
指定小数的位数:
>>> '%.f' % 3.1415926'3'
>>> '%.1f' % 3.1415926'3.1'
>>> '%.2f' % 3.1415926'3.14'
>>> '%.3f' % 3.1415926'3.142'
>>>
可以看出.后面的数字用来表示保留的小数点的位数,".1"代表保留小数点后面一位小数。
如果不确定应该用什么,%s永远起作用,它会把任何数据类型转换为字符串:
>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True)
'Age: 25. Gender: True'
有些时候,字符串里面的%是一个普通字符怎么办?这个时候就需要转义,用%%来表示一个%:
>>> 'growth rate: %d %%' % 7
'growth rate: 7 %'
尝试使用其他方法对%进行转义,但是好像没有用,有什么其他方法欢迎评论。
2、使用format 方法进行格式化
代码演示:
age = 25
name = 'Swaroop'
print('{0} is {1} years old'.format(name, age))
print('Why is {0} playing with that python?'.format(name))
位置使用{1}按照使用的顺序写好,后面格式使用 .format() 写好对应的参数即可。
输出结果:
Swaroop is 25 years old
Why is Swaroop playing with that python?
其实也可以使用第一种方法实现:
age = 25
name = 'Swaroop'
print('%s is %s years old'%(name, age))
print('Why is %s playing with that python?'%(name))
输出
Swaroop is 25 years old
Why is Swaroop playing with that python?
实现的结果都是一样的。
总结
以上就是本文关于python中使用%与.format格式化文本方法解析的全部内容,希望对大家有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17