京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中用format函数格式化字符串的用法
自python2.6开始,新增了一种格式化字符串的函数str.format(),可谓威力十足。那么,他跟之前的%型格式化字符串相比,有什么优越的存在呢?让我们来揭开它羞答答的面纱。
语法
它通过{}和:来代替%。
“映射”示例
通过位置
In [1]: '{0},{1}'.format('kzc',18)
Out[1]: 'kzc,18'
In [2]: '{},{}'.format('kzc',18)
Out[2]: 'kzc,18'
In [3]: '{1},{0},{1}'.format('kzc',18)
Out[3]: '18,kzc,18'
字符串的format函数可以接受不限个参数,位置可以不按顺序,可以不用或者用多次,不过2.6不能为空{},2.7才可以。
通过关键字参数
In [5]: '{name},{age}'.format(age=18,name='kzc')
Out[5]: 'kzc,18'
通过对象属性
class Person:
def __init__(self,name,age):
self.name,self.age = name,age
def __str__(self):
return 'This guy is {self.name},is {self.age} old'.format(self=self)
In [2]: str(Person('kzc',18))
Out[2]: 'This guy is kzc,is 18 old'
通过下标
In [7]: p=['kzc',18]
In [8]: '{0[0]},{0[1]}'.format(p)
Out[8]: 'kzc,18'
有了这些便捷的“映射”方式,我们就有了偷懒利器。基本的python知识告诉我们,list和tuple可以通过“打散”成普通参数给函数,而dict可以打散成关键字参数给函数(通过和*)。所以可以轻松的传个list/tuple/dict给format函数。非常灵活。
格式限定符
它有着丰富的的“格式限定符”(语法是{}中带:号),比如:
填充与对齐
填充常跟对齐一起使用
^、<、>分别是居中、左对齐、右对齐,后面带宽度
:号后面带填充的字符,只能是一个字符,不指定的话默认是用空格填充
比如
In [15]: '{:>8}'.format('189')
Out[15]: ' 189'
In [16]: '{:0>8}'.format('189')
Out[16]: '00000189'
In [17]: '{:a>8}'.format('189')
Out[17]: 'aaaaa189'
精度与类型f
精度常跟类型f一起使用
In [44]: '{:.2f}'.format(321.33345)
Out[44]: '321.33'
其中.2表示长度为2的精度,f表示float类型。
其他类型
主要就是进制了,b、d、o、x分别是二进制、十进制、八进制、十六进制。
In [54]: '{:b}'.format(17)
Out[54]: '10001'
In [55]: '{:d}'.format(17)
Out[55]: '17'
In [56]: '{:o}'.format(17)
Out[56]: '21'
In [57]: '{:x}'.format(17)
Out[57]: '11'
用,号还能用来做金额的千位分隔符。
In [47]: '{:,}'.format(1234567890)
Out[47]: '1,234,567,890'
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22