京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中字符串的格式化方法小结
这篇文章主要介绍了Python中字符串的格式化方法小结,提到了针对Python2.x与3.x版本相异情况下的不同技巧,需要的朋友可以参考下
老办法
Python2.6之前,格式字符串的使用方法相对更简单些,虽然其能够接收的参数数量有限制。这些方法在Python3.3中仍然有效,但已有含蓄的警告称将完全淘汰这些方法,目前还没有明确的时间进度表。
格式化浮点数:

多个替换值:
s1 = "cats"
s2 = "dogs"
s3 = " %s and %s living together" % (s1, s2)
没有足够的参数:
使用老的格式化方法,我经常犯错"TypeError: not enough arguments for formating string",因为我数错了替换变量的数量,编写如下这样的代码很容易漏掉变量。
set = (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s) " % (a,b,c,d,e,f,g,h,i)
对于新的Python格式字符串,可以使用编号的参数,这样你就不需要统计有多少个参数。
set = set = " ({0}, {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7}) ".format(a,b,c,d,e,f,g)
Python 2.x 基于字典字符串格式化
"%(n)d %(x)s" %{"n":1, "x":"spam"}
reply = """
Greetings...
Hello %(name)s!
Your age squared is %(age)s
"""
values = {'name':'Bob', 'age':40}
print rely % values
Python 3.x format方法格式化
template = '{0},{1} and {2}'
template.format('spam','ham','eggs')
template = '{motto}, {pork} and {food}'
template.format(motto='spam', pork='ham', food='eggs')
template = '{motto}, {0} and {food}'
template.format('ham', motto='spam', food='eggs')
'{motto}, {0} and {food}'.format(42, motto=3.14, food=[1,2,3])
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