京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python常见工厂函数用法示例
本文实例讲述了Python常见工厂函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
工厂函数:能够产生类实例的内建函数。
工厂函数是指这些内建函数都是类对象, 当调用它们时,实际上是创建了一个类实例。
python中的工厂函数举例如下:
1》int(),long(),float(),complex(),bool()
>>> a=int(9.9)
>>> a
9
>>> b=long(45)
>>> b
45L
>>> f=float(8)
>>> f
8.0
>>> c=complex(8)
>>> c
(8+0j)
>>> b1=bool(7.9)
>>> b1
True
>>> b2=bool(0.0)
>>> b2
False
>>> b3=bool([])
>>> b2
False
>>> b4=bool((34,5))
>>> b4
True
2》str(),unicode()
>>> s=str(9.9)
>>> s
'9.9'
>>> unicode(9.0)
u'9.0'
>>> unicode('love')
u'love'
3》list(),tuple():生成列表或者元组
>>> l=list('python')
>>> l
['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
>>> t=tuple('python')
>>> t
('p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')
4》type():查看类型
>>> type(6)
<type 'int'>
>>> type('python')
<type 'str'>
>>> type(u'love')
<type 'unicode'>
>>> class A():
... pass
...
>>> a=A()
>>> type(a)
<type 'instance'>
>>> type(A)
<type 'classobj'>
5》dict():生成一个字典
>>> dict()
{}
>>> dict(one=1,two=2)
{'two': 2, 'one': 1}
>>> dict(zip(('one','two'),(1,2)))
{'two': 2, 'one': 1}
>>> dict([('one',1),('two',2)])
{'two': 2, 'one': 1}
>>> dict([['one',1],['two',2]])
{'two': 2, 'one': 1}
>>> dict((('one',1),('two',2)))
{'two': 2, 'one': 1}
>>> dict((['one',1],['two',2]))
{'two': 2, 'one': 1}
6》set(): 生产可变集合
>>> s=set('python')
>>> s
set(['h', 'o', 'n', 'p', 't', 'y'])
>>> s.add(825)#可变集合
>>> s
set(['h', 'o', 'n', 'p', 't', 'y', 825])
7》frozenset():生成不可变集合
>>> s=frozenset('python')
>>> s
frozenset(['h', 'o', 'n', 'p', 't', 'y'])
>>> s.add()#不可变集合
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04