python中try/except函数可以用什么函数代替

python中try...except函数可以用if..else函数代替。在while循环内部，fast指针每次向前走两步，这时候我们就要判断fast的next指针是否为None，不然对fast.next再调用next指针的时候就会报异常，这个异常出现也反过来说明链表不存在环，就可以returnFalse。所以可以把while代码放到一个try…except中，一旦出现异常就return。这是一个比较好的思路，在以后写代码的时候可以考虑替换某些if…else语句减少不必要的判断，也使得代码变的更简洁。

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python中函数包括

1. print()函数：打印字符串

2. raw_input()函数：从用户键盘捕获字符

3. len()函数：计算字符长度

4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出

5. type()函数：查询对象的类型

6. int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数

7. id()函数：获取对象的内存地址

8. help()函数：Python的帮助函数

9. s.islower()函数：判断字符小写

10. s.sppace()函数：判断是否为空格

11. str.replace()函数：替换字符

12. import()函数：引进库

13. math.sin()函数：sin()函数

14. math.pow()函数：计算次方函数

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函数：3的4次方

17. os.getcwd()函数：获取当前工作目录

18. listdir()函数：显示当前目录下的文件

19. socket.gethostbyname()函数：获得某主机的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储

21. open().write()函数：写入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函数：新建标签并使用浏览器打开指定的网页

23. def function_name(parameters):自定义函数

24. time.sleep()函数：停止一段时间

25. random.randint()函数：产生随机数

Python其实很简单 第十五章 文件操作

在各种变量中保存的数据都是临时的，随着程序运行结束都会丢失。要做到数据长期有效，必须建立在磁盘中建立文件，将数据输入到文件中并保存。需要获取数据时需要打开文件读取。

而我们自己建立的程序都是应用程序，从本质上讲，应用程序是无法直接操作计算机的硬件的，譬如读写磁盘中文件，这就需要调用操作系统中的相应命令。接下来我们使用的Python内置函数open()、write()都是通过调用操作系统的相关命令才实现文件读写的，至于其中的细节，我们就不需要考虑了。

15.1创建和打开文件

在Python 中创建或打开文件，实际上是建立一个对象，该对象通过调用内置的open()函数创建或打开一个文件。

语法：

file object = open(filename [, mode][, buffering])

参数说明如下：

filename：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值；

mode：mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。

Buffering：如果buffering的值被设为0，就不会有寄存；如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行；如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小；如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。

mode参数的参数值及说明

对于其中最难区别的r、r+、w、w+、a、a+几个参数的区别总结如下，要特别注意指针的位置：

下面举例说明open( )函数的使用方法。

例1：

file=open('1.py')

如果文件“1.py”存在，则可以打开此文件；如果文件“1.py”不存在，则会出现如下提示：

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in

file=open('1.py')

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '1.py'

例2：

file=open('4.py',’a+’)

虽然文件“4.py”不存在，但运行并未出现错误，参见上表，“a+”的含义是以读写模式打开文件，如果该文件已经存在，新内容将以追加方式写入；如果该文件不存在，则新建文件用于写入。查看文件夹，发现已经生成了一个新的文件4.py。

例3：

file=open('python.png','rb')

print(file)

运行结果：

这就是说，虽然Python可以打开一个图片格式的文件，但print()并不能将其输出，还需要第三方库中模块的相应方法去处理，如PIL中的open()f方法。

例4：

file = open("f.txt", "w",encoding='utf-8')

# 以只写模式打开文件f.txt，编码方式为utf-8

print( "文件名: ", file.name) # 输出文件名

print( "是否已关闭 : ", file.closed) # 文件是否打开

print( "访问模式 : ", file.mode) # 文件访问模式

运行结果：

文件名: f.txt

是否已关闭 : False

访问模式 : w

例5：

15.2关闭文件

打开文件使用后要及时关闭，以免造成不必要的破坏，同时也可以释放内存。在Python中使用close()方法可以关闭文件。

语法格式：

file.close()

其中，file为文件对象。

15.3 with语句

with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。

with语句的语法格式如下：

with expression as target:

with-body

其中，expression用于指定一个表达式，譬如打开文件的open()函数。target用于指定一个变量，并且将expression的结果保存到该变量中，譬如文件对象file。with-body用于指定with语句体，譬如一些文件操作的相关语句，如果没有要执行的语句体，则直接用pass语句代替。

假设python当前目录下存在一个test.txt文件，其内容如下：

Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。

Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。

举例如下：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:

line=file.readline() # readline()方法可以读取文件一行数据，接下来就会讲到。

print(line)

运行结果如下：

Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

而此时，我们给该段代码with语句之外再增加一个读取文件的语句，代码如下：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:

line=file.readline()

print(line)

line2=file.readline()

print(line2)

发现出现了如下错误提示：

Traceback (most recent call last):

File "C:/Users/zym/AppData/Local/Programs/Python/Python39/3.py", line 5, in

line2=file.readline()

ValueError: I/O operation on closed file.

意思是要读取的文件已经被关闭了。

由此可知，当with语句运行结束后，被打开的test.txt文件就自动关闭了。

15.4读取文件

在Python 中读取文件的方法有：

1、读取指定个数的字符

格式如下：

File.read([size])

其中，file为打开的文件对象。size为可选参数，可以指定要读取的字符个数，省缺表示读取所有内容。

在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。

如：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:

txt=file.read() （或txt=file.read(10)）

print(txt)

将读取、输出test.txt文件的全部内容（或前10个字符）。

2、移动文件的指针

对于刚打开的文件，文件指针总是指向文件头的。也可以通过seek()方法将文件的指针移动到新的位置。

格式如下：

file.seek(offset[,whence])

其中，file表示已经打开的文件对象；offset用于指定移动的字符个数；whence表示从哪个位置起始计算个数，其值为0表示从文件头开始计算，其值为1表示从当前位置开始计算，其值为2表示从文件尾开始计算，默认值为0。

例如：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:

string=file.read(9)

print('取9个字符： '+string)

file.seek(2) #指针从文件头开始移动2个字符

string=file.read(9) #从当前位置读取10个字符

输出结果：

取9个字符：

Python是一种

取9个字符：

thon是一种解释

而下面的代码会抛出错误：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:

file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符

string=file.read(10) #从当前位置读取10个字符

print('取10个字符： '+string)

错误提示为：

Traceback (most recent call last):

File "C:UserszymAppDataLocalProgramsPythonPython393.py", line 7, in

file.seek(2,1) #指针从当前位置开始移动2个字符

io.UnsupportedOperation: can't do nonzero cur-relative seeks

原因在于，必须使用b模式（即rb）打开文件，才能使用whence参数。但是，b模式（二进制）不适合文本文件。对于test.txt这样的文本文件，为了解决通过改变指针读取任意位置字符，可以采用加一个位置变量的方法来存储指针的值。

例如：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as file:

#utf-8汉字与英文字符都占一个字符

string='' #设置一个空字符串

pointer=0 #当前指针为0

str1=file.read(6) #读取6个字符

pointer+=6 #指针变量后移6个字符

string+=str1 #string用来存放已读取的字符

print('取6个字符： ',str1)

file.seek(pointer) #指针从文件头开始移动2个字符

str1=file.read(8) #从当前位置读取10个字符

pointer+=8 #指针跳过已读取的字符

string+=str1

print('再取8个字符： ',str1)

print('所有读取的字符： ',string)

print('当前指针所处的位置： ',pointer)

str1=file.read(1)

print('当前指针所处的字符： ',str1)

运行结果如下：

取6个字符：

Python

再取8个字符：

是一种解释型语言

所有读取的字符：

Python是一种解释型语言

当前指针所处的位置：

14

当前指针所处的字符：

：

3、读取一行数据readline()方法

语法格式：

file.readline()

例：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:

string=f.read(1) # 读取文件的第一个字符

if string != '': # 防止文件为空文件

lineno=0

while True:

line=f.readline()

if line != '':

lineno+=1

print('第'+str(lineno)+'行：'+line,end='')

# 因为每行都有自带的分行符，print()语句不允许换行

else:

break # 出现空行时停止读取

else:

print('要读取的文件为空文件！')

运行结果：

第1行：ython是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

第2行：Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。

第3行：Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

第4行：Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。

4、读取全部行命令readlines()方法

语法格式：

File.readlines()

该方法与read()方法一样，在调用read()方法读取文件内容时，文件必须是以r（只读）或者r+(读写）方式打开。

例：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:

txt=f.readlines()

print(txt)

运行结果：

['Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 ', 'Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。 ', 'Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 ', 'Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。 ']

从上面的运行结果可以看出，readlines()方法的返回值为一个字符串列表。所以，也可以以读取列表元素的方法输出。如下所示：

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:

txt=f.readlines()

for line in txt:

print(line,end='')

运行结果：

Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。

Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。

15.5 写入文件内容

语法格式如下：

file.write(string)

其中，file为打开的文件对象，string为要写入的字符串。

写入文件内容时，文件必须以w（可写）或a（追加）模式打开。否则，会抛出如下异常提示：

Traceback (most recent call last):

File "C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython383.py", line 2, in

f.write('人生苦短，我用Python！')

io.UnsupportedOperation: not writable

关于write()方法的用法举例如下：

with open('test.txt','a',encoding='utf-8') as f:

f.write('人生苦短，我用Python！')

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:

txt=f.read()

print(txt)

运行结果：

Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 后直接执行代码。

Python是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

Python是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。

人生苦短，我用Python！

可以看出，由于文件的打开方式为a模式（追加模式），写入的内容被写入到文件的末尾。

在Python中，文件操作方法里没有类似于字符串内的计算长度、查找、替换、截取、分隔等方法，为什么没有？原因可能是文件的类型太复杂，譬如说二进制文件，上述操作的意义不大。如果仅仅要对文本文件进行上述操作，完全可以先把文件的内容读取到字符串中，再用相应的字符串函数或方法去操作就可以了。譬如，要将test.txt文件中的字符串‘Python’替换为’PHP’，则可以用如下代码完成：

txt1=''

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:

txt1=f.read() #先将文件内容存入字符串txt1中

txt2=txt1.replace('Python','PHP') #将txt1中的'Python'替换为'PHP'，并存入txt2

with open('test.txt','w',encoding='utf-8') as f:

f.write(txt2) #将字符串txt2的内容写回到文件中

这里之所以分两步打开文件（第一次为r模式，第二次为w模式），而没有采用一次读写（r+、w+方式），因为那样比较容易出错。实践证明，将文件的读操作和写操作分开其实是非常正确的选择。

python中数值替换的问题？

题主你好,

被替换的部分可以使用range(1,101):

测试截图如下:

range(1,101)只对1到100的整数有效, 题主看看这样是否符合题主的场景, 如不符合请追问, 有问题也有追问.

希望可以帮到题主, 欢迎追问.

如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数

这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完

网页题目：python中替换函数,python替换方法
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