is和==的区别以及编码和解码的问题

红太狼 2021-11-02 06:08 354阅读 0赞

⼀. is和==的区别

1. id()

通过id()我们可以查看到⼀个变量表⽰的值在内存中的地址.

s = 'alex'

print(id(s)) \# 4326667072

s = "alex"

print(id(s)) \# 4326667072

lst = \[1, 2, 4\]

print(id(lst)) \# 4326685768

lst1 = \[1, 2, 4\]

print(id(lst1)) \# 4326684360

\# 结果⼀致, 但是在终端中是不⼀致的. 所以在python中,命令⾏代码和py⽂ 件中的代码运⾏的效果可能是不⼀样的

s1 = "@1 2 "

s2 = "@1 2 "

print(id(s1)) print(id(s2))

⼩数据池(常量池): 把我们使⽤过的值存储在⼩数据池中.供其他的变量使⽤.

⼩数据池给数字和字符串使⽤, 其他数据类型不存在.

对于数字: -5~256是会被加到⼩数据池中的. 每次使⽤都是同⼀个对象.

对于字符串:

1. 如果是纯⽂字信息和下划线. 那么这个对象会被添加到⼩数据池

2. 如果是带有特殊字符的. 那么不会被添加到⼩数据池. 每次都是新的

3. 如果是单⼀字⺟\*n的情况. 'a'\*20, 在20个单位内是可以的. 超过20个单位就不会添加 到⼩数据池中

注意(⼀般情况下): 在py⽂件中. 如果你只是单纯的定义⼀个字符串. 那么⼀般情况下都是会 被添加到⼩数据池中的. 我们可以这样认为: 在使⽤字符串的时候, python会帮我们把字符串 进⾏缓存, 在下次使⽤的时候直接指向这个字符串即可. 可以节省很多内存.

这个问题千万不要纠结. 因为官⽅没有给出⼀个完美的结论和定论.所以只能是⾃⼰摸索.

注意. is比较的就是id()计算出来的结果. 由于id是帮我 们查看某数据(对象) 的内存地址. 那么is比较的就是数据(对象)的内存地址.

最终我们通过is可以查看两个变量使⽤的是否是同⼀个对象.

== 双等表⽰的是判断是否相等, 注意. 这个双等比较的是具体的值.⽽不是内存地址

s1 = "哈哈"

s2 = "哈哈"

print(s1 == s2) \# True

print(s1 is s2) \# True 原因是有⼩数据池的存在 导致两个变量指向的是同⼀个对象

l1 = \[1, 2, 3\]

l2 = \[1, 2, 3\]

print(l1 == l2) \# True, 值是⼀样的

print(l1 is l2) \# False, 值是假的

总结:

is 比较的是地址

== 比较的是值

二、编码解码的问题

编码的补充

1. python2中默认使⽤的是ASCII码. 所以不⽀持中⽂. 如果需要在Python2中更改编码.

需要在⽂件的开始编写:

\# -\*- encoding:utf-8 -\*-

2. python3中: 内存中使⽤的是unicode码.

编码回顾:

1. ASCII : 最早的编码. ⾥⾯有英⽂⼤写字⺟, ⼩写字⺟, 数字, ⼀些特殊字符. 没有中⽂,

8个01代码, 8个bit, 1个byte2. GBK: 中⽂国标码, ⾥⾯包含了ASCII编码和中⽂常⽤编码. 16个bit, 2个byte

3. UNICODE: 万国码, ⾥⾯包含了全世界所有国家⽂字的编码. 32个bit, 4个byte, 包含了

ASCII

4. UTF-8: 可变⻓度的万国码. 是unicode的⼀种实现. 最⼩字符占8位

1.英⽂: 8bit 1byte

2.欧洲⽂字:16bit 2byte

3.中⽂:24bit 3byte

综上, 除了ASCII码以外, 其他信息不能直接转换.

在python3的内存中. 在程序运⾏阶段. 使⽤的是unicode编码. 因为unicode是万国码. 什么内

容都可以进⾏显⽰. 那么在数据传输和存储的时候由于unicode比较浪费空间和资源. 需要把

unicode转存成UTF-8或者GBK进⾏存储. 怎么转换呢. 在python中可以把⽂字信息进⾏编码.

编码之后的内容就可以进⾏传输了. 编码之后的数据是bytes类型的数据.其实啊. 还是原来的

数据只是经过编码之后表现形式发⽣了改变⽽已.

bytes的表现形式:

1. 英⽂ b'alex' 英⽂的表现形式和字符串没什么两样

2. 中⽂ b'\\xe4\\xb8\\xad' 这是⼀个汉字的UTF-8的bytes表现形式

字符串在传输时转化成bytes=> encode(字符集)来完成

s = "alex"

print(s.encode("utf-8")) \# 将字符串编码成UTF-8

print(s.encode("GBK")) \# 将字符串编码成GBK

结果:

b'alex'

s = "中"

print(s.encode("UTF-8")) \# 中⽂编码成UTF-8

print(s.encode("GBK")) \# 中⽂编码成GBK

结果:

b'\\xe4\\xb8\\xad'

b'\\xd6\\xd0'

记住: 英⽂编码之后的结果和源字符串⼀致. 中⽂编码之后的结果根据编码的不同. 编码结果

也不同. 我们能看到. ⼀个中⽂的UTF-8编码是3个字节. ⼀个GBK的中⽂编码是2个字节.

编码之后的类型就是bytes类型. 在⽹络传输和存储的时候我们python是保存和存储的bytes类型. 那么在对⽅接收的时候. 也是接收的bytes类型的数据. 我们可以使⽤decode()来进⾏解

码操作. 把bytes类型的数据还原回我们熟悉的字符串:

s = "我叫李嘉诚"

print(s.encode("utf-8")) \#

b'\\xe6\\x88\\x91\\xe5\\x8f\\xab\\xe6\\x9d\\x8e\\xe5\\x98\\x89\\xe8\\xaf\\x9a'

print(b'\\xe6\\x88\\x91\\xe5\\x8f\\xab\\xe6\\x9d\\x8e\\xe5\\x98\\x89\\xe8\\xaf\\x9a'.decod

e("utf-8")) \# 解码

编码和解码的时候都需要制定编码格式.

s = "我是⽂字"

bs = s.encode("GBK") \# 我们这样可以获取到GBK的⽂字

\# 把GBK转换成UTF-8

\# ⾸先要把GBK转换成unicode. 也就是需要解码

s = bs.decode("GBK") \# 解码

\# 然后需要进⾏重新编码成UTF-8

bss = s.encode("UTF-8") \# 重新编码

print(bss)

作业：

现有主播字典信息zhubo=\{"卢本纬":12200,"冯提莫":18999,"金老板":2500000\}，按要求完成一下的操作

1、计算主播的平均工资

sum=0
    for value in zhubo.values():
        sum=sum+value
    avg=sum/len(zhubo)
    print(avg)

2、删掉收益小于平均值的主播

再循环体内删除是不允许的，结果操作报如下错

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWR1XzM4NDMyNzMy_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

sum=0
    for value in zhubo.values():
        sum=sum+value
    avg=sum/len(zhubo)
    print(avg)
    list=[]
    for k,v in zhubo.items():
        if zhubo[k]<avg:
            list.append(k)
    for i in list:
        zhubo.pop(i)
    print(zhubo)

车牌号区域划分

cars=\["鲁A32444","鲁812333","京88989M","黑C49678","黑46555","沪825041"\]

locals=\{"沪":"上海","黑":"黑龙江","鲁":"山东","京":"北京"\}

划分结果如下：\{'上海': 1, '黑龙江': 2, '山东': 2, '北京': 1\}

list=[]
    dic={}
    for i in cars:
        list.append(i[0])
    for k,v in locals.items():
         if k not in list:
             continue
         else:
             dic[v]=list.count(k)
    print(dic)

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