在python2中

⑴ python2 中from sys import stdout什么意思

python从sys库中导入stdout方法。
在Python中，文件对象sys.stdin、sys.stdout和sys.stderr分别对应解释器的标准输入、标准输出和标准出错流

⑵ python中10/2的结果

结果是5。
python2和python3在除法运算上存在差异。在python2中，10/2就是整型，python3中除法运算结果则为float浮点类型。
使用int做类型转化，另一种是使用py3整除操作符，python3提供了一个整除操作符//，也就是双斜杠。python3处理的方式更灵活点，一般的需求还是要保留小数。如果在python2实现结果为小数的除法，参与运算的数字要先转化为小数。

⑶ python2中出现中文字符乱码，怎么处理

在Python2.x中主要是字符编码的问题，处理不好的话，会导致乱码。
Python默认采取的ASCII编码，字母、标点和其他字符只使用一个字节来表示，但对于中文字符来说，一个字节满足不了需求。

⑷ 为啥python中输入print（（2**2）**32）有结果，print（2**2**32）没结果

溢出了估计，它应该是相当于2的几十亿次方，这跟4的32次方不一样的。

int是取一个数的整数部分，2.28在保存的时候可能是2.2799999之类的，在python2中数字保存精度有些问题的。令a＝2.28 print a看看结果。

print在python2中是语句，在python3中是函数；>>这个用法在python2.x版本是可以去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。同样的还有exec语句，已经改为exec()函数。

(4)在python2中扩展阅读：

Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，NET是一致的。

Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。

这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。

⑸ python2中为什么在进行类定义时最好要加obj

不加没事
加object表示从基类继承，object可以换成别的类名，表示从那个类继承。显然统一写成继承自某个类更加整齐一致。

⑹ Object level trace在Python中含义

在Python里，有一句话叫，一切皆对象。而对象的英文单词就是object。
换句话这个object就代表了Python中的一切，开发Python的龟叔已经给object类定义常用的属性和方法供认识使用。
当在Python2中，你定义类的时候，加上object，用内置函数dir（你定义类的名字）查看属性和方法，你定义的类会默认继承object这个基类（父类）的属性和方法。
如果不给object参数，dir时就只有你自己定义属性和方法，没有继承object的。

⑺ 在python中(‘2’,’3’)与(‘22’,‘33’)怎么比较大小

本题要求将输入的任意3个整数从小到大输出。
输入格式:
输入在一行中给出3个整数，其间以空格分隔。
输出格式:
在一行中将3个整数从小到大输出，其间以“->”相连。
输入样例:
4 2 8

输出样例:
2->4->8

代码如下：
a = list(map(int,input().split()))#map(函数，序列，...)a.sort()#对列表进行升序排序for i in range(len(a)-1):#遍历并排序后的列表
print(f'{a[i]}->',end='')#输出列表的前n-1项，并输出->print(f'{a[len(a)-1]}')#输出第n项

划重点（￣︶￣）↗：
map()函数提供的函数对指定序列做映射。
map() 函数语法：
map(function, iterable, …)
function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表,iterable 表示 一个或多个序列
end=’’()函数会关闭“在输出中自动包含换行”的默认行为，只有Python3有用，Python2不支持。print默认是打印一行，结尾加换行。
end=’ '意思是末尾不换行。
len()访问列表长度(数据个数)
list()函数创建列表
sort()函数
列表序列.sort(key=None, reverse= False)
reverse表示排序规则,reverse=True降序,reverse= False升序（默认）
列表序列.sort()此处默认为升序排列

⑻ 求问python 2 中的print sum（）在python 3 中要如何表达，sum（）为函数，谢谢。

在python2.7中，print是语句
python3中是函数
从而要输出sum，
就需要改为下列语句
1print(sum())

⑼ python常见数据类型

一,python整数类型所表示的数据。

1,一般用以表示一类数值:所有正整数,0和负整数;

2,整型作为最常用的,频繁参与计算的数据类型，在python3.5中解释器会自动在内存中创建-5-3000之间的（包含5，不包含3000）整型对象，也就是说在该范围内,相等都是同一个已经创建好的整型对象。范围之外的即使相等也表示不同对象，该特性随python版本而改变，不要过于依赖。

3,bool型继承了int型，他是int的子类。

4,Python2中有长整型long，数值范围更大，在python3中已取消，所有整型统一由int表示。

5,参与所有数值计算，数学运算，科学计算。这也是所有编程语言都有的数据类型，因为编程语言生而需要模拟人的思维，借助数学方式，自动计算、更好的解决大量重复性的事务，因此数值类型、整数类型在编程语言中不可或缺。

6,支持二进制(0b\0B开头),十进制,八进制(0o\0O),十六进制(0x\0X)

二，python整数和浮点型支持常规的数值运算

整数和浮点数都可参与的运算：+ - * / %（取余） //（整除） **（幂）

Python字符型：

python字符型表示的数据：
python3支持Unicode编码，由字母、数字和符号组成的形式就叫字符串，更接近或者相同与人们文字符号表示，因此在信息表示和传递时它也是最受认可的形式。在程序编写中也是非常常用，对应的可操作的方法也很多，很有意思。
字符串不可被修改，可以拼接等方法创建新字符串对象；
支持分片和下标操作；a[2:]
支持+拼接，*重复操作和成员关系in/not in；
表示形式：用单引号双引号包含起来的符号；a = str(‘sdfsdfsdf’) 或 r’\t\nabcd’ 原始字符，Bytes：b’abcd’；
6,字符串属于不可变数据类型，内部机制为了节省空间，相同的两个字符串表示相同的一个对象。a = ‘python’ b = ‘python’ a is b :True

二, 字符串支持的运算方法

1,capitalize() :首字母大写后边的字母小写 a = ‘abcd’ b = a.capitalize() b:Abcd

2,casefold() lower():字母转换为全小写

3,center(width,fillchar) :居中，width填补的长度；fillchar添加的字符

a = a.center(10,’_’) //’____abcd____’ 默认无fillchar填充空格

4,count(sub,star,end) :字母计数：sub要查询的字符

5,encode(encoding=’utf-8’,errors=’strict’) 设置编码

Errors :设置错误类型

6,endswith(suffix,star,end) : 若以suffix结尾返回True

7，expandtabs(8) :设置字符串中tab按键符的空格长度：’\tabcde’

8,find(sub,star,end) : 返回指定范围内的字符串下标，未找到返回-1

9，index(sub,star,end) :返回指定范围字符串下标未找到抛出异常

10，isalnum() :判断字符串是否是字母或数字，或字母和数字组合

11，isalpha() :判断是否全是字母

12，isdecimal() :判断字符串是否是十进制数值

13，isdigit() :判断字符串是否是数字

14，isidentifier() :判断字符串中是否包含关键字

15，islower() :判断是否全小写

16，isnumeric() :判断全是数字

17，isspace() :判断是否是空格

18，isupper() 判断是否大写

19，istitle() :判断是否首字母大写

20，join(iterable) :把可迭代对象用字符串进行分割：a.join(‘123’)

21,ljust(width,fillchar);rjust() :左对齐右对齐

22, upper() :将字符串改为大写

23，split(sep=None,maxsplit=-1) :分割一个字符串，被选中字符在字符串中删除

‘ab1cd1efg’.split(‘1’) :[‘ab’,’cd’,’efg’]

三，字符串格式化：按照规格输出字符串

format(*args,**kwargs) :args位置参数，kwargs关键字参数

‘{0:.1f}’.format(123.468) :格式化参数，小数点后保留1位四舍五入

四，字符串操作符%

1，%s :格式化字符串 ‘abcd%sdef’%’dddd’

2，%d:格式化整数

3，%o格式化无符号八进制

4，%x格式化无符号十六进制

5，%f格式化定点数

6, %e: 科学计数法格式化定点数

7，%g 根据值大小自动选%f,%e

8, %G E X :大写形式

五，格式化辅助命令：

m.n :m最小总宽度，n小数点后位数：’%12.4f’%23456.789

六，转义字符：字符串前r避免转义：r’\nhello\thi’

\n:换行符

\t:横向制表符

\':'

\":"

\b:退格符

\r:回车

\v:纵向制表符

\f:换页符

\o,\x:八进制和十六进制

\0:空字符串

Python列表list

一，Python的列表list类型表示的数据：

Python列表在cpython中被解释为长度可变的数组，用其他对象组成的连续数组。

列表中元素可以是相同或不同的数据类型；
当列表元素增加或删除时，列表对象自动进行扩展或收缩内存，保证元素之间没有缝隙，总是连续的。
Python中的列表是一个序列，也是一个容器类型
创建列表：a = []; b = [1,’python’]; c = list(); d = list((1,3,4,5))
支持切片操作list[start,stop,step]
python列表常用方法
1,append添加单个元素：list.append(object); //a.append(‘python’)

2,extend添加可迭代对象: list.extend(iterable); //a.extend(‘abcde’/[1,2,3])

3,insert 插入元素：list.insert(index,object): 在index下标前插入元素//a.insert(2,’python’)

4,clear 清空所有元素：list.clear() //a.clear()

5,pop 删除并返回一个元素：list.pop(index) //默认删除默认一个元素

remove 删除指定元素：list.remove(v) ,v元素不存在报错 //a.remove(‘c’)
7，count 返回这个值在列表中数量：list.count(value)

8, 浅拷贝一个新列表：list.()

9,sort:排序list.sort(reverse=False/True) :默认升序

排序函数：sorted(list)

10，reverse: 原地翻转：list.reverse()

11，index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：list.index(2,0,5)

列表元素访问：
下标访问：list[1]
For循环遍历
通过下标修改元素：list[2 ] = ‘hello’
列表常用运算符：
1,比较运算符：从第一个元素开始对比

2，+ 拼接一个新列表：l1+ l2

3, 重复操作符：* ,多个列表拼接

成员关系操作符：in/ not in
逻辑运算符：and not or
列表常用的排序方法：
冒泡排序；选择排序；快速排序；归并排序

Python元组tuple

一，Python元组tuple数据类型表示的数据：

元组是受到限制的、不可改变的列表；
可以是同构也可以是异构；
元组是序列类型、是可迭代对象，是容器类型。
元组的创建: a = (1,2,3)或a=1,2,3; b = tuple(); c = tuple(iterable)
支持切片操作tuple[start,stop,step]

二，python元组常用方法

1,index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：tuple.index(2,0,5)

2,count(value) ：值出现次数

三，支持运算：

1,比较运算符：从第一个元素开始对比

2，+ 拼接一个新元组：l1+ l2

3, 重复操作符：* ,多个元组拼接

4成员关系操作符：in/ not in

逻辑运算符：and not or
四，元组的访问

下标操作；
For循环遍历访问。

Python字典类型

一,Python字典dict表示的数据：{key:value}

可根据关键字：键快速索引到对应的值；
字典是映射类型，键值对一一对应关系，不是序列；
字典元素是无序的；
字典是可迭代对象，是容器类型；
字典的创建：k = {}; k1={‘keyword’:object}; k2 = dict();
K3 = dict(mapping); dict=(iterable)

二，字典的访问：

通过key：k[‘key’]

修改key对应的值：K[‘key’] = value

For循环遍历出来的是key；

For循环键值对：for I in d.items():

For 循环enumerate: for k,v in enumerate(k1):

In/not in 成员关系查询键不支持查值

三，字典常用方法

get(key,de):获取值：k.get(key,de) //若不存在则默认输出de
pop(k,de):删除一个键值对，不存在输出de，未设置报错；
keys() :返回字典所有key组成的序列：list(k.keys()) [1,2,3];
values():返回字典所有value组成的序列：list(k.values())
items():返回键值对组成的元组为元素的序列：（类set）list(k.items())
update(e):更新字典：e可是字典或两元素组成的单位元素序列：e=[(5,6),(7,8)];
k.update(e)

clear():清空字典；
popitem()删除某个键值对，若字典为空则报错
() :浅拷贝
10, fromkeys(iterable,value=None):从可迭代对象创建字典

{}.fromkeys([1,2,3]) -----{1:None,2:None,3:None}

11,setdefault(k,d=None) :若key不存在则生成一个键值对

k.setdefault(‘keyword’)

Python 集合set

集合表示的数据：
多个元素的无序组合，集合是无序的，集合元素是唯一的；
字典的键是由集合实现的；
集合是可迭代对象
集合创建：s = {1,2}; s1 = set(); s2 = set(iterable)
集合元素的访问：
For 循环将集合所有元素全部访问一遍，不重复

常用方法：
add(object):s.add(‘hi’) 向集合添加一个元素
pop() :弹栈，集合为空则报错：删除任意一个元素；
clear():清空集合，返回一个空集合对象；
remove(object):删除一个元素，不存在和报错：s.remove(‘hi’)
update(集合)：更新另一个集合，元素不存在则不更新；
() :浅拷贝
集合的运算：
交集：s1&s2;
差集,补集：s1-s2;
并集：s1|s2;
Issubset():判断是否是子集：s1.issubset(s2) s1是否s2的集合子集
Issuperset():判断是否是父集：s1.issuperset()
不可变集合：
Frozenset():返回一个空的不可变集合对象

Frozenset(iterable):

S = frozenset(iterable)

Python序列类型共同特性

一,序列类型共同特性

python序列类型有:str字符串,list列表,tuple元组
都支持下标索引，切片操作；
下标都是从0开始，都可通过下标进行访问；
拥有相同的操作符
二，支持的函数：

len(obj):返回对象长度；
list(iterable):将可迭代对象转为列表；
tuple(iterable):将可迭代对象转为元组；
str(ojb):将任何对象转为字符串形式；
max(iterable): python3中元素要是同类型，python2中元素可异构：max([‘a’,1])
min(iterable):和max类似；
sum(iterable,star=0),求可迭代对象和，默认star为0，元素不能为字符串
sorted(iterable,key=None,reverse=False)
s=[(‘a’,3),(‘b’,2),(‘c’,9)]

sorted(s,key=lambda s:s[1]) //按照数字排序

reversed(sequence):翻转序列，返回迭代器
enumerate(iterable):返回enumerate对象,其元素都是一个元组（下标，值）
zip（iter1,iter2）: zip([1,2],[3,4]) ----[(1,3),(2,4)]

序列类型的切片操作：

Slice:

L[index]; 访问某个元素；

L[1:4]; 区间

L[star:stop:step]; 设置步长取区间元素

⑽ Python使用判断，检查是都存在1.TXT文件，如果不存在，返回文字不存在！怎么写这段代码

检查文件是否存在的方法，在Python3文件操作中经常被用到，因为，只有文件存在，我们才可以对文件进行下一步处理，那么，常用的检查文件存在的方法有哪些呢？以下是Python3检查文件是否存在的几种方法。
一、 使用os库
os库方法可检查文件是否存在，存在返回Ture，不存在返回False，且不需要打开文件。
1. os.path.isfile文件检查
import os.path
filename='/oldboye.com/file.txt'
os.path.isfile(filename)
2. os.path.exists文件夹检查
import os
a_path='/oldboye.com/'
if os.path.exists(a_path):
#do something
3. os.access文件权限检查
import os
filename='/oldboye.com/file.txt'
if os.path.isfile(filename) and os.access(filename, os.R_OK):
#do something
二、使用pathlib库
使用pathlib库也是一种检查文件是否存在的方法，且从Python3.4开始，Python已经把pathlib加入了标准库，无需安装，即可直接使用！
1. 检查文件是否存在
from pathlib import Path
my_file = Path("/oldboye.com/file.txt")
if my_file.is_file():
# file exists
2. 检查文件夹是否存在
from pathlib import Path
my_file = Path("/oldboye.com/file.txt")
if my_file.is_dir():
# directory exists
3. 文件或文件夹是否存在
from pathlib import Path
my_file = Path("/oldboye.com/file.txt")
if my_file.exists():
# path exists
以上列举Python3中检查文件和文件夹的两种常用的方法，适用于Python3相关版本，其他版本略有不同，可以根据实际情况进行设置！