2、isspace判断字符串是否只由空格组成 >>>str="">>>print(str.isspace())False>>>str=" ">>>print(str.isspace())True>>>str="a ">>>print(str.isspace())False>>> 3、字符串去空格及去指定字符 去两边空格:str.strip() 去左空格:str.lstrip() 去右空格:str.rstrip() 4、python中没有NULL,...
CheckNull|str1isNone|str1=' 'notpass 以上状态图描述了当字符串为null时,将其赋值为空格的处理过程。首先进行判断,如果字符串为null,则执行赋值为空格的操作,否则不做任何处理。 总结 在Python中,字符串是一种常见的数据类型,在处理字符串为null的情况时,我们可以使用条件语句或者三目运算符来判断并赋值为空格。
如果一个字符串被设置为null,它将与None相等。 下面是一个比较字符串和null的示例: str_value="Hello"print(str_value==None)# 输出: Falsestr_value=Noneprint(str_value==None)# 输出: True 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们首先将字符串"Hello"赋给变量str_value,然后使用==运算符将str_value...
参考自Python中的None与空字符(NULL)的区别 - CSDN博客http://blog.csdn.net/crisschan/article/details/70312764 首先了解python对象的概念 python中,万物皆对象,所有的操作都是针对对象的。 那什么是对象?5是一个int对象,‘oblong’是一个str对象,异常也是一个对象,抽象一点是,人,猫,够也是一个对象 那对于一...
>>>type('')<class''str'> 虽然表示空,但None是一个具体的Python对象,这和null含义不一样。 在Python中返回None: >>>defhas_no_return():...pass>>>has_no_return()>>>print(has_no_return())None 你可以使用 Python 的标识函数id()检查 None 的唯一性,它返回某一对象的唯一标识符,如果两个变量...
Python中的None与 NULL(即 1.首先要了解Pythond的对象的概念: Python中,万物皆对象,所有的操作都是针对对象的,那什么是对象,5是一个int对象,‘oblong’是一个str对象,异常也是一个对象,抽象一点是,人,猫,够也是一个对象 那对于一个对象,它就有包括两方面的特征: 属性:去描述它的特征 方法: 它所具有的行为...
上面s3是unicode类型的字符串,str(s3)相当于是执行s3.encode(‘ascii’)因为“你好”两个汉字不能用ascii码来表示,所以就报错了,指定正确的编码:s3.encode(‘gbk’)或者s3.encode("utf-8")就不会出现这个问题了。类似的unicode有同样的错误: >>> s4 = "你好" >>> unicode(s4) Traceback (most recent ...
这里,name参数被标注为str类型 ,函数返回值预期为str类型。进阶用法包括使用List,Dict,Optional, 以及自定义类等复杂类型,以及利用Union,Literal,TypeVar等类型操作符。 4.2 自动生成类型提示文件 对于大型项目 ,手动编写类型提示可能繁琐。工具如mypy,stubgen(来自typing_extensions库的一部分)可自动生成.pyi文件。例如,...
>>>defmyprint(str):...output=str...print(output)File"<stdin>",line3print(output)^IndentationError:unindent does not match any outer indentation level 我们会发现缩进不对齐,也会发生错误。 3、复合语句 复合语句,有单行写法和多行写法。从冒号后面就是复合语句的开始 单行:复合语句里只有一行时,可使用...
strip函数作用:清除字符型数据左右的空格。 与R中的trim函数用法一样 newname=df["name"].str.strip() 代码语言:javascript 复制 from pandasimportread_csv df=read_csv('D:\\PDA\\4.5\\data.csv')newName=df['name'].str.lstrip()newName=df['name'].str.rstrip()newName=df['name'].str.strip(...