enumerate方法迭代
在for迭代过程中，如果想要同时获取值和索引，可以采用enumerate方法，用法如下：
L = ["asdf",1,5]
for i,value in enumerate(L):
print(i,value) #i = index， value = object常用场景为，给出一个可迭代对象，如list，返回对象的最大值和其索引
L = [1,2,3,4,5]
def findMaxAndIndex(L):
tempMax = L[0]
tempIndex = 0
for index,value in enumerate(L):
if tempMax <= value:
tempMax = value
tempIndex = index
return(tempMax, tempIndex)
print(findMaxAndIndex(L))另外，enumerate(seq, start)，默认start是从0开始索引，如果要改变为从1开始索引，可以改为for i,value in enumerate(L,1):
切片
凡是可迭代对象，如list, tuple, str都具有切片功能
L = list(range(100))
L[:10] #前10个数
L[-10:] #后10个数
L[::2] #step为2列表生成式
对于迭代式，可以直接将迭代对象进行筛选和操作，写在一行表达式。
如下例，筛选出range(1,6)中的偶数，并取平方：
list1=[1,2,3,4,5]
list2 = [x*x for x in list1 if x%2==0] #注意，这里是条件筛选，不要加else
print(list2)generator生成器
与列表生成式的区别就是[]和（）的区别，generator采用（）
列表生成式受到内存限制，容量有限。
如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
g = (x*x for x in range(1,6))
for i in g:
print(i)迭代器Iterator
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
-凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
-凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
若使一个函数变为Iteraotor，则需要使用关键词yield
函数传参*arg, **kwarg
*arg 表示传入的参数未知数量，以tuple形式传入
def func1(*arg):
for i in arg:
print(i)
func1(1,2,3)*kwarg 表示传入的参数为dict
def func2(*kwarg):
for key, value in kwarg.items():
print(str(key)+':'+str(value))
dict1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
func2(**dict1)zip打包函数
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应索引的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]类的继承方法super
子类继承父类时，典型场景会重写父类方法，如__init__()。若用户希望保留父类构造方法的基础上新增功能，则需要利用到super()这种方法。
- Python3 可以直接写super().init()
- Python2需要写super(类名, self).init()
- 注意，super方法也需要根据继承原函数进行传参，若父类__init__(self, name)， 则子类也需要super().init(name)
举例如下：
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.__age = age
def say_hi(self):
print('I am the parent')
@property
def age(self):
return self.__age
@age.setter
def age(self, _age):
self.__age = _age
class Employee(Person):
def __init__(self, name, age, user_id):
super(Employee, self).__init__(name, age) # Python3 可以直接写super().__init__(), 而Python2需要写super(类名, self).__init__()
self.user_id = user_id
def say_hi(self):
super().say_hi() # 继承父类say_hi，并新增功能
print('I am the child')
if __name__ == '__main__':
Lisa = Employee('Lisa', 18, 1001)
Lisa.say_hi()类的__init__, call
类在实例化之后，便会自动调用其构造方法__init__()
实例化后的类在调用时，会自动调用其__call__()方法,
class ob1:
def __init__(self, name, age):
print('__init__ here')
self.name = name
self.age = age
def __call__(self):
print('__call__ here')
o = ob1('Richard',26)
# __init__ here
o()
#__cal__ here装饰器property
为了避免类的属性在用户调用时发生赋值错误，常将重要属性设置为私有属性。但私有属性带来的问题是，经常要定义私有属性的get和set方法，用户调用时也不方便。
为了解决这类问题，python可支持装饰器的作用，将函数装饰为属性，并为其增加get和set方法。例如：
土鳖方法定义类的get和set方式
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.__age = age # 私有属性，需要定义get和set方法
def get_age(self):
return self.__age
def set_age(self, age):
if age > 0:
self.__age = age
else:
print('年龄小于0，输入错误')装饰器方法定义
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.__age = age
@property
def age(self):
return self.__age
@age.setter
def age(self, _age):
if age > 0:
self.__age = age
else:
print('年龄小于0，输入错误')
