Python基础
- Python程序是大小写敏感的。Python使用缩进来组织代码块，请务必遵守约定俗成的习惯，坚持使用4个空格的缩进。在文本编辑器中，需要设置把Tab自动转换为4个空格，确保不混用Tab和空格。
- Python允许在数字中间以_分隔，因此，写成10_000_000_000和10000000000是完全一样的。十六进制数也可以写成0xa1b2_c3d4。
- 转义字符\可以转义很多字符，比如\n表示换行，\t表示制表符，字符\本身也要转义，所以\表示的字符就是\，Python还允许用r’ ‘表示’ ’ 内部的字符串默认不转义，为了简化，Python允许用’’’…’’'的格式表示多行内容。
- 变量名必须是大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头。
- 在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件。浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器：
字符 | ASCII | Unicode | UTF-8 |
A | 01000001 | 00000000 01000001 | 01000001 |
中 | x | 01001110 00101101 | 11100100 10111000 10101101 |
- Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示：x = b’ABC’
eg ：>>> ‘ABC’.encode(‘ascii’)
b’ABC’
>>> ‘中文’.encode(‘utf-8’)
b’\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87’
>>> ‘中文’.encode(‘ascii’) （× 含有中文的str无法用ASCII编码，因为中文编码的范围超过了ASCII编码的范围，Python会报错。） - 用%%来表示一个%，%x表示十六进制整数
eg：>>> print(’%2d-%02d’ % (3, 1)) output： 3-01 - Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。list中追加元素到末尾：classmates.append(‘Adam’);把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置： classmates.insert(1, ‘Jack’)；删除list末尾的元素，用pop()方法：>>> classmates.pop()
- 另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：
eg：>>> t = (1,) >>> t ouput (1,) - break语句可以在循环过程中直接退出循环，而continue语句可以提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。这两个语句通常都必须配合if语句使用。要特别注意，不要滥用break和continue语句。break和continue会造成代码执行逻辑分叉过多，容易出错。大多数循环并不需要用到break和continue语句，上面的两个例子，都可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑，去掉break和continue语句。有些时候，如果代码写得有问题，会让程序陷入“死循环”，也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序，或者强制结束Python进程。
- 和list比较，dict有以下几个特点：
- 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
- 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反： - 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
- 占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key.
- set和dict类似，也是一组key的集合但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
函数
（忘保存了，懒得补）
高级特性
- 切片
eg：前10个数，每两个取一个：
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]2.列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]还可以使用两层循环，可以生成全排列：
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：
>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到
>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']- 生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True! ！生成器有点略不懂，之后碰到实例再补。
函数式编程
- 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。
- 函数本身也可以赋值给变量，即：变量可以指向函数。而函数名其实就是指向函数的变量。
- 既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
- Python内建了 map() 和 reduce() 函数。/filter()/sorted()
- map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x*x，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
只需要一行代码。- reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579- filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']- sorted()函数就可以对list进行排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于’Z’ < ‘a’，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
现在，我们提出排序应该忽略大小写，按照字母序排序。忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。
这样，我们给sorted传入key函数，即可实现忽略大小写的排序：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']假设我们用一组 tuple 表示学生名字 和 成绩：
L = [ ( ‘Bob,75’ ) , ( ‘Adam’,92 ) , ( ‘Bart’,66 ) , ( ‘Lisa’,88 ) ]
请用 sorted() 对上述列表分别按名字和成绩高到低排序
def by_name(t):
return t[0].lower()
return t[0]
L=[('Dob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Cisa',88)]
L1=sorted(L,key=by_name)
print(L1)def by_scort(t):
return 100-t[1]
L=[('Bob',75),('Adam',92),('Bart',66),('Lisa',88)]
L1=sorted(L,key=by_scort)
print(L1)返回函数
- 返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
- 一个函数可以返回一个计算结果，也可以返回一个函数。返回一个函数时，牢记该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。
匿名函数
- 关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
- 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
- 用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y装饰器
- 函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'- 现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
- 本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper模块
- 注意到这两行代码：
if __name__=='__main__':
test()当我们在命令行运行hello模块文件时，Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__，而如果在其他地方导入该hello模块时，if判断将失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。
- 作用域
在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过**_**前缀来实现的。 - 类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。
private函数或变量不应该被别人引用，那它们有什么用呢？请看例子：
def _private_1(name):
return 'Hello, %s' % name
def _private_2(name):
return 'Hi, %s' % name
def greeting(name):
if len(name) > 3:
return _private_1(name)
else:
return _private_2(name)面向对象
- 面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。
- 通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score注意： 特殊方法__init__ 前后分别有两个下划线！！！
注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。
有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
- 类是创建实例的模板，而实例则是一个一个具体的对象，各个实例拥有的数据都互相独立，互不影响；方法就是与实例绑定的函数，和普通函数不同，方法可以直接访问实例的数据；通过在实例上调用方法，我们就直接操作了对象内部的数据，但无需知道方法内部的实现细节。和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
>>> bart.age = 8
>>> bart.age
8
>>> lisa.age
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'- 如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问。
- 继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。
- 当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用run()方法，而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上，由运行时该对象的确切类型决定，这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：
- 对扩展开放：允许新增Animal子类；
- 对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。
- 继承还可以一级一级地继承下来，就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类，最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。继承可以把父类的所有功能都直接拿过来，这样就不必重零做起，子类只需要新增自己特有的方法，也可以把父类不适合的方法覆盖重写。动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的。
- 我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True- 如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']- 在编写程序的时候，千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是当你删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性。
面向对象的高级编程
- 使用__slots__
如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：
class Student(object):
__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称然后，我们试试：
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
由于'score'没有被放到__slots__中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：>>> class GraduateStudent(Student):
... pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。- Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value- 把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：
>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!- 注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value
@property
def age(self):
return 2015 - self._birth- 上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
- 多重继承——MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。
为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixIn和FlyableMixIn。类似的，你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixIn和植食动物HerbivoresMixIn，让某个动物同时拥有好几个MixIn：
class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):
pass- 定制类
__str__ / __iter__ /__getitem__ /__getattr__ /__call__>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
... print('Hello, %s.' % name)
...
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>- 要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：1. class的名称；2. 继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；3. class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。正常情况下，我们都用class Xxx…来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。
- metaclass，直译为元类，简单的解释就是：当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。 但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。 所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。
错误、调试和测试
- 常见的错误类型和继承关系看这里：
https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy - 断言
凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!程序中如果到处充斥着assert，和print()相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero- 注意：断言的开关“-O”是英文大写字母O，不是数字0。关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。
- pdb.set_trace()
这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：
# err.py
import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print(10 / n)- 运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行：
$ python err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
-> print(10 / n)
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 7, in <module>
print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。IO编程
with open('/path/to/file', 'r') as f:
print(f.read())- 调用read()会一次性读取文件的全部内容，如果文件有10G，内存就爆了，所以，要保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。另外，调用readline()可以每次读取一行内容，调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list。因此，要根据需要决定怎么调用。如果文件很小，read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便：
for line in f.readlines():
print(line.strip()) # 把末尾的'\n'删掉
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