Python Syntax Summary

   1 # _*_ coding: utf-8 _*_
   2 
   3 """################################################################################"""
   4 
   5 #-- 寻求帮助:
   6     dir(obj)            # 简单的列出对象obj所包含的方法名称,返回一个字符串列表
   7     help(obj.func)      # 查询obj.func的具体介绍和用法
   8     
   9 #-- 测试类型的三种方法,推荐第三种
  10 
  11     if type(L) == type([]):
  12         print("L is list")
  13     if type(L) == list:
  14         print("L is list")
  15     if isinstance(L, list):
  16         print("L is list")
  17         
  18 #-- Python数据类型:哈希类型、不可哈希类型
  19 
  20     # 哈希类型,即在原地不能改变的变量类型,不可变类型。可利用hash函数查看其hash值,也可以作为字典的key
  21     "数字类型:int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex"
  22     "字符串类型:str, bytes"
  23     "元组:tuple"
  24     "冻结集合:frozenset"
  25     "布尔类型:True, False"
  26     "None"
  27     # 不可hash类型:原地可变类型:list、dict和set。它们不可以作为字典的key。
  28 
  29 #-- 数字常量
  30 
  31     1234, -1234, 0, 999999999                    # 整数
  32     1.23, 1., 3.14e-10, 4E210, 4.0e+210          # 浮点数
  33     0o177, 0x9ff, 0X9FF, 0b101010                # 八进制、十六进制、二进制数字
  34     3+4j, 3.0+4.0j, 3J                           # 复数常量,也可以用complex(real, image)来创建
  35     hex(I), oct(I), bin(I)                       # 将十进制数转化为十六进制、八进制、二进制表示的“字符串”
  36     int(string, base)                            # 将字符串转化为整数,base为进制数
  37     # 2.x中,有两种整数类型:一般整数(32位)和长整数(无穷精度)。可以用l或L结尾,迫使一般整数成为长整数
  38     float('inf'), float('-inf'), float('nan')    # 无穷大, 无穷小, 非数
  39     
  40 #-- 数字的表达式操作符
  41 
  42     yield x                                      # 生成器函数发送协议
  43     lambda args: expression                      # 生成匿名函数
  44     x if y else z                                # 三元选择表达式
  45     x and y, x or y, not x                       # 逻辑与、逻辑或、逻辑非
  46     x in y, x not in y                           # 成员对象测试
  47     x is y, x is not y                           # 对象实体测试
  48     x<y, x<=y, x>y, x>=y, x==y, x!=y             # 大小比较,集合子集或超集值相等性操作符
  49     1 < a < 3                                    # Python中允许连续比较
  50     x|y, x&y, x^y                                # 位或、位与、位异或
  51     x<<y, x>>y                                   # 位操作:x左移、右移y位
  52     +, -, *, /, //, %, **                        # 真除法、floor除法:返回不大于真除法结果的整数值、取余、幂运算
  53     -x, +x, ~x                                   # 一元减法、识别、按位求补(取反)
  54     x[i], x[i:j:k]                               # 索引、分片
  55     int(3.14), float(3)                          # 强制类型转换
  56     
  57 #-- 整数可以利用bit_length函数测试所占的位数
  58 
  59     a = 1;       a.bit_length()    # 1
  60     a = 1024;    a.bit_length()    # 11
  61     
  62 #-- repr和str显示格式的区别
  63     """
  64     repr格式:默认的交互模式回显,产生的结果看起来它们就像是代码。
  65     str格式:打印语句,转化成一种对用户更加友好的格式。
  66     """
  67     
  68 #-- 数字相关的模块
  69     # math模块
  70     # Decimal模块:小数模块
  71         import decimal
  72         from decimal import Decimal
  73         Decimal("0.01") + Decimal("0.02")        # 返回Decimal("0.03")
  74         decimal.getcontext().prec = 4            # 设置全局精度为4 即小数点后边4位
  75     # Fraction模块:分数模块
  76         from fractions import Fraction
  77         x = Fraction(4, 6)                       # 分数类型 4/6
  78         x = Fraction("0.25")                     # 分数类型 1/4 接收字符串类型的参数
  79 
  80 #-- 集合set
  81     """
  82     set是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。
  83     set支持union(联合), intersection(交), difference(差)和symmetric difference(对称差集)等数学运算。
  84     set支持x in set, len(set), for x in set。
  85     set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作
  86     """
  87     s = set([3,5,9,10])                          # 创建一个数值集合,返回{3, 5, 9, 10}
  88     t = set("Hello")                             # 创建一个字符的集合,返回{'l', 'H', 'e', 'o'}
  89     a = t | s;    t.union(s)                     # t 和 s的并集
  90     b = t & s;    t.intersection(s)              # t 和 s的交集
  91     c = t – s;    t.difference(s)                # 求差集(项在t中, 但不在s中)
  92     d = t ^ s;    t.symmetric_difference(s)      # 对称差集(项在t或s中, 但不会同时出现在二者中)
  93     t.add('x');   t.remove('H')                  # 增加/删除一个item
  94     s.update([10,37,42])                         # 利用[......]更新s集合
  95     x in s,  x not in s                          # 集合中是否存在某个值
  96     s.issubset(t);      s <= t                   # 测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中
  97     s.issuperset(t);    s >= t                   # 测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中 
  98     s.copy(); 
  99     s.discard(x);                                # 删除s中x
 100     s.clear()                                    # 清空s
 101     {x**2 for x in [1, 2, 3, 4]}                 # 集合解析,结果:{16, 1, 4, 9}
 102     {x for x in 'spam'}                          # 集合解析,结果:{'a', 'p', 's', 'm'}
 103     
 104 #-- 集合frozenset,不可变对象
 105     """
 106     set是可变对象,即不存在hash值,不能作为字典的键值。同样的还有list等(tuple是可以作为字典key的)
 107     frozenset是不可变对象,即存在hash值,可作为字典的键值
 108     frozenset对象没有add、remove等方法,但有union/intersection/difference等方法
 109     """
 110     a = set([1, 2, 3])
 111     b = set()
 112     b.add(a)                     # error: set是不可哈希类型
 113     b.add(frozenset(a))          # ok,将set变为frozenset,可哈希
 114 
 115 #-- 布尔类型bool
 116     type(True)                   # 返回<class 'bool'>
 117     isinstance(False, int)       # bool类型属于整型,所以返回True
 118     True == 1; True is 1         # 输出(True, False)
 119     
 120 #-- 动态类型简介
 121     """
 122     变量名通过引用,指向对象。
 123     Python中的“类型”属于对象,而不是变量,每个对象都包含有头部信息,比如"类型标示符" "引用计数器"等
 124     """
 125     #共享引用及在原处修改:对于可变对象,要注意尽量不要共享引用!
 126     #共享引用和相等测试:
 127         L = [1], M = [1], L is M            # 返回False
 128         L = M = [1, 2, 3], L is M           # 返回True,共享引用
 129     #增强赋值和共享引用:普通+号会生成新的对象,而增强赋值+=会在原处修改
 130         L = M = [1, 2]
 131         L = L + [3, 4]                      # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2]
 132         L += [3, 4]                         # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2, 3, 4]
 133 
 134 #-- 常见字符串常量和表达式
 135     S = ''                                  # 空字符串
 136     S = "spam’s"                            # 双引号和单引号相同
 137     S = "s\np\ta\x00m"                      # 转义字符
 138     S = """spam"""                          # 三重引号字符串,一般用于函数说明
 139     S = r'\temp'                            # Raw字符串,不会进行转义,抑制转义
 140     S = b'Spam'                             # Python3中的字节字符串
 141     S = u'spam'                             # Python2.6中的Unicode字符串
 142     s1+s2, s1*3, s[i], s[i:j], len(s)       # 字符串操作
 143     'a %s parrot' % 'kind'                  # 字符串格式化表达式
 144     'a {1} {0} parrot'.format('kind', 'red')# 字符串格式化方法
 145     for x in s: print(x)                    # 字符串迭代,成员关系
 146     [x*2 for x in s]                        # 字符串列表解析
 147     ','.join(['a', 'b', 'c'])               # 字符串输出,结果:a,b,c
 148     
 149 #-- 内置str处理函数:
 150     str1 = "stringobject"
 151     str1.upper(); str1.lower(); str1.swapcase(); str1.capitalize(); str1.title()        # 全部大写,全部小写、大小写转换,首字母大写,每个单词的首字母都大写
 152     str1.ljust(width)                       # 获取固定长度,左对齐,右边不够用空格补齐
 153     str1.rjust(width)                       # 获取固定长度,右对齐,左边不够用空格补齐
 154     str1.center(width)                      # 获取固定长度,中间对齐,两边不够用空格补齐
 155     str1.zfill(width)                       # 获取固定长度,右对齐,左边不足用0补齐
 156     str1.find('t',start,end)                # 查找字符串,可以指定起始及结束位置搜索
 157     str1.rfind('t')                         # 从右边开始查找字符串
 158     str1.count('t')                         # 查找字符串出现的次数
 159     #上面所有方法都可用index代替,不同的是使用index查找不到会抛异常,而find返回-1
 160     str1.replace('old','new')               # 替换函数,替换old为new,参数中可以指定maxReplaceTimes,即替换指定次数的old为new
 161     str1.strip();                           # 默认删除空白符
 162     str1.strip('d');                        # 删除str1字符串中开头、结尾处,位于 d 删除序列的字符
 163     str1.lstrip();
 164     str1.lstrip('d');                       # 删除str1字符串中开头处,位于 d 删除序列的字符
 165     str1.rstrip();
 166     str1.rstrip('d')                        # 删除str1字符串中结尾处,位于 d 删除序列的字符
 167     str1.startswith('start')                # 是否以start开头
 168     str1.endswith('end')                    # 是否以end结尾
 169     str1.isalnum(); str1.isalpha(); str1.isdigit(); str1.islower(); str1.isupper()      # 判断字符串是否全为字符、数字、小写、大写
 170 
 171 #-- 三重引号编写多行字符串块,并且在代码折行处嵌入换行字符\n
 172     mantra = """hello world
 173             hello python
 174             hello my friend"""
 175     # mantra为"""hello world \n hello python \n hello my friend"""
 176     
 177 #-- 索引和分片:
 178     S[0], S[len(S)–1], S[-1]                # 索引
 179     S[1:3], S[1:], S[:-1], S[1:10:2]        # 分片,第三个参数指定步长,如`S[1:10:2]`是从1位到10位没隔2位获取一个字符。
 180 
 181 #-- 字符串转换工具:
 182     int('42'), str(42)                      # 返回(42, '42')
 183     float('4.13'), str(4.13)                # 返回(4.13, '4.13')
 184     ord('s'), chr(115)                      # 返回(115, 's')
 185     int('1001', 2)                          # 将字符串作为二进制数字,转化为数字,返回9
 186     bin(13), oct(13), hex(13)               # 将整数转化为二进制/八进制/十六进制字符串,返回('0b1101', '015', '0xd')
 187     
 188 #-- 另类字符串连接
 189     name = "wang" "hong"                    # 单行,name = "wanghong"
 190     name = "wang" \
 191             "hong"                          # 多行,name = "wanghong"
 192 
 193 #-- Python中的字符串格式化实现1--字符串格式化表达式
 194     """
 195     基于C语言的'print'模型,并且在大多数的现有的语言中使用。
 196     通用结构:%[(name)][flag][width].[precision]typecode
 197     """
 198     "this is %d %s bird" % (1, 'dead')                          # 一般的格式化表达式
 199     "%s---%s---%s" % (42, 3.14, [1, 2, 3])                      # 字符串输出:'42---3.14---[1, 2, 3]'
 200     "%d...%6d...%-6d...%06d" % (1234, 1234, 1234, 1234)         # 对齐方式及填充:"1234...  1234...1234  ...001234"
 201     x = 1.23456789
 202     "%e | %f | %g" % (x, x, x)                                  # 对齐方式:"1.234568e+00 | 1.234568 | 1.23457"
 203     "%6.2f*%-6.2f*%06.2f*%+6.2f" % (x, x, x, x)                 # 对齐方式:'  1.23*1.23  *001.23* +1.23'
 204     "%(name1)d---%(name2)s" % {"name1":23, "name2":"value2"}    # 基于字典的格式化表达式
 205     "%(name)s is %(age)d" % vars()                              # vars()函数调用返回一个字典,包含了所有本函数调用时存在的变量
 206     
 207 #-- Python中的字符串格式化实现2--字符串格式化调用方法
 208     # 普通调用
 209     "{0}, {1} and {2}".format('spam', 'ham', 'eggs')            # 基于位置的调用
 210     "{motto} and {pork}".format(motto = 'spam', pork = 'ham')   # 基于Key的调用
 211     "{motto} and {0}".format('ham', motto = 'spam')             # 混合调用
 212     # 添加键 属性 偏移量 (import sys)
 213     "my {1[spam]} runs {0.platform}".format(sys, {'spam':'laptop'})                 # 基于位置的键和属性
 214     "{config[spam]} {sys.platform}".format(sys = sys, config = {'spam':'laptop'})   # 基于Key的键和属性
 215     "first = {0[0]}, second = {0[1]}".format(['A', 'B', 'C'])                       # 基于位置的偏移量
 216     # 具体格式化
 217     "{0:e}, {1:.3e}, {2:g}".format(3.14159, 3.14159, 3.14159)   # 输出'3.141590e+00, 3.142e+00, 3.14159'
 218     "{fieldname:format_spec}".format(......)
 219     # 说明:
 220     """
 221         fieldname是指定参数的一个数字或关键字, 后边可跟可选的".name"或"[index]"成分引用
 222         format_spec ::=  [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
 223         fill        ::=  <any character>              #填充字符
 224         align       ::=  "<" | ">" | "=" | "^"        #对齐方式
 225         sign        ::=  "+" | "-" | " "              #符号说明
 226         width       ::=  integer                      #字符串宽度
 227         precision   ::=  integer                      #浮点数精度
 228         type        ::=  "b" | "c" | "d" | "e" | "E" | "f" | "F" | "g" | "G" | "n" | "o" | "s" | "x" | "X" | "%"
 229     """
 230     # 例子:
 231         '={0:10} = {1:10}'.format('spam', 123.456)    # 输出'=spam       =    123.456'
 232         '={0:>10}='.format('test')                    # 输出'=      test='
 233         '={0:<10}='.format('test')                    # 输出'=test      ='
 234         '={0:^10}='.format('test')                    # 输出'=   test   ='
 235         '{0:X}, {1:o}, {2:b}'.format(255, 255, 255)   # 输出'FF, 377, 11111111'
 236         'My name is {0:{1}}.'.format('Fred', 8)       # 输出'My name is Fred    .'  动态指定参数
 237 
 238 #-- 常用列表常量和操作
 239     L = [[1, 2], 'string', {}]                        # 嵌套列表
 240     L = list('spam')                                  # 列表初始化
 241     L = list(range(0, 4))                             # 列表初始化
 242     list(map(ord, 'spam'))                            # 列表解析
 243     len(L)                                            # 求列表长度
 244     L.count(value)                                    # 求列表中某个值的个数
 245     L.append(obj)                                     # 向列表的尾部添加数据,比如append(2),添加元素2
 246     L.insert(index, obj)                              # 向列表的指定index位置添加数据,index及其之后的数据后移
 247     L.extend(interable)                               # 通过添加iterable中的元素来扩展列表,比如extend([2]),添加元素2,注意和append的区别
 248     L.index(value, [start, [stop]])                   # 返回列表中值value的第一个索引
 249     L.pop([index])                                    # 删除并返回index处的元素,默认为删除并返回最后一个元素
 250     L.remove(value)                                   # 删除列表中的value值,只删除第一次出现的value的值
 251     L.reverse()                                       # 反转列表
 252     L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)         # 排序列表
 253     a = [1, 2, 3], b = a[10:]                         # 注意,这里不会引发IndexError异常,只会返回一个空的列表[]
 254     a = [], a += [1]                                  # 这里实在原有列表的基础上进行操作,即列表的id没有改变
 255     a = [], a = a + [1]                               # 这里最后的a要构建一个新的列表,即a的id发生了变化
 256      
 257 #-- 用切片来删除序列的某一段
 258     a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
 259     a[1:4] = []                                       # a = [1, 5, 6, 7]
 260     a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
 261     del a[::2]                                        # 去除偶数项(偶数索引的),a = [1, 3, 5, 7]
 262     
 263 #-- 常用字典常量和操作
 264     D = {}
 265     D = {'spam':2, 'tol':{'ham':1}}                   # 嵌套字典
 266     D = dict.fromkeys(['s', 'd'], 8)                  # {'s': 8, 'd': 8}
 267     D = dict(name = 'tom', age = 12)                  # {'age': 12, 'name': 'tom'}
 268     D = dict([('name', 'tom'), ('age', 12)])          # {'age': 12, 'name': 'tom'}
 269     D = dict(zip(['name', 'age'], ['tom', 12]))       # {'age': 12, 'name': 'tom'}
 270     D.keys(); D.values(); D.items()                   # 字典键、值以及键值对
 271     D.get(key, default)                               # get函数
 272     D.update(D_other)                                 # 合并字典,如果存在相同的键值,D_other的数据会覆盖掉D的数据
 273     D.pop(key, [D])                                   # 删除字典中键值为key的项,返回键值为key的值,如果不存在,返回默认值D,否则异常
 274     D.popitem()                                       # pop字典中随机的一项(一个键值对)
 275     D.setdefault(k[, d])                              # 设置D中某一项的默认值。如果k存在,则返回D[k],否则设置D[k]=d,同时返回D[k]。
 276     del D                                             # 删除字典
 277     del D['key']                                      # 删除字典的某一项
 278     if key in D:   if key not in D:                   # 测试字典键是否存在
 279     # 字典注意事项:(1)对新索引赋值会添加一项(2)字典键不一定非得是字符串,也可以为任何的不可变对象
 280     # 不可变对象:调用对象自身的任意方法,也不会改变该对象自身的内容,这些方法会创建新的对象并返回。
 281     # 字符串、整数、tuple都是不可变对象,dict、set、list都是可变对象
 282     D[(1,2,3)] = 2                                    # tuple作为字典的key
 283 
 284 #-- 字典解析
 285     D = {k:8 for k in ['s', 'd']}                     # {'s': 8, 'd': 8}
 286     D = {k:v for (k, v) in zip(['name', 'age'], ['tom', 12])}       # {'age': 12, 'name': tom}
 287     
 288 #-- 字典的特殊方法__missing__:当查找找不到key时,会执行该方法
 289     class Dict(dict):
 290         def __missing__(self, key):
 291             self[key] = []
 292             return self[key]
 293     dct = dict()
 294     dct["foo"].append(1)    # 这有点类似于collections.defalutdict
 295     dct["foo"]              # [1]
 296     
 297 #-- 元组和列表的唯一区别在于元组是不可变对象,列表是可变对象
 298     a = [1, 2, 3]           # a[1] = 0, OK
 299     a = (1, 2, 3)           # a[1] = 0, Error
 300     a = ([1, 2])            # a[0][1] = 0, OK
 301     a = [(1, 2)]            # a[0][1] = 0, Error
 302     
 303 #-- 元组的特殊语法: 逗号和圆括号
 304     D = (12)                # 此时D为一个整数 即D = 12
 305     D = (12, )              # 此时D为一个元组 即D = (12, )
 306     
 307 #-- 文件基本操作
 308     output = open(r'C:\spam', 'w')          # 打开输出文件,用于写
 309     input = open('data', 'r')               # 打开输入文件,用于读。打开的方式可以为'w', 'r', 'a', 'wb', 'rb', 'ab'等
 310     fp.read([size])                         # size为读取的长度,以byte为单位
 311     fp.readline([size])                     # 读一行,如果定义了size,有可能返回的只是一行的一部分
 312     fp.readlines([size])                    # 把文件每一行作为一个list的一个成员,并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数,size是表示读取内容的总长。
 313     fp.readable()                           # 是否可读
 314     fp.write(str)                           # 把str写到文件中,write()并不会在str后加上一个换行符
 315     fp.writelines(seq)                      # 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)
 316     fp.writeable()                          # 是否可写
 317     fp.close()                              # 关闭文件。
 318     fp.flush()                              # 把缓冲区的内容写入硬盘
 319     fp.fileno()                             # 返回一个长整型的”文件标签“
 320     fp.isatty()                             # 文件是否是一个终端设备文件(unix系统中的)
 321     fp.tell()                               # 返回文件操作标记的当前位置,以文件的开头为原点
 322     fp.next()                               # 返回下一行,并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时,就是调用next()函数来实现遍历的。
 323     fp.seek(offset[,whence])                # 将文件打开操作标记移到offset的位置。whence为0表示从头开始计算,1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。
 324     fp.seekable()                           # 是否可以seek
 325     fp.truncate([size])                     # 把文件裁成规定的大小,默认的是裁到当前文件操作标记的位置。
 326     for line in open('data'): 
 327         print(line)                         # 使用for语句,比较适用于打开比较大的文件
 328     with open('data') as file:
 329         print(file.readline())              # 使用with语句,可以保证文件关闭
 330     with open('data') as file:
 331         lines = file.readlines()            # 一次读入文件所有行,并关闭文件
 332     open('f.txt', encoding = 'latin-1')     # Python3.x Unicode文本文件
 333     open('f.bin', 'rb')                     # Python3.x 二进制bytes文件
 334     # 文件对象还有相应的属性:buffer closed encoding errors line_buffering name newlines等
 335     
 336 #-- 其他
 337     # Python中的真假值含义:1. 数字如果非零,则为真,0为假。 2. 其他对象如果非空,则为真
 338     # 通常意义下的类型分类:1. 数字、序列、映射。 2. 可变类型和不可变类型
 339 
 340 
 341 """语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句----语法和语句"""
 342 
 343 #-- 赋值语句的形式
 344     spam = 'spam'                          # 基本形式
 345     spam, ham = 'spam', 'ham'              # 元组赋值形式
 346     [spam, ham] = ['s', 'h']               # 列表赋值形式
 347     a, b, c, d = 'abcd'                    # 序列赋值形式
 348     a, *b, c = 'spam'                      # 序列解包形式(Python3.x中才有)
 349     spam = ham = 'no'                      # 多目标赋值运算,涉及到共享引用
 350     spam += 42                             # 增强赋值,涉及到共享引用
 351 
 352 #-- 序列赋值 序列解包
 353     [a, b, c] = (1, 2, 3)                  # a = 1, b = 2, c = 3
 354     a, b, c, d = "spam"                    # a = 's', b = 'p', c = 'a', d = 'm'
 355     a, b, c = range(3)                     # a = 0, b = 1, c = 2
 356     a, *b = [1, 2, 3, 4]                   # a = 1, b = [2, 3, 4]
 357     *a, b = [1, 2, 3, 4]                   # a = [1, 2, 3], b = 4
 358     a, *b, c = [1, 2, 3, 4]                # a = 1, b = [2, 3], c = 4
 359     # 带有*时 会优先匹配*之外的变量 如
 360     a, *b, c = [1, 2]                      # a = 1, c = 2, b = []
 361 
 362 #-- print函数原型
 363     print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
 364     # 流的重定向
 365     print('hello world')                   # 等于sys.stdout.write('hello world')
 366     temp = sys.stdout                      # 原有流的保存
 367     sys.stdout = open('log.log', 'a')      # 流的重定向
 368     print('hello world')                   # 写入到文件log.log
 369     sys.stdout.close()
 370     sys.stdout = temp                      # 原有流的复原
 371     
 372 #-- Python中and或or总是返回对象(左边的对象或右边的对象) 且具有短路求值的特性
 373     1 or 2 or 3                            # 返回 1
 374     1 and 2 and 3                          # 返回 3
 375 
 376 #-- if/else三元表达符(if语句在行内)
 377     A = 1 if X else 2
 378     A = 1 if X else (2 if Y else 3)
 379     # 也可以使用and-or语句(一条语句实现多个if-else)
 380     a = 6
 381     result = (a > 20 and "big than 20" or a > 10 and "big than 10" or a > 5 and "big than 5")    # 返回"big than 5"
 382 
 383 #-- Python的while语句或者for语句可以带else语句 当然也可以带continue/break/pass语句
 384     while a > 1:
 385         anything
 386     else:
 387         anything
 388     # else语句会在循环结束后执行,除非在循环中执行了break,同样的还有for语句
 389     for i in range(5):
 390         anything
 391     else:
 392         anything
 393 
 394 #-- for循环的元组赋值
 395     for (a, b) in [(1, 2), (3, 4)]:                   # 最简单的赋值
 396     for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ((4, 5), 6)]:    # 自动解包赋值
 397     for ((a, b), c) in [((1, 2), 3), ("XY", 6)]:      # 自动解包 a = X, b = Y, c = 6
 398     for (a, *b) in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]:            # 自动解包赋值
 399 
 400 #-- 列表解析语法
 401     M = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
 402     res = [sum(row) for row in M]                     # G = [6, 15, 24] 一般的列表解析 生成一个列表
 403     res = [c * 2 for c in 'spam']                     # ['ss', 'pp', 'aa', 'mm']
 404     res = [a * b for a in [1, 2] for b in [4, 5]]     # 多解析过程 返回[4, 5, 8, 10]
 405     res = [a for a in [1, 2, 3] if a < 2]             # 带判断条件的解析过程
 406     res = [a if a > 0 else 0 for a in [-1, 0, 1]]     # 带判断条件的高级解析过程
 407     # 两个列表同时解析:使用zip函数
 408     for teama, teamb in zip(["Packers", "49ers"], ["Ravens", "Patriots"]):
 409         print(teama + " vs. " + teamb)
 410     # 带索引的列表解析:使用enumerate函数
 411     for index, team in enumerate(["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]):
 412         print(index, team)                            # 输出0, Packers \n 1, 49ers \n ......
 413     
 414 #-- 生成器表达式
 415     G = (sum(row) for row in M)                       # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object
 416     next(G), next(G), next(G)                         # 输出(6, 15, 24)
 417     G = {sum(row) for row in M}                       # G = {6, 15, 24} 解析语法还可以生成集合和字典
 418     G = {i:sum(M[i]) for i in range(3)}               # G = {0: 6, 1: 15, 2: 24}
 419 
 420 #-- 文档字符串:出现在Module的开端以及其中函数或类的开端 使用三重引号字符串
 421     """
 422     module document
 423     """
 424     def func():
 425         """
 426         function document
 427         """
 428         print()
 429     class Employee(object):
 430         """
 431         class document
 432         """
 433         print()
 434     print(func.__doc__)                # 输出函数文档字符串
 435     print(Employee.__doc__)            # 输出类的文档字符串
 436     
 437 #-- 命名惯例:
 438     """
 439     以单一下划线开头的变量名(_X)不会被from module import*等语句导入
 440     前后有两个下划线的变量名(__X__)是系统定义的变量名,对解释器有特殊意义
 441     以两个下划线开头但不以下划线结尾的变量名(__X)是类的本地(私有)变量
 442     """
 443 
 444 #-- 列表解析 in成员关系测试 map sorted zip enumerate内置函数等都使用了迭代协议
 445     'first line' in open('test.txt')   # in测试 返回True或False
 446     list(map(str.upper, open('t')))    # map内置函数
 447     sorted(iter([2, 5, 8, 3, 1]))      # sorted内置函数
 448     list(zip([1, 2], [3, 4]))          # zip内置函数 [(1, 3), (2, 4)]
 449 
 450 #-- del语句: 手动删除某个变量
 451     del X
 452 
 453 #-- 获取列表的子表的方法:
 454     x = [1,2,3,4,5,6]
 455     x[:3]                              # 前3个[1,2,3]
 456     x[1:5]                             # 中间4个[2,3,4,5]
 457     x[-3:]                             # 最后3个[4,5,6]
 458     x[::2]                             # 奇数项[1,3,5]
 459     x[1::2]                            # 偶数项[2,4,6]
 460     
 461 #-- 手动迭代:iter和next
 462     L = [1, 2]
 463     I = iter(L)                        # I为L的迭代器
 464     I.next()                           # 返回1
 465     I.next()                           # 返回2
 466     I.next()                           # Error:StopIteration
 467     
 468 #-- Python中的可迭代对象
 469     """
 470     1.range迭代器
 471     2.map、zip和filter迭代器
 472     3.字典视图迭代器:D.keys()), D.items()等
 473     4.文件类型
 474     """
 475 
 476 
 477 """函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则----函数语法规则"""
 478 
 479 #-- 函数相关的语句和表达式
 480     myfunc('spam')                     # 函数调用
 481     def myfunc():                      # 函数定义
 482     return None                        # 函数返回值
 483     global a                           # 全局变量
 484     nonlocal x                         # 在函数或其他作用域中使用外层(非全局)变量
 485     yield x                            # 生成器函数返回
 486     lambda                             # 匿名函数
 487     
 488 #-- Python函数变量名解析:LEGB原则,即:
 489     """
 490     local(functin) --> encloseing function locals --> global(module) --> build-in(python)
 491     说明:以下边的函数maker为例 则相对于action而言 X为Local N为Encloseing
 492     """
 493 
 494 #-- 嵌套函数举例:工厂函数
 495     def maker(N):
 496         def action(X):
 497             return X ** N
 498         return action
 499     f = maker(2)                       # pass 2 to N
 500     f(3)                               # 9, pass 3 to X
 501 
 502 #-- 嵌套函数举例:lambda实例
 503     def maker(N):
 504         action = (lambda X: X**N)
 505         return action
 506     f = maker(2)                       # pass 2 to N
 507     f(3)                               # 9, pass 3 to X
 508 
 509 #-- nonlocal和global语句的区别
 510     # nonlocal应用于一个嵌套的函数的作用域中的一个名称 例如:
 511     start = 100
 512     def tester(start):
 513         def nested(label):
 514             nonlocal start             # 指定start为tester函数内的local变量 而不是global变量start
 515             print(label, start)
 516             start += 3
 517         return nested
 518     # global为全局的变量 即def之外的变量
 519     def tester(start):
 520         def nested(label):
 521             global start               # 指定start为global变量start
 522             print(label, start)
 523             start += 3
 524         return nested    
 525     
 526 #-- 函数参数,不可变参数通过“值”传递,可变参数通过“引用”传递
 527     def f(a, b, c): print(a, b, c)
 528     f(1, 2, 3)                         # 参数位置匹配
 529     f(1, c = 3, b = 2)                 # 参数关键字匹配
 530     def f(a, b=1, c=2): print(a, b, c)
 531     f(1)                               # 默认参数匹配
 532     f(1, 2)                            # 默认参数匹配
 533     f(a = 1, c = 3)                    # 关键字参数和默认参数的混合
 534     # Keyword-Only参数:出现在*args之后 必须用关键字进行匹配
 535     def keyOnly(a, *b, c): print('')   # c就为keyword-only匹配 必须使用关键字c = value匹配
 536     def keyOnly(a, *, b, c): ......    # b c为keyword-only匹配 必须使用关键字匹配
 537     def keyOnly(a, *, b = 1): ......   # b有默认值 或者省略 或者使用关键字参数b = value
 538 
 539 #-- 可变参数匹配: * 和 **
 540     def f(*args): print(args)          # 在元组中收集不匹配的位置参数
 541     f(1, 2, 3)                         # 输出(1, 2, 3)
 542     def f(**args): print(args)         # 在字典中收集不匹配的关键字参数
 543     f(a = 1, b = 2)                    # 输出{'a':1, 'b':2}
 544     def f(a, *b, **c): print(a, b, c)  # 两者混合使用
 545     f(1, 2, 3, x=4, y=5)               # 输出1, (2, 3), {'x':4, 'y':5}
 546     
 547 #-- 函数调用时的参数解包: * 和 ** 分别解包元组和字典
 548     func(1, *(2, 3))  <==>  func(1, 2, 3)
 549     func(1, **{'c':3, 'b':2})  <==>  func(1, b = 2, c = 3)
 550     func(1, *(2, 3), **{'c':3, 'b':2})  <==>  func(1, 2, 3, b = 2, c = 3)
 551     
 552 #-- 函数属性:(自己定义的)函数可以添加属性
 553     def func():.....
 554     func.count = 1                     # 自定义函数添加属性
 555     print.count = 1                    # Error 内置函数不可以添加属性
 556     
 557 #-- 函数注解: 编写在def头部行 主要用于说明参数范围、参数类型、返回值类型等
 558     def func(a:'spam', b:(1, 10), c:float) -> int :
 559         print(a, b, c)
 560     func.__annotations__               # {'c':<class 'float'>, 'b':(1, 10), 'a':'spam', 'return':<class 'int'>}
 561     # 编写注解的同时 还是可以使用函数默认值 并且注解的位置位于=号的前边
 562     def func(a:'spam'='a', b:(1, 10)=2, c:float=3) -> int :
 563         print(a, b, c)
 564 
 565 #-- 匿名函数:lambda
 566     f = lambda x, y, z : x + y + z     # 普通匿名函数,使用方法f(1, 2, 3)
 567     f = lambda x = 1, y = 1: x + y     # 带默认参数的lambda函数
 568     def action(x):                     # 嵌套lambda函数
 569         return (lambda y : x + y)
 570     f = lambda: a if xxx() else b      # 无参数的lambda函数,使用方法f()
 571 
 572 #-- lambda函数与map filter reduce函数的结合
 573     list(map((lambda x: x + 1), [1, 2, 3]))              # [2, 3, 4]
 574     list(filter((lambda x: x > 0), range(-4, 5)))        # [1, 2, 3, 4]
 575     functools.reduce((lambda x, y: x + y), [1, 2, 3])    # 6
 576     functools.reduce((lambda x, y: x * y), [2, 3, 4])    # 24
 577     
 578 #-- 生成器函数:yield VS return
 579     def gensquare(N):
 580         for i in range(N):
 581             yield i** 2                # 状态挂起 可以恢复到此时的状态
 582     for i in gensquare(5):             # 使用方法
 583         print(i, end = ' ')            # [0, 1, 4, 9, 16]
 584     x = gensquare(2)                   # x是一个生成对象
 585     next(x)                            # 等同于x.__next__() 返回0
 586     next(x)                            # 等同于x.__next__() 返回1
 587     next(x)                            # 等同于x.__next__() 抛出异常StopIteration
 588     
 589 #-- 生成器表达式:小括号进行列表解析
 590     G = (x ** 2 for x in range(3))     # 使用小括号可以创建所需结果的生成器generator object
 591     next(G), next(G), next(G)          # 和上述中的生成器函数的返回值一致
 592     #(1)生成器(生成器函数/生成器表达式)是单个迭代对象
 593     G = (x ** 2 for x in range(4))
 594     I1 = iter(G)                       # 这里实际上iter(G) = G
 595     next(I1)                           # 输出0
 596     next(G)                            # 输出1
 597     next(I1)                           # 输出4
 598     #(2)生成器不保留迭代后的结果
 599     gen = (i for i in range(4))
 600     2 in gen                           # 返回True
 601     3 in gen                           # 返回True
 602     1 in gen                           # 返回False,其实检测2的时候,1已经就不在生成器中了,即1已经被迭代过了,同理2、3也不在了
 603 
 604 #-- 本地变量是静态检测的
 605     X = 22                             # 全局变量X的声明和定义
 606     def test():
 607         print(X)                       # 如果没有下一语句 则该句合法 打印全局变量X
 608         X = 88                         # 这一语句使得上一语句非法 因为它使得X变成了本地变量 上一句变成了打印一个未定义的本地变量(局部变量)
 609         if False:                      # 即使这样的语句 也会把print语句视为非法语句 因为:
 610             X = 88                     # Python会无视if语句而仍然声明了局部变量X
 611     def test():                        # 改进
 612         global X                       # 声明变量X为全局变量
 613         print(X)                       # 打印全局变量X
 614         X = 88                         # 改变全局变量X
 615         
 616 #-- 函数的默认值是在函数定义的时候实例化的 而不是在调用的时候 例子:
 617     def foo(numbers=[]):               # 这里的[]是可变的
 618         numbers.append(9)    
 619         print(numbers)
 620     foo()                              # first time, like before, [9]
 621     foo()                              # second time, not like before, [9, 9]
 622     foo()                              # third time, not like before too, [9, 9, 9]
 623     # 改进:
 624     def foo(numbers=None):
 625         if numbers is None: numbers = []
 626         numbers.append(9)
 627         print(numbers)
 628     # 另外一个例子 参数的默认值为不可变的:
 629     def foo(count=0):                  # 这里的0是数字, 是不可变的
 630         count += 1
 631         print(count)
 632     foo()                              # 输出1
 633     foo()                              # 还是输出1
 634     foo(3)                             # 输出4
 635     foo()                              # 还是输出1
 636     
 637 
 638 """函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子----函数例子"""
 639 
 640     """数学运算类"""
 641     abs(x)                              # 求绝对值,参数可以是整型,也可以是复数,若参数是复数,则返回复数的模
 642     complex([real[, imag]])             # 创建一个复数
 643     divmod(a, b)                        # 分别取商和余数,注意:整型、浮点型都可以
 644     float([x])                          # 将一个字符串或数转换为浮点数。如果无参数将返回0.0
 645     int([x[, base]])                    # 将一个字符串或浮点数转换为int类型,base表示进制
 646     long([x[, base]])                   # 将一个字符串或浮点数转换为long类型
 647     pow(x, y)                           # 返回x的y次幂
 648     range([start], stop[, step])        # 产生一个序列,默认从0开始
 649     round(x[, n])                       # 四舍五入
 650     sum(iterable[, start])              # 对集合求和
 651     oct(x)                              # 将一个数字转化为8进制字符串
 652     hex(x)                              # 将一个数字转换为16进制字符串
 653     chr(i)                              # 返回给定int类型对应的ASCII字符
 654     unichr(i)                           # 返回给定int类型的unicode
 655     ord(c)                              # 返回ASCII字符对应的整数
 656     bin(x)                              # 将整数x转换为二进制字符串
 657     bool([x])                           # 将x转换为Boolean类型
 658     
 659     """集合类操作"""
 660     basestring()                        # str和unicode的超类,不能直接调用,可以用作isinstance判断
 661     format(value [, format_spec])       # 格式化输出字符串,格式化的参数顺序从0开始,如“I am {0},I like {1}”
 662     enumerate(sequence[, start=0])      # 返回一个可枚举的对象,注意它有第二个参数
 663     iter(obj[, sentinel])               # 生成一个对象的迭代器,第二个参数表示分隔符
 664     max(iterable[, args...][key])       # 返回集合中的最大值
 665     min(iterable[, args...][key])       # 返回集合中的最小值
 666     dict([arg])                         # 创建数据字典
 667     list([iterable])                    # 将一个集合类转换为另外一个集合类
 668     set()                               # set对象实例化
 669     frozenset([iterable])               # 产生一个不可变的set
 670     tuple([iterable])                   # 生成一个tuple类型
 671     str([object])                       # 转换为string类型
 672     sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])             # 集合排序
 673         L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
 674         sorted(L, key=lambda x: x[1], reverse=True)       # 使用Key参数和reverse参数
 675         sorted(L, key=lambda x: (x[0], x[1]))             # 使用key参数进行多条件排序,即如果x[0]相同,则比较x[1]
 676 
 677     """逻辑判断"""
 678     all(iterable)                       # 集合中的元素都为真的时候为真,特别的,若为空串返回为True
 679     any(iterable)                       # 集合中的元素有一个为真的时候为真,特别的,若为空串返回为False
 680     cmp(x, y)                           # 如果x < y ,返回负数;x == y, 返回0;x > y,返回正数
 681 
 682     """IO操作"""
 683     file(filename [, mode [, bufsize]]) # file类型的构造函数。
 684     input([prompt])                     # 获取用户输入,推荐使用raw_input,因为该函数将不会捕获用户的错误输入,意思是自行判断类型
 685     # 在 Built-in Functions 里有一句话是这样写的:Consider using the raw_input() function for general input from users.
 686     raw_input([prompt])                 # 设置输入,输入都是作为字符串处理
 687     open(name[, mode[, buffering]])     # 打开文件,与file有什么不同?推荐使用open
 688     
 689     """其他"""
 690     callable(object)                    # 检查对象object是否可调用
 691     classmethod(func)                   # 用来说明这个func是个类方法
 692     staticmethod(func)                  # 用来说明这个func为静态方法
 693     dir([object])                       # 不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时,返回参数的属性、方法列表。
 694     help(obj)                           # 返回obj的帮助信息
 695     eval(expression)                    # 计算表达式expression的值,并返回
 696     exec(str)                           # 将str作为Python语句执行
 697     execfile(filename)                  # 用法类似exec(),不同的是execfile的参数filename为文件名,而exec的参数为字符串。
 698     filter(function, iterable)          # 构造一个序列,等价于[item for item in iterable if function(item)],function返回值为True或False的函数
 699         list(filter(bool, range(-3, 4)))# 返回[-3, -2, -1, 1, 2, 3], 没有0
 700     hasattr(object, name)               # 判断对象object是否包含名为name的特性
 701     getattr(object, name [, defalut])   # 获取一个类的属性
 702     setattr(object, name, value)        # 设置属性值
 703     delattr(object, name)               # 删除object对象名为name的属性
 704     globals()                           # 返回一个描述当前全局符号表的字典
 705     hash(object)                        # 如果对象object为哈希表类型,返回对象object的哈希值
 706     id(object)                          # 返回对象的唯一标识,一串数字
 707     isinstance(object, classinfo)       # 判断object是否是class的实例
 708         isinstance(1, int)              # 判断是不是int类型
 709         isinstance(1, (int, float))     # isinstance的第二个参数接受一个元组类型
 710     issubclass(class, classinfo)        # 判断class是否为classinfo的子类
 711     locals()                            # 返回当前的变量列表
 712     map(function, iterable, ...)        # 遍历每个元素,执行function操作
 713         list(map(abs, range(-3, 4)))    # 返回[3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
 714     next(iterator[, default])           # 类似于iterator.next()
 715     property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])           # 属性访问的包装类,设置后可以通过c.x=value等来访问setter和getter
 716     reduce(function, iterable[, initializer])         # 合并操作,从第一个开始是前两个参数,然后是前两个的结果与第三个合并进行处理,以此类推
 717         def add(x,y):return x + y 
 718         reduce(add, range(1, 11))                     # 返回55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55)
 719         reduce(add, range(1, 11), 20)                 # 返回75
 720     reload(module)                      # 重新加载模块
 721     repr(object)                        # 将一个对象变幻为可打印的格式
 722     slice(start, stop[, step])          # 产生分片对象
 723     type(object)                        # 返回该object的类型
 724     vars([object])                      # 返回对象的变量名、变量值的字典
 725         a = Class();                    # Class为一个空类
 726         a.name = 'qi', a.age = 9
 727         vars(a)                         # {'name':'qi', 'age':9}
 728     zip([iterable, ...])                # 返回对应数组
 729         list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
 730         a = [1, 2, 3],  b = ["a", "b", "c"]
 731         z = zip(a, b)                   # 压缩:[(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")]
 732         zip(*z)                         # 解压缩:[(1, 2, 3), ("a", "b", "c")]
 733     unicode(string, encoding, errors)   # 将字符串string转化为unicode形式,string为encoded string。
 734 
 735     
 736 """模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle----模块Moudle"""
 737 
 738 #-- Python模块搜索路径:
 739     """
 740     (1)程序的主目录    (2)PYTHONPATH目录 (3)标准链接库目录 (4)任何.pth文件的内容
 741     """
 742     
 743 #-- 查看全部的模块搜索路径
 744     import sys
 745     sys.path
 746     sys.argv                            # 获得脚本的参数
 747     sys.builtin_module_names            # 查找内建模块
 748     sys.platform                        # 返回当前平台 出现如: "win32" "linux" "darwin"等
 749     sys.modules                         # 查找已导入的模块
 750     sys.modules.keys()
 751     sys.stdout                          # stdout 和 stderr 都是类文件对象,但是它们都是只写的。它们都没有 read 方法,只有 write 方法
 752     sys.stdout.write("hello")
 753     sys.stderr
 754     sys.stdin   
 755 
 756 #-- 模块的使用代码
 757     import module1, module2             # 导入module1 使用module1.printer()
 758     from module1 import printer         # 导入module1中的printer变量 使用printer()
 759     from module1 import *               # 导入module1中的全部变量 使用不必添加module1前缀
 760 
 761 #-- 重载模块reload: 这是一个内置函数 而不是一条语句
 762     from imp import reload
 763     reload(module)
 764     
 765 #-- 模块的包导入:使用点号(.)而不是路径(dir1\dir2)进行导入
 766     import dir1.dir2.mod                # d导入包(目录)dir1中的包dir2中的mod模块 此时dir1必须在Python可搜索路径中
 767     from dir1.dir2.mod import *         # from语法的包导入
 768 
 769 #-- __init__.py包文件:每个导入的包中都应该包含这么一个文件
 770     """
 771     该文件可以为空
 772     首次进行包导入时 该文件会自动执行
 773     高级功能:在该文件中使用__all__列表来定义包(目录)以from*的形式导入时 需要导入什么
 774     """
 775     
 776 #-- 包相对导入:使用点号(.) 只能使用from语句
 777     from . import spam                  # 导入当前目录下的spam模块(Python2: 当前目录下的模块, 直接导入即可)
 778     from .spam import name              # 导入当前目录下的spam模块的name属性(Python2: 当前目录下的模块, 直接导入即可,不用加.)
 779     from .. import spam                 # 导入当前目录的父目录下的spam模块
 780     
 781 #-- 包相对导入与普通导入的区别
 782     from string import *                # 这里导入的string模块为sys.path路径上的 而不是本目录下的string模块(如果存在也不是)
 783     from .string import *               # 这里导入的string模块为本目录下的(不存在则导入失败) 而不是sys.path路径上的
 784     
 785 #-- 模块数据隐藏:最小化from*的破坏
 786     _X                                  # 变量名前加下划线可以防止from*导入时该变量名被复制出去
 787     __all__ = ['x', 'x1', 'x2']         # 使用__all__列表指定from*时复制出去的变量名(变量名在列表中为字符串形式)
 788 
 789 #-- 可以使用__name__进行模块的单元测试:当模块为顶层执行文件时值为'__main__' 当模块被导入时为模块名
 790     if __name__ == '__main__':
 791         doSomething
 792     # 模块属性中还有其他属性,例如:
 793     __doc__                             # 模块的说明文档
 794     __file__                            # 模块文件的文件名,包括全路径
 795     __name__                            # 主文件或者被导入文件
 796     __package__                         # 模块所在的包
 797         
 798 #-- import语句from语句的as扩展
 799     import modulename as name
 800     from modulename import attrname as name
 801     
 802 #-- 得到模块属性的几种方法 假设为了得到name属性的值
 803     M.name
 804     M.__dict__['name']
 805     sys.modules['M'].name
 806     getattr(M, 'name')
 807     
 808 
 809 """类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象----类与面向对象"""
 810 
 811 #-- 最普通的类
 812     class C1(C2, C3):
 813         spam = 42                       # 数据属性
 814         def __init__(self, name):       # 函数属性:构造函数
 815             self.name = name
 816         def __del__(self):              # 函数属性:析构函数
 817             print("goodbey ", self.name)    
 818     I1 = C1('bob')
 819     
 820 #-- Python的类没有基于参数的函数重载
 821     class FirstClass(object):
 822         def test(self, string):
 823             print(string)
 824         def test(self):                 # 此时类中只有一个test函数 即后者test(self) 它覆盖掉前者带参数的test函数
 825             print("hello world")
 826 
 827 #-- 子类扩展超类: 尽量调用超类的方法
 828     class Manager(Person):
 829         def giveRaise(self, percent, bonus = .10):
 830             self.pay = int(self.pay*(1 + percent + bonus))     # 不好的方式 复制粘贴超类代码
 831             Person.giveRaise(self, percent + bonus)            # 好的方式 尽量调用超类方法
 832 
 833 #-- 类内省工具
 834     bob = Person('bob')
 835     bob.__class__                       # <class 'Person'>
 836     bob.__class__.__name__              # 'Person'
 837     bob.__dict__                        # {'pay':0, 'name':'bob', 'job':'Manager'}
 838     
 839 #-- 返回1中 数据属性spam是属于类 而不是对象
 840     I1 = C1('bob'); I2 = C2('tom')      # 此时I1和I2的spam都为42 但是都是返回的C1的spam属性
 841     C1.spam = 24                        # 此时I1和I2的spam都为24
 842     I1.spam = 3                         # 此时I1新增自有属性spam 值为3 I2和C1的spam还都为24
 843     
 844 #-- 类方法调用的两种方式
 845     instance.method(arg...)
 846     class.method(instance, arg...)
 847     
 848 #-- 抽象超类的实现方法
 849     # (1)某个函数中调用未定义的函数 子类中定义该函数
 850         def delegate(self):
 851             self.action()               # 本类中不定义action函数 所以使用delegate函数时就会出错
 852     # (2)定义action函数 但是返回异常
 853         def action(self):
 854             raise NotImplementedError("action must be defined")
 855     # (3)上述的两种方法还都可以定义实例对象 实际上可以利用@装饰器语法生成不能定义的抽象超类
 856         from abc import ABCMeta, abstractmethod
 857         class Super(metaclass = ABCMeta):
 858             @abstractmethod
 859             def action(self): pass
 860         x = Super()                     # 返回 TypeError: Can't instantiate abstract class Super with abstract methods action
 861     
 862 #-- # OOP和继承: "is-a"的关系
 863     class A(B):
 864         pass
 865     a = A()
 866     isinstance(a, B)                    # 返回True, A是B的子类 a也是B的一种
 867     # OOP和组合: "has-a"的关系
 868     pass
 869     # OOP和委托: "包装"对象 在Python中委托通常是以"__getattr__"钩子方法实现的, 这个方法会拦截对不存在属性的读取
 870     # 包装类(或者称为代理类)可以使用__getattr__把任意读取转发给被包装的对象
 871     class wrapper(object):
 872         def __init__(self, object):
 873             self.wrapped = object
 874         def __getattr(self, attrname):
 875             print('Trace: ', attrname)
 876             return getattr(self.wrapped, attrname)
 877     # 注:这里使用getattr(X, N)内置函数以变量名字符串N从包装对象X中取出属性 类似于X.__dict__[N]
 878     x = wrapper([1, 2, 3])
 879     x.append(4)                         # 返回 "Trace: append" [1, 2, 3, 4]
 880     x = wrapper({'a':1, 'b':2})
 881     list(x.keys())                      # 返回 "Trace: keys" ['a', 'b']
 882 
 883 #-- 类的伪私有属性:使用__attr
 884     class C1(object):
 885         def __init__(self, name):
 886             self.__name = name          # 此时类的__name属性为伪私有属性 原理 它会自动变成self._C1__name = name
 887         def __str__(self):
 888             return 'self.name = %s' % self.__name
 889     I = C1('tom')
 890     print(I)                            # 返回 self.name = tom
 891     I.__name = 'jeey'                   # 这里无法访问 __name为伪私有属性
 892     I._C1__name = 'jeey'                # 这里可以修改成功 self.name = jeey
 893     
 894 #-- 类方法是对象:无绑定类方法对象 / 绑定实例方法对象
 895     class Spam(object):
 896         def doit(self, message):
 897             print(message)
 898         def selfless(message)
 899             print(message)
 900     obj = Spam()
 901     x = obj.doit                        # 类的绑定方法对象 实例 + 函数
 902     x('hello world')
 903     x = Spam.doit                       # 类的无绑定方法对象 类名 + 函数
 904     x(obj, 'hello world')
 905     x = Spam.selfless                   # 类的无绑定方法函数 在3.0之前无效
 906     x('hello world')
 907 
 908 #-- 获取对象信息: 属性和方法
 909     a = MyObject()
 910     dir(a)                              # 使用dir函数
 911     hasattr(a, 'x')                     # 测试是否有x属性或方法 即a.x是否已经存在
 912     setattr(a, 'y', 19)                 # 设置属性或方法 等同于a.y = 19
 913     getattr(a, 'z', 0)                  # 获取属性或方法 如果属性不存在 则返回默认值0
 914     #这里有个小技巧,setattr可以设置一个不能访问到的属性,即只能用getattr获取
 915     setattr(a, "can't touch", 100)      # 这里的属性名带有空格,不能直接访问
 916     getattr(a, "can't touch", 0)        # 但是可以用getattr获取
 917 
 918 #-- 为类动态绑定属性或方法: MethodType方法
 919     # 一般创建了一个class的实例后, 可以给该实例绑定任何属性和方法, 这就是动态语言的灵活性
 920     class Student(object):
 921         pass
 922     s = Student()
 923     s.name = 'Michael'                  # 动态给实例绑定一个属性
 924     def set_age(self, age):             # 定义一个函数作为实例方法
 925         self.age = age
 926     from types import MethodType
 927     s.set_age = MethodType(set_age, s)  # 给实例绑定一个方法 类的其他实例不受此影响
 928     s.set_age(25)                       # 调用实例方法
 929     Student.set_age = MethodType(set_age, Student)    # 为类绑定一个方法 类的所有实例都拥有该方法
 930 
 931     
 932 """类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题----类的高级话题"""
 933     
 934 #-- 多重继承: "混合类", 搜索方式"从下到上 从左到右 广度优先"
 935     class A(B, C):
 936         pass
 937 
 938 #-- 类的继承和子类的初始化
 939     # 1.子类定义了__init__方法时,若未显示调用基类__init__方法,python不会帮你调用。
 940     # 2.子类未定义__init__方法时,python会自动帮你调用首个基类的__init__方法,注意是首个。
 941     # 3.子类显示调用基类的初始化函数:
 942     class FooParent(object):
 943         def __init__(self, a):
 944             self.parent = 'I\'m the Parent.'
 945             print('Parent:a=' + str(a))
 946         def bar(self, message):
 947             print(message + ' from Parent')
 948     class FooChild(FooParent):
 949         def __init__(self, a):
 950             FooParent.__init__(self, a)
 951             print('Child:a=' + str(a))
 952         def bar(self, message):
 953             FooParent.bar(self, message)
 954             print(message + ' from Child')
 955     fooChild = FooChild(10)
 956     fooChild.bar('HelloWorld')
 957     
 958 #-- #实例方法 / 静态方法 / 类方法
 959     class Methods(object):
 960         def imeth(self, x): print(self, x)      # 实例方法:传入的是实例和数据,操作的是实例的属性
 961         def smeth(x): print(x)                  # 静态方法:只传入数据 不传入实例,操作的是类的属性而不是实例的属性
 962         def cmeth(cls, x): print(cls, x)        # 类方法:传入的是类对象和数据
 963         smeth = staticmethod(smeth)             # 调用内置函数,也可以使用@staticmethod
 964         cmeth = classmethod(cmeth)              # 调用内置函数,也可以使用@classmethod
 965     obj = Methods()
 966     obj.imeth(1)                                # 实例方法调用 <__main__.Methods object...> 1
 967     Methods.imeth(obj, 2)                       # <__main__.Methods object...> 2
 968     Methods.smeth(3)                            # 静态方法调用 3
 969     obj.smeth(4)                                # 这里可以使用实例进行调用
 970     Methods.cmeth(5)                            # 类方法调用 <class '__main__.Methods'> 5
 971     obj.cmeth(6)                                # <class '__main__.Methods'> 6
 972     
 973 #-- 函数装饰器:是它后边的函数的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成
 974         @staticmethod
 975         def smeth(x): print(x)
 976     # 等同于:
 977         def smeth(x): print(x)
 978         smeth = staticmethod(smeth)
 979     # 同理
 980         @classmethod
 981         def cmeth(cls, x): print(x)
 982     # 等同于
 983         def cmeth(cls, x): print(x)
 984         cmeth = classmethod(cmeth)
 985     
 986 #-- 类修饰器:是它后边的类的运行时的声明 由@符号以及后边紧跟的"元函数"(metafunction)组成
 987         def decorator(aClass):.....
 988         @decorator
 989         class C(object):....
 990     # 等同于:
 991         class C(object):....
 992         C = decorator(C)
 993 
 994 #-- 限制class属性: __slots__属性
 995     class Student(object):
 996         __slots__ = ('name', 'age')             # 限制Student及其实例只能拥有name和age属性
 997     # __slots__属性只对当前类起作用, 对其子类不起作用
 998     # __slots__属性能够节省内存
 999     # __slots__属性可以为列表list,或者元组tuple
1000     
1001 #-- 类属性高级话题: @property
1002     # 假设定义了一个类:C,该类必须继承自object类,有一私有变量_x
1003     class C(object):
1004         def __init__(self):
1005             self.__x = None
1006     # 第一种使用属性的方法
1007         def getx(self):
1008             return self.__x
1009         def setx(self, value):
1010             self.__x = value
1011         def delx(self):
1012             del self.__x
1013         x = property(getx, setx, delx, '')
1014     # property函数原型为property(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None)
1015     # 使用
1016     c = C()
1017     c.x = 100                         # 自动调用setx方法
1018     y = c.x                           # 自动调用getx方法
1019     del c.x                           # 自动调用delx方法
1020     # 第二种方法使用属性的方法
1021         @property
1022         def x(self):
1023             return self.__x
1024         @x.setter
1025         def x(self, value):
1026            self.__x = value
1027         @x.deleter
1028         def x(self):
1029            del self.__x
1030     # 使用
1031     c = C()
1032     c.x = 100                         # 自动调用setter方法
1033     y = c.x                           # 自动调用x方法
1034     del c.x                           # 自动调用deleter方法
1035     
1036 #-- 定制类: 重写类的方法
1037     # (1)__str__方法、__repr__方法: 定制类的输出字符串
1038     # (2)__iter__方法、next方法: 定制类的可迭代性
1039     class Fib(object):
1040         def __init__(self):
1041             self.a, self.b = 0, 1     # 初始化两个计数器a,b
1042         def __iter__(self):
1043             return self               # 实例本身就是迭代对象,故返回自己
1044         def next(self):
1045             self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
1046             if self.a > 100000:       # 退出循环的条件
1047                 raise StopIteration()
1048             return self.a             # 返回下一个值
1049     for n in Fib():
1050         print(n)                      # 使用
1051     # (3)__getitem__方法、__setitem__方法: 定制类的下标操作[] 或者切片操作slice
1052     class Indexer(object):
1053         def __init__(self):
1054             self.data = {}
1055         def __getitem__(self, n):             # 定义getitem方法
1056             print('getitem:', n)                
1057             return self.data[n]
1058         def __setitem__(self, key, value):    # 定义setitem方法
1059             print('setitem:key = {0}, value = {1}'.format(key, value))
1060             self.data[key] = value
1061     test = Indexer()
1062     test[0] = 1;   test[3] = '3'              # 调用setitem方法
1063     print(test[0])                            # 调用getitem方法
1064     # (4)__getattr__方法: 定制类的属性操作
1065     class Student(object):
1066         def __getattr__(self, attr):          # 定义当获取类的属性时的返回值
1067             if attr=='age':
1068                 return 25                     # 当获取age属性时返回25
1069         raise AttributeError('object has no attribute: %s' % attr)
1070         # 注意: 只有当属性不存在时 才会调用该方法 且该方法默认返回None 需要在函数最后引发异常
1071     s = Student()
1072     s.age                                     # s中age属性不存在 故调用__getattr__方法 返回25
1073     # (5)__call__方法: 定制类的'可调用'性
1074     class Student(object):
1075         def __call__(self):                   # 也可以带参数
1076             print('Calling......')
1077     s = Student()
1078     s()                                       # s变成了可调用的 也可以带参数
1079     callable(s)                               # 测试s的可调用性 返回True
1080     #    (6)__len__方法:求类的长度
1081     def __len__(self):
1082         return len(self.data)
1083     
1084 #-- 动态创建类type()
1085     # 一般创建类 需要在代码中提前定义
1086         class Hello(object):
1087             def hello(self, name='world'):
1088                 print('Hello, %s.' % name)
1089         h = Hello()
1090         h.hello()                             # Hello, world
1091         type(Hello)                           # Hello是一个type类型 返回<class 'type'>
1092         type(h)                               # h是一个Hello类型 返回<class 'Hello'>
1093     # 动态类型语言中 类可以动态创建 type函数可用于创建新类型
1094         def fn(self, name='world'):           # 先定义函数
1095             print('Hello, %s.' % name)
1096         Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn))    # 创建Hello类 type原型: type(name, bases, dict)
1097         h = Hello()                           # 此时的h和上边的h一致
1098 
1099 
1100 """异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关----异常相关"""
1101     
1102 #-- #捕获异常: 
1103         try:
1104         except:                               # 捕获所有的异常 等同于except Exception:
1105         except name:                          # 捕获指定的异常
1106         except name, value:                   # 捕获指定的异常和额外的数据(实例)
1107         except (name1, name2):
1108         except (name1, name2), value:
1109         except name4 as X:
1110         else:                                 # 如果没有发生异常
1111         finally:                              # 总会执行的部分
1112     # 引发异常: raise子句(raise IndexError)
1113         raise <instance>                      # raise instance of a class, raise IndexError()
1114         raise <class>                         # make and raise instance of a class, raise IndexError
1115         raise                                 # reraise the most recent exception
1116 
1117 #-- Python3.x中的异常链: raise exception from otherException
1118     except Exception as X:
1119         raise IndexError('Bad') from X
1120         
1121 #-- assert子句: assert <test>, <data>
1122     assert x < 0, 'x must be negative'
1123     
1124 #-- with/as环境管理器:作为常见的try/finally用法模式的替代方案
1125     with expression [as variable], expression [as variable]:
1126     # 例子:
1127         with open('test.txt') as myfile:
1128             for line in myfile: print(line)
1129     # 等同于:
1130         myfile = open('test.txt')
1131         try:
1132             for line in myfile: print(line)
1133         finally:
1134             myfile.close()
1135 
1136 #-- 用户自定义异常: class Bad(Exception):.....
1137     """
1138     Exception超类 / except基类即可捕获到其所有子类
1139     Exception超类有默认的打印消息和状态 当然也可以定制打印显示:
1140     """
1141     class MyBad(Exception):
1142         def __str__(self):
1143             return '定制的打印消息'
1144     try:
1145         MyBad()
1146     except MyBad as x:
1147         print(x)
1148     
1149 #-- 用户定制异常数据
1150     class FormatError(Exception):
1151         def __init__(self, line ,file):
1152             self.line = line
1153             self.file = file
1154     try:
1155         raise FormatError(42, 'test.py')
1156     except FormatError as X:
1157         print('Error at ', X.file, X.line)
1158     # 用户定制异常行为(方法):以记录日志为例
1159     class FormatError(Exception):
1160         logfile = 'formaterror.txt'
1161         def __init__(self, line ,file):
1162             self.line = line
1163             self.file = file
1164         def logger(self):
1165             open(self.logfile, 'a').write('Error at ', self.file, self.line)
1166     try:
1167         raise FormatError(42, 'test.py')
1168     except FormatError as X:
1169         X.logger()
1170 
1171 #-- 关于sys.exc_info:允许一个异常处理器获取对最近引发的异常的访问
1172     try:
1173         ......
1174     except:
1175         # 此时sys.exc_info()返回一个元组(type, value, traceback)
1176         # type:正在处理的异常的异常类型
1177         # value:引发的异常的实例
1178         # traceback:堆栈信息
1179         
1180 #-- 异常层次
1181     BaseException
1182     +-- SystemExit
1183     +-- KeyboardInterrupt
1184     +-- GeneratorExit
1185     +-- Exception
1186         +-- StopIteration
1187         +-- ArithmeticError
1188         +-- AssertionError
1189         +-- AttributeError
1190         +-- BufferError
1191         +-- EOFError
1192         +-- ImportError
1193         +-- LookupError
1194         +-- MemoryError
1195         +-- NameError
1196         +-- OSError
1197         +-- ReferenceError
1198         +-- RuntimeError
1199         +-- SyntaxError
1200         +-- SystemError
1201         +-- TypeError
1202         +-- ValueError
1203         +-- Warning
1204 
1205     
1206 """Unicode和字节字符串---Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串----Unicode和字节字符串"""
1207 
1208 #-- Python的字符串类型
1209     """Python2.x"""
1210     # 1.str表示8位文本和二进制数据
1211     # 2.unicode表示宽字符Unicode文本
1212     """Python3.x"""
1213     # 1.str表示Unicode文本(8位或者更宽)
1214     # 2.bytes表示不可变的二进制数据
1215     # 3.bytearray是一种可变的bytes类型
1216 
1217 #-- 字符编码方法
1218     """ASCII"""                   # 一个字节,只包含英文字符,0到127,共128个字符,利用函数可以进行字符和数字的相互转换
1219     ord('a')                      # 字符a的ASCII码为97,所以这里返回97
1220     chr(97)                       # 和上边的过程相反,返回字符'a'
1221     """Latin-1"""                 # 一个字节,包含特殊字符,0到255,共256个字符,相当于对ASCII码的扩展
1222     chr(196)                      # 返回一个特殊字符:Ä
1223     """Unicode"""                 # 宽字符,一个字符包含多个字节,一般用于亚洲的字符集,比如中文有好几万字
1224     """UTF-8"""                   # 可变字节数,小于128的字符表示为单个字节,128到0X7FF之间的代码转换为两个字节,0X7FF以上的代码转换为3或4个字节
1225     # 注意:可以看出来,ASCII码是Latin-1和UTF-8的一个子集
1226     # 注意:utf-8是unicode的一种实现方式,unicode、gbk、gb2312是编码字符集
1227     
1228 #-- 查看Python中的字符串编码名称,查看系统的编码
1229     import encodings
1230     help(encoding)
1231     import sys
1232     sys.platform                  # 'win64'
1233     sys.getdefaultencoding()      # 'utf-8'
1234     sys.getdefaultencoding()      # 返回当前系统平台的编码类型
1235     sys.getsizeof(object)         # 返回object占有的bytes的大小
1236     
1237 #-- 源文件字符集编码声明: 添加注释来指定想要的编码形式 从而改变默认值 注释必须出现在脚本的第一行或者第二行
1238     """说明:其实这里只会检查#和coding:utf-8,其余的字符都是为了美观加上的"""
1239     # _*_ coding: utf-8 _*_
1240     # coding = utf-8
1241     
1242 #-- #编码: 字符串 --> 原始字节       #解码: 原始字节 --> 字符串
1243 
1244 #-- Python3.x中的字符串应用
1245     s = '...'                     # 构建一个str对象,不可变对象
1246     b = b'...'                    # 构建一个bytes对象,不可变对象
1247     s[0], b[0]                    # 返回('.', 113)
1248     s[1:], b[1:]                  # 返回('..', b'..')
1249     B = B"""
1250         xxxx
1251         yyyy
1252         """
1253     # B = b'\nxxxx\nyyyy\n'
1254     # 编码,将str字符串转化为其raw bytes形式:
1255         str.encode(encoding = 'utf-8', errors = 'strict')
1256         bytes(str, encoding)
1257     # 编码例子:
1258         S = 'egg'
1259         S.encode()                    # b'egg'
1260         bytes(S, encoding = 'ascii')  # b'egg'
1261     # 解码,将raw bytes字符串转化为str形式:
1262         bytes.decode(encoding = 'utf-8', errors = 'strict')
1263         str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]])
1264     # 解码例子:
1265         B = b'spam'
1266         B.decode()                # 'spam'
1267         str(B)                    # "b'spam'",不带编码的str调用,结果为打印该bytes对象
1268         str(B, encoding = 'ascii')# 'spam',带编码的str调用,结果为转化该bytes对象
1269     
1270 #-- Python2.x的编码问题
1271     u = u''
1272     print repr(u)                 # u'\xba\xba'
1273     s = u.encode('UTF-8')
1274     print repr(s)                 # '\xc2\xba\xc2\xba'
1275     u2 = s.decode('UTF-8')
1276     print repr(u2)                # u'\xba\xba'
1277     # 对unicode进行解码是错误的
1278     s2 = u.decode('UTF-8')        # UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)
1279     # 同样,对str进行编码也是错误的
1280     u2 = s.encode('UTF-8')        # UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc2 in position 0: ordinal not in range(128)
1281 
1282 #-- bytes对象
1283     B = b'abc'
1284     B = bytes('abc', 'ascii')
1285     B = bytes([97, 98, 99])
1286     B = 'abc'.encode()
1287     # bytes对象的方法调用基本和str类型一致 但:B[0]返回的是ASCII码值97, 而不是b'a'
1288     
1289 #-- #文本文件: 根据Unicode编码来解释文件内容,要么是平台的默认编码,要么是指定的编码类型
1290     # 二进制文件:表示字节值的整数的一个序列 open('bin.txt', 'rb')
1291     
1292 #-- Unicode文件
1293     s = 'A\xc4B\xe8C'             # s = 'A?BèC'  len(s) = 5
1294     #手动编码
1295         l = s.encode('latin-1')   # l = b'A\xc4B\xe8C'  len(l) = 5
1296         u = s.encode('utf-8')     # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C'  len(u) = 7
1297     #文件输出编码
1298         open('latindata', 'w', encoding = 'latin-1').write(s)
1299         l = open('latindata', 'rb').read()                        # l = b'A\xc4B\xe8C'  len(l) = 5
1300         open('uft8data', 'w', encoding = 'utf-8').write(s)
1301         u = open('uft8data', 'rb').read()                         # u = b'A\xc3\x84B\xc3\xa8C'  len(u) = 7
1302     #文件输入编码
1303         s = open('latindata', 'r', encoding = 'latin-1').read()   # s = 'A?BèC'  len(s) = 5
1304         s = open('latindata', 'rb').read().decode('latin-1')      # s = 'A?BèC'  len(s) = 5
1305         s = open('utf8data', 'r', encoding = 'utf-8').read()      # s = 'A?BèC'  len(s) = 5
1306         s = open('utf8data', 'rb').read().decode('utf-8')         # s = 'A?BèC'  len(s) = 5
1307         
1308 
1309 """其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他----其他"""
1310 
1311 #-- Python实现任意深度的赋值 例如a[0] = 'value1'; a[1][2] = 'value2'; a[3][4][5] = 'value3'
1312 
1313     class MyDict(dict):
1314         def __setitem__(self, key, value):                 # 该函数不做任何改动 这里只是为了输出
1315             print('setitem:', key, value, self)
1316             super().__setitem__(key, value)
1317         def __getitem__(self, item):                       # 主要技巧在该函数
1318             print('getitem:', item, self)                  # 输出信息
1319             # 基本思路: a[1][2]赋值时 需要先取出a[1] 然后给a[1]的[2]赋值
1320             if item not in self:                           # 如果a[1]不存在 则需要新建一个dict 并使得a[1] = dict
1321                 temp = MyDict()                            # 新建的dict: temp
1322                 super().__setitem__(item, temp)            # 赋值a[1] = temp
1323                 return temp                                # 返回temp 使得temp[2] = value有效
1324             return super().__getitem__(item)               # 如果a[1]存在 则直接返回a[1]
1325     # 例子:
1326         test = MyDict()
1327         test[0] = 'test'
1328         print(test[0])
1329         test[1][2] = 'test1'
1330         print(test[1][2])
1331         test[1][3] = 'test2'
1332         print(test[1][3])
1333 
1334 
1335 #-- Python中的多维数组
1336 
1337 
1338     lists = [0] * 3                                        # 扩展list,结果为[0, 0, 0]
1339     lists = [[]] * 3                                       # 多维数组,结果为[[], [], []],但有问题,往下看
1340     lists[0].append(3)                                     # 期望看到的结果[[3], [], []],实际结果[[3], [3], [3]],原因:list*n操作,是浅拷贝,如何避免?往下看
1341     lists = [[] for i in range(3)]                         # 多维数组,结果为[[], [], []]
1342     lists[0].append(3)                                     # 结果为[[3], [], []]
1343     lists[1].append(6)                                     # 结果为[[3], [6], []]
1344     lists[2].append(9)                                     # 结果为[[3], [6], [9]]
1345     lists = [[[] for j in range(4)] for i in range(3)]     # 3行4列,且每一个元素为[]

 

posted @ 2018-12-20 21:25  Eagle_Fly  阅读(578)  评论(0编辑  收藏  举报