一文上手Python3
案例参考：廖雪峰——Python教程
用type()来判断数据类型：
type(1)
int
type(1.0)
float
type('python')
str
type(True)
bool
type(None)
NoneType
type([])
list
type(())
tuple
type({})
dict
type(set())
set
数据类型检查可以用内置函数isinstance():
isinstance(1, int)
True
isinstance([1, 2, 3], list)
True
isinstance(('行无际', 'https://www.cnblogs.com/iflyendless/'), tuple)
True
isinstance({}, dict)
True
isinstance({1,}, set)
True
isinstance()后面也可以跟多个类型，多个类型之间是或的关系：
isinstance(3.14, (int, float))
True
等价于isinstance(3.14, int) or isinstance(3.14, float)：
isinstance(3.14, int) or isinstance(3.14, float)
True
id()函数返回对象的唯一标识符，标识符是一个整数。CPython中id()函数用于获取对象的内存地址。
id('行无际')
4594512016
id(1)
4553398624
id([])
4593405440
坚持使用4个空格的缩进:
num = -100
if num >= 0:
print(num)
else:
print(-num)
100
在Python中，有两种除法，一种除法是/:
10 / 3
3.3333333333333335
/除法计算结果是浮点数，即使是两个整数恰好整除，结果也是浮点数：
9 / 3
3.0
还有一种除法是//，称为地板除，两个整数的除法仍然是整数：
10 // 3
3
你没有看错，整数的地板除//永远是整数，即使除不尽。要做精确的除法，使用/就可以。
因为//除法只取结果的整数部分，所以Python还提供一个余数运算，可以得到两个整数相除的余数：
10 % 3
1
对于很大的数，例如10000000000，很难数清楚0的个数。
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
10_000_000_000 == 10000000000
True
0xa1b2_c3d4 == 0xa1b2c3d4
True
用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x10^9就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5
1.23e9 == 12.3e8
True
0.000012 == 1.2e-5
True
布尔值可以用and、or和not运算：
True and True
True
True and False
False
True or False
True
not 1 > 0
False
空值是Python里一个特殊的值，用None表示。
None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
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Python中，等号=是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量。
a = 123
a
123
a = 'ABC'
a
'ABC'
这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。
静态语言(比如说Java)在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错。
a = 'ABC'
b = a
a = 'XYZ'
print(b)
print(a)
ABC XYZ
a = 'ABC' Python解释器干了两件事情：
- 在内存中创建了一个'ABC'的字符串
- 在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向'ABC'
b = a实际上是把变量b指向变量a所指向的数据。
所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数π就是一个常量。
在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量。
PI = 3.14159265359
但事实上PI仍然是一个变量，Python根本没有任何机制保证PI不会被改变。
所以，用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法，如果你一定要改变变量PI的值，也没人能拦住你。
字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本。
print("I'm OK")
print('I\'m \"OK\"!')
I'm OK I'm "OK"!
如果字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多\。
为了简化，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义。
print(r'\\\t\\')
\\\t\\
如果字符串内部有很多换行，用\n写在一行里不好阅读，为了简化，Python允许用'''...'''的格式表示多行内容。
language = '''
Java
Python
Golang
'''
print(language)
Java Python Golang
多行字符串'''...'''还可以在前面加上r使用：
text = r'''
I'm "OK"!
I'm "OK"!
'''
print(text)
I'm "OK"! I'm "OK"!
UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节。
常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。
在最新的Python3版本中，字符串是以Unicode编码的，也就是说，Python的字符串支持多语言。
对于单个字符的编码，Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符：
ord('A')
65
chr(65)
'A'
ord('中')
20013
chr(20013)
'中'
如果知道字符的整数编码，还可以用十六进制这么写str
'\u4e2d\u6587'
'中文'
由于Python的字符串类型是str，在内存中以Unicode表示，一个字符对应若干个字节。
如果要在网络上传输，或者保存到磁盘上，就需要把str变为以字节为单位的bytes。
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'
要注意区分'ABC'和b'ABC'，前者是str，后者虽然内容显示得和前者一样，但bytes的每个字符都只占用一个字节。
以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes：
'ABC'.encode('ascii')
b'ABC'
'中文'.encode('utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
纯英文的str可以用ASCII编码为bytes，内容是一样的，含有中文的str可以用UTF-8编码为bytes。
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。
反过来，如果我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据就是bytes;
要把bytes变为str，就需要用decode()方法：
b'ABC'.decode('ascii')
'ABC'
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
'中文'
如果bytes中包含无法解码的字节，decode()方法会报错；
如果bytes中只有一小部分无效的字节，可以传入errors='ignore'忽略错误的字节：
b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8', errors='ignore')
'中'
要计算str包含多少个字符，可以用len()函数：
len('ABC')
3
len('行无际')
3
len()函数计算的是str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数。
len(b'ABC')
3
len('行无际'.encode('utf-8'))
9
可见，1个中文字符经过UTF-8编码后通常会占用3个字节，而1个英文字符只占用1个字节。
在操作字符串时，我们经常遇到str和bytes的互相转换。为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换。
由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。
当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统，这是一个Python可执行程序，Windows系统会忽略这个注释；
第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。
Python字符串拼接有下面几种常用方式：
name = '令狐冲'
age = 20
score = 100
str1 = f'姓名：{name} 年龄：{age} 得分：{score:.2f}'
str2 = '姓名：%s 年龄：%d 得分：%.2f' % (name, age, score)
str3 = '姓名：{0} 年龄：{1} 得分：{2:.2f}'.format(name, age, score)
print(str1)
print(str2)
print(str3)
姓名：令狐冲 年龄：20 得分：100.00 姓名：令狐冲 年龄：20 得分：100.00 姓名：令狐冲 年龄：20 得分：100.00
列表(list)是Python内置的一种数据类型。
list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
比如，武林大会所有侠客的名字，就可以用一个list表示：
heros = ['李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过']
heros
['李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过']
type(heros)
list
用len()函数可以获得list元素的个数：
len(heros)
4
用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的：
heros[0]
'李寻欢'
heros[1]
'令狐冲'
如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素：
heros[-1]
'杨过'
以此类推，可以获取倒数第2个：
heros[-2]
'张无忌'
list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：
heros.append('郭靖')
heros
['李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过', '郭靖']
删除list末尾的元素，用pop()方法：
heros.pop()
'郭靖'
heros
['李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过']
要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：
heros[1] = '风清扬'
heros
['李寻欢', '风清扬', '张无忌', '杨过']
list里面的元素的数据类型也可以不同。
如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0：
L = []
len(L)
0
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。
注意：这里的元组是小括号()，上面的列表是中括号[]。
heros = ('李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过')
heros
('李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过')
type(heros)
tuple
len(heros)
4
它没有append()，insert()这样的方法。
其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用heros[0]，heros[-1]，但不能赋值成另外的元素。
heros[0]
'李寻欢'
heros[-1]
'杨过'
不可变的tuple有什么意义？
因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。
如果要定义一个空的tuple，可以写成():
type(())
tuple
len(())
0
定义只有1个元素的tuple必须加一个逗号,
heros = ('风清扬',)
print(type(heros), heros[0])
<class 'tuple'> 风清扬
如果缺少逗号，看看会怎样？
heros = ('风清扬')
print(type(heros), heros[0])
<class 'str'> 风
Python内置了字典(dict)的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据武侠人物的名字查找擅长的武功招式，就适合用dict实现。
d = {'李寻欢': '小李飞刀', '令狐冲': '独孤九剑', '郭靖': '降龙十八掌'}
d
{'李寻欢': '小李飞刀', '令狐冲': '独孤九剑', '郭靖': '降龙十八掌'}
type(d)
dict
d['令狐冲']
'独孤九剑'
把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：
d['张无忌'] = '九阳神功'
d['张无忌']
'九阳神功'
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
d['张无忌'] = '乾坤大挪移'
d['张无忌']
'乾坤大挪移'
如果key不存在，dict就会报错。
要避免key不存在的错误，有两种办法：
- 一是通过in判断key是否存在
- 二是通过
dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value
'杨过' in d
False
print(d.get('杨过'))
None
d.get('杨过', '黯然销魂掌')
'黯然销魂掌'
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
d.pop('张无忌')
'乾坤大挪移'
d
{'李寻欢': '小李飞刀', '令狐冲': '独孤九剑', '郭靖': '降龙十八掌'}
请务必注意:
dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的；dict是用空间来换取时间的一种方法；dict的key必须是不可变对象；- 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。
set1 = set([1, 2, 3, 2, 3])
set2 = {2, 2, 3, 5, 5}
print(type(set1), set1)
print(type(set2), set2)
<class 'set'> {1, 2, 3}
<class 'set'> {2, 3, 5}
添加元素：
set1.add(6)
set1
{1, 2, 3, 6}
删除元素：
set1.remove(6)
set1
{1, 2, 3}
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
set1 & set2
{2, 3}
set1 | set2
{1, 2, 3, 5}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value。
set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”
对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
根据Python的缩进规则，如果if语句判断是True，就把缩进的两行print语句执行了，否则，什么也不做；
也可以给if添加一个else语句，意思是，如果if判断是False，不要执行if的内容，去把else执行了。
# 注意不要少写了冒号:
age = 16
if age >= 18:
print('your age is', age)
print('adult')
else:
print('your age is', age)
print('teenager')
your age is 16 teenager
if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else：
age = 20
if age >= 6:
print('teenager')
elif age >= 18:
print('adult')
else:
print('kid')
teenager
if判断条件还可以简写。只要x是非零数值、非空字符串、非空list等，就判断为True，否则为False：
x = [1, 2, 3]
if x:
print(x)
[1, 2, 3]
input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数。Python提供了int()函数来完成类型转换。
s = input('birth: ')
birth = int(s)
if birth < 2000:
print('00前')
else:
print('00后')
birth: 2021 00后
为了让计算机能计算成千上万次的重复运算，我们就需要循环语句。
Python的循环有两种，一种是for...in循环，依次把list、tuple、dict、set中的每个元素迭代出来。
names = ['李寻欢', '令狐冲', '郭靖']
for name in names:
print(name)
李寻欢 令狐冲 郭靖
d = {'李寻欢': '小李飞刀', '令狐冲': '独孤九剑', '郭靖': '降龙十八掌'}
for k, v in d.items():
print(k, ':', v)
李寻欢 : 小李飞刀 令狐冲 : 独孤九剑 郭靖 : 降龙十八掌
for x in ...循环就是把每个元素代入变量x，然后执行缩进块的语句。
再比如我们想计算1-10的整数之和，可以用一个sum变量做累加：
sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
sum += x
print(sum)
55
如果要计算1-100的整数之和，从1写到100有点困难。
幸好Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。
比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：
list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
sum = 0
for x in range(101):
sum = sum + x
print(sum)
5050
第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环。
比如我们要计算100以内所有奇数之和，也可以用while循环实现：
sum = 0
n = 99
while n > 0:
sum += n
n -= 2
print(sum)
2500
与其他编程语言类似：
break可以在循环过程中直接退出循环；continue可以提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环
Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息：
help(abs)
Help on built-in function abs in module builtins:
abs(x, /)
Return the absolute value of the argument.
调用abs函数：
abs(-3.14)
3.14
abs(100)
100
max函数可以传入多个参数, 返回最大的元素：
max(1, 10)
10
max(1, 100, 50)
100
Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数。比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数。
int('123') + 7
130
int(12.34)
12
float('2.14') + 1
3.14
type(str(1.23))
str
bool(1)
True
bool(0)
False
bool('')
False
函数名其实就是指向一个函数对象的引用。
完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”。
# 变量a指向abs函数
a = abs
# 所以也可以通过a调用abs函数
a(-1)
1
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：
def my_abs(x):
return x if x >= 0 else -x
my_abs(-100)
100
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。
return None可以简写为return。
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？
实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里, 如果缺少了pass，代码运行就会有语法错误：
if age >= 18:
pass
Python中函数可以返回多个值：
def swap(x, y):
return y, x
num1, num2 = 1, 2
print(num1, num2)
num1, num2 = swap(num1, num2)
print(num1, num2)
1 2 2 1
其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：
t = swap(10, 20)
print(type(t), t)
<class 'tuple'> (20, 10)
原来返回值是一个tuple！
但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值。
所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。
定义函数的时候，把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。
除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数。
使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
先写一个计算x的平方的函数：
def power(x):
return x * x
power(10)
100
如果要计算x的3次方怎么办？
可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x的4次方、5次方……怎么办？
可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算x的n次方：
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n -= 1
s *= x
return s
调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n：
power(2, 10)
1024
新的power(x, n)函数定义没有问题。但是，旧的调用代码失败了，原因是增加了一个参数，导致旧的函数因为缺少一个参数而无法正常调用。
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x的平方，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2:
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n -= 1
s *= x
return s
power(10)
100
power(2, 10)
1024
使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。
比如上面的例子: 在求一个数在平方时，我不需要传递n=2这个参数，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。
无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
设置默认参数时，有几点要注意:
- 必选参数在前，默认参数在后；
- 把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数；
- 默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不可变对象！
下面来看一个小案例：
def add_end(L=[]):
L.append('END')
return L
add_end()
['END']
add_end()
['END', 'END']
add_end()
['END', 'END', 'END']
对于上面的结果，有没有很疑惑？
原来，Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]。
每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
要修改上面的例子，可以用None这个不变对象来实现：
def add_end(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
add_end()
['END']
add_end()
['END']
回过头来再看，为什么要设计str、None这样的不变对象呢？
因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。
此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。
在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
在Python函数中，还可以定义可变参数。
顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。
以数学题为例子，给定一组数字a，b，c...，请计算a*a + b*b + c*c + ...
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，首先可以想到把参数设计为一个tuple传进来。
def calc(nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
return sum
调用的时候，需要先组装出一个tuple：
nums = (1, 2, 3)
calc(nums)
14
但是这样对于调用方来说 可能显得有点麻烦，能不能有更方便的调用方式呢？
把函数的参数改为可变参数，仅仅在参数前面加了一个*号：
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
if len(nums) == 3:
print(type(nums))
return sum
调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：
calc()
0
# 传入1个参数
calc(1)
1
# 传入2个参数
calc(1, 2)
5
# 传入3个参数
calc(1, 2, 3)
<class 'tuple'>
14
原来，在函数内部，可变参数nums接收到的是一个tuple。
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？
Python允许在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去：
nums = [1, 2, 3, 4]
calc(*nums)
30
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple；
关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict：
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, type(kw), kw)
person('令狐冲', 20)
name: 令狐冲 age: 20 <class 'dict'> {}
person('令狐冲', 20, skill='独孤九剑', wife='任盈盈')
name: 令狐冲 age: 20 <class 'dict'> {'skill': '独孤九剑', 'wife': '任盈盈'}
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。
比如，在person函数里，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去。
d = {'skill': '独孤九剑', 'wife': '任盈盈'}
person('令狐冲', 20, **d)
name: 令狐冲 age: 20 <class 'dict'> {'skill': '独孤九剑', 'wife': '任盈盈'}
**d表示把d这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict。
注意：kw获得的dict是d的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的d。
下面来证明一下：
def person(name, age, **kw):
kw['job'] = '笑傲江湖'
print('name:', name, 'age:', age, id(kw), kw)
d = {'skill': '独孤九剑', 'wife': '任盈盈'}
print('调用前:', id(d), d)
person('令狐冲', 20, **d)
print('调用后:', id(d), d)
调用前: 4594582016 {'skill': '独孤九剑', 'wife': '任盈盈'}
name: 令狐冲 age: 20 4594584192 {'skill': '独孤九剑', 'wife': '任盈盈', 'job': '笑傲江湖'}
调用后: 4594582016 {'skill': '独孤九剑', 'wife': '任盈盈'}
既然讲到这里，也同时来证明一下可变参数是否与关键字参数类似？
def calc(*nums):
print('调用中', type(nums), id(nums), nums)
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
return sum
nums = (1, 2, 3)
print('调用前:', id(nums), nums)
calc(*nums)
print('调用后:', id(nums), nums)
调用前: 4594465408 (1, 2, 3) 调用中 <class 'tuple'> 4594472896 (1, 2, 3) 调用后: 4594465408 (1, 2, 3)
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数。
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
例如，只接收skill和wife作为关键字参数：
def person(name, age, *, skill, wife):
print(name, age, skill, wife)
person('郭靖', 18, skill='降龙十八掌', wife='黄蓉')
郭靖 18 降龙十八掌 黄蓉
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了：
def person(name, age, *args, skill, wife):
print(name, age, args, skill, wife)
person('郭靖', 18, '射雕英雄传', skill='降龙十八掌', wife='黄蓉')
郭靖 18 ('射雕英雄传',) 降龙十八掌 黄蓉
命名关键字参数必须传入参数名，如果没有传入参数名，调用将报错。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：
def person(name, age, *, skill='保密', wife='保密'):
print(name, age, skill, wife)
person('叶开', 21)
person('叶开', 21, skill='小李飞刀')
person('叶开', 21, wife='丁灵琳')
叶开 21 保密 保密 叶开 21 小李飞刀 保密 叶开 21 保密 丁灵琳
使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数。
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。
注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)
f1(1, 2)
f1(a=1, b=2)
f1(1, 2, c=3)
f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
f2(1, 2, d=99, ext=None)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}
最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用上述函数：
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
f1(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
args = (1, 2, 3)
kw = {'d': 88, 'x': '#'}
f2(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}
所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。
小结：
- 默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！
*args是可变参数，args接收的是一个tuple**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict- 可变参数既可以直接传入：
func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3)) - 关键字参数既可以直接传入：
func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2}) - 使用
*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法 - 命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值
- 定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符
*，否则定义的将是位置参数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理：
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
fact(1)
1
fact(3)
6
fact(5)
120
对经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
L = ['李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过']
# 取前3个元素
L[0:3]
['李寻欢', '令狐冲', '张无忌']
L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。
# 如果第一个索引是0，还可以省略
L[:3]
['李寻欢', '令狐冲', '张无忌']
# 从索引1开始，取出2个元素出来
L[1:3]
['令狐冲', '张无忌']
Python支持L[-1]取倒数第一个元素，它同样支持倒数切片。
L[-2:]
['张无忌', '杨过']
记住倒数第一个元素的索引是-1。
下面来个实战。
# 先创建一个0-19的数列
L = list(range(20))
L
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
# 取前10个数
L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 取后10个数
L[-10:]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
# 前11-20个数
L[10:20]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
# 前10个数，每两个取一个
L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
# 所有数，每5个取一个
L[::5]
[0, 5, 10, 15]
# 什么都不写，只写[:]就可以原样复制一个list
L[:]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple
(0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
字符串'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串。
'iflyendless'[:4]
'ifly'
'iflyendless'[::3]
'iyds'
在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。
Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。
list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代。
# 遍历列表
for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
print(x, y)
1 1 2 4 3 9
# 遍历元组
for e in ('李寻欢', 30, '小李飞刀'):
print(e)
李寻欢 30 小李飞刀
# 遍历集合
for name in {'李寻欢', '令狐冲', '张无忌', '杨过'}:
print(name)
李寻欢 张无忌 杨过 令狐冲
下面看如何遍历字典：
d = {'李寻欢': '小李飞刀', '令狐冲': '独孤九剑', '郭靖': '降龙十八掌'}
# 遍历字典的key
for key in d:
print(key)
李寻欢 令狐冲 郭靖
默认情况下，dict迭代的是key。
# 遍历字典的value
for value in d.values():
print(value)
小李飞刀 独孤九剑 降龙十八掌
# 同时遍历key和value
for k, v in d.items():
print(k, v)
李寻欢 小李飞刀 令狐冲 独孤九剑 郭靖 降龙十八掌
字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环：
for ch in '行无际的博客':
print(ch)
行 无 际 的 博 客
所以，当使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而不需要关心该对象究竟是list还是其他数据类型。
那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：
from collections.abc import Iterable
isinstance('https://www.cnblogs.com/iflyendless/', Iterable)
True
isinstance([1,2,3], Iterable)
True
isinstance(123, Iterable)
False
如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：
for i, value in enumerate(['李寻欢', '令狐冲', '张无忌']):
print(i, value)
0 李寻欢 1 令狐冲 2 张无忌
列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：
list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？列表生成式则可以用一行语句生成：
[x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。
for循环后面还可以加上if判断，这样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：
[x + y for x in 'ABC' for y in '12']
['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1', 'C2']
运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。下面看几个例子：
列表生成式也可以使用两个变量来生成list:
d = {'李寻欢': '小李飞刀', '令狐冲': '独孤九剑', '郭靖': '降龙十八掌'}
[k + '=' + v for k, v in d.items()]
['李寻欢=小李飞刀', '令狐冲=独孤九剑', '郭靖=降龙十八掌']
把一个list中所有的字符串变成小写：
L = ['JAVA', 'SCALA', 'PYTHON', 'GOLANG']
[x.lower() for x in L]
['java', 'scala', 'python', 'golang']
[x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1, 11)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]
在一个列表生成式中，for前面的if ... else是表达式，而for后面的if是过滤条件，不能带else。
通过列表生成式，可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那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。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
g = (x * x for x in range(10))
g
<generator object <genexpr> at 0x11364ee40>
如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：
next(g)
0
next(g)
1
next(g)
4
generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
可以使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
g = (x * x for x in range(5))
for n in g:
print(n)
0 1 4 9 16
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
fib(5)
1 1 2 3 5
'done'
仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：
f = fib(6)
f
<generator object fib at 0x11368e660>
这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
next(f)
1
next(f)
1
next(f)
2
next(f)
3
next(f)
5
可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
- 集合数据类型，如
list、tuple、dict、set、str等 generator，包括生成器和带yield的generator function
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
from collections.abc import Iterable
isinstance([], Iterable)
True
isinstance({}, Iterable)
True
isinstance('abc', Iterable)
True
isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
isinstance(100, Iterable)
False
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
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。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
from collections.abc import Iterator
isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
isinstance([], Iterator)
False
isinstance({}, Iterator)
False
isinstance('abc', Iterator)
False
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
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
小结：
- 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； - 集合数据类型如
list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的。
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
实际上完全等价于：
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
函数式编程（请注意多了一个“式”字）——Functional Programming，虽然也可以归结到面向过程的程序设计，但其思想更接近数学计算。
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！
变量可以指向函数, 函数本身也可以赋值给变量。
f = abs
f
<function abs(x, /)>
f(-10)
10
函数名也是变量, 函数名其实就是指向函数的变量！对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个可以计算绝对值的函数！
def my_abs(x):
return x if x >= 0 else -x
print(my_abs(-10))
print(my_abs(10))
# 把my_abs指向其他对象
my_abs = 100
try:
my_abs(-10)
except BaseException as e:
print(e)
10 10 'int' object is not callable
把my_abs指向100后，就无法通过my_abs(-10)调用该函数了！因为my_abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10！
当然实际代码绝对不能这么写，这里是为了说明函数名也是变量。
注：实际上由于abs函数实际上是定义在import builtins模块中的，所以要让修改abs变量的指向在其它模块也生效，要用import builtins; builtins.abs = 10。
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。
# 一个最简单的高阶函数
def add(x, y, f):
return f(x) + f(y)
def f1(x):
return x * x
add(2, 3, f1)
13
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。
r = map(f1, [1, 2, 3, 4, 5])
list(r)
[1, 4, 9, 16, 25]
map()传入的第一个参数是f1，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
所以，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]))
['1', '2', '3']
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)
比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现,当然求和运算可直接用Python内建函数sum()
def add(x, y):
return x + y
from functools import reduce
reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])
15
# 当然还可以用lambda函数进一步简化成
reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])
15
filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，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。
# 在一个list中,只保留奇数，可以这么写
list(filter(lambda x: x % 2 == 1, [1, 2, 3, 4, 5]))
[1, 3, 5]
# 把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写
list(filter(lambda x: x and x.strip(), ['ab','','c',' ','d', None]))
['ab', 'c', 'd']
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。
注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。
排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢？直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。
# Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外，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=lambda x: x if x >= 0 else -x)
[5, 9, -12, -21, 36]
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([36, 5, -12, 9, -21], key=lambda x: x if x >= 0 else -x, reverse=True)
[36, -21, -12, 9, 5]
从上述例子可以看出，高阶函数的抽象能力是非常强大的，而且，核心代码可以保持得非常简洁。
高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。
# 比如返回一个数学上的y=a*x+b函数
def f(a, b):
def y(x):
return a * x + b;
return y
# y = 2*x + 1
y = f(2, 1)
y(10)
21
上面在函数f(a, b)中又定义了函数y，并且，内部函数y可以引用外部函数的参数a, b，当f(a, b)返回函数y时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为闭包（Closure）的程序结构拥有极大的威力。
请再注意一点，当我们调用f(a, b)时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：
y1 = f(2, 1)
y2 = f(2, 1)
y1 == y2
False
闭包需要注意的问题是，返回的函数并没有立刻执行，而是直到被调用了才执行，下面看个例子。
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
你可能认为调用f1()，f2()和f3()结果应该是1，4，9，但实际结果是：
f1()
9
f2()
9
f3()
9
全部都是9！原因就在于返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。
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。
在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。下面看一个例子。
list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5]))
[1, 4, 9, 16, 25]
关键字lambda表示匿名函数，: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 __main__.<lambda>(x)>
f(6)
36
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def f(a, b):
return lambda x: a * x + b
y = f(2, 1)
y
<function __main__.f.<locals>.<lambda>(x)>
y(3)
7
函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：
def hello():
print("My blog is https://www.cnblogs.com/iflyendless/.")
hello.__name__
'hello'
假设要增强hello()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hello()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(f'***Before {func.__name__}函数***')
r = func(*args, **kw)
print(f'***After {func.__name__}函数***')
return r
return wrapper
观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处：
@log
def hello():
print("My blog is https://www.cnblogs.com/iflyendless/.")
hello()
***Before hello函数*** My blog is https://www.cnblogs.com/iflyendless/. ***After hello函数***
在介绍函数参数的时候，我们知道通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。
int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，int()函数默认按十进制转换
int('11')
11
但int()函数还提供额外的base参数，默认值为10。如果传入base参数，就可以做N进制的转换：
int('11', base = 2)
3
如果要转换大量的二进制字符串，每次都传入int(x, base=2)非常麻烦，于是，可以定义一个int2()的函数，默认把base=2传进去，如下：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
# 此时转换二进制就比较方便了
int2('11')
3
functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：
import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
int2('11')
3
所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
注意到上面的新的int2函数，仅仅是把base参数重新设定默认值为2，但也可以在函数调用时传入其他值：
int2('11', base = 10)
11
创建偏函数时，实际上可以接收函数对象、*args和**kw这3个参数，当传入：
int2 = functools.partial(int, base=2)
实际上固定了int()函数的关键字参数base，也就是，int2('11')相当于：
kw = { 'base': 2 }
int('11', **kw)
3
再举个例子：
my_max = functools.partial(max, 10)
my_max(1, 3, 5)
10
实际上会把10作为*args的一部分自动加到左边，也就是，my_max(1, 3, 5)相当于：
args = (10, 1, 3, 5)
max(*args)
10
小结：当函数的参数个数太多，需要简化时，使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。
开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。
为了编写可维护的代码，把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
使用模块有什么好处？
- 大大提高了代码的可维护性。
- 编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。
- 避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。
补充Python的所有内置函数：
https://docs.python.org/3/library/functions.html
如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。
举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。
现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：
mycompany
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ xyz.py
引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。
请注意，每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。
__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany。
类似的，可以有多级目录，组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构：
mycompany
├─ web
│ ├─ __init__.py
│ ├─ utils.py
│ └─ www.py
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ utils.py
文件www.py的模块名就是mycompany.web.www，两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils。
注意：自己创建模块时要注意命名，不能和Python自带的模块名称冲突。例如，系统自带了sys模块，自己的模块就不可命名为sys.py，否则将无法导入系统自带的sys模块。
总结：模块是一组Python代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。
创建自己的模块时，要注意：
- 模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符；
- 模块名不要和系统模块名冲突，最好先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交互环境执行
import abc，若成功则说明系统存在此模块。
Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。
以内建的sys模块为例，编写一个hello的模块
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print('Hello, world!')
elif len(args)==2:
print('Hello, %s!' % args[1])
else:
print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__':
test()
- 第1行和第2行是标准注释，第1行注释可以让这个
hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行，第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码； - 第4行是一个字符串，表示模块的文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释；
- 第6行使用
__author__变量把作者写进去，这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名；
以上就是Python模块的标准文件模板，当然也可以全部删掉不写，但是，按标准办事肯定没错。
后面开始就是真正的代码部分。
使用sys模块的第一步，就是导入该模块：import sys
导入sys模块后，我们就有了变量sys指向该模块，利用sys这个变量，就可以访问sys模块的所有功能。
sys模块有一个argv变量，用list存储了命令行的所有参数。argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称，例如：
- 运行
python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']； - 运行
python3 hello.py iflyendless获得的sys.argv就是['hello.py', 'iflyendless']。
最后，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。
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。
正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；
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。
为什么我们不应该引用private函数或变量呢？
内部逻辑用private对外隐藏，一般表示这属于内部的实现细节，而外部调用者只需要关心对外的公开的接口，这是一种非常有用的代码封装与抽象。如果你引用了别人的内部实现细节，就意味着别人的内部实现一旦发生变化，你的程序也就需要跟着去改动。这是非常糟糕的事！！！
总结：外部不需要引用的函数全部定义成private，只有外部需要引用的函数才定义为public。
安装第三方模块，可以通过包管理工具pip完成。
在使用Python时，我们经常需要用到很多第三方库，例如，MySQL驱动程序，Web框架Flask，科学计算Numpy等。用pip一个一个安装费时费力，还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，我们装上Anaconda，就相当于把许多常用第三方模块自动安装好了，非常简单易用。
下载后直接安装，Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python，并且，Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下，不影响系统已安装的Python目录。
当我们试图加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件，如果找不到，就会报错：ImportError: No module named xxx
默认情况下，Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path变量中：
import sys
sys.path
['/Users/wind/notebook', '/Volumes/300g/opt/anaconda3/envs/test/lib/python38.zip', '/Volumes/300g/opt/anaconda3/envs/test/lib/python3.8', '/Volumes/300g/opt/anaconda3/envs/test/lib/python3.8/lib-dynload', '', '/Volumes/300g/opt/anaconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages', '/Volumes/300g/opt/anaconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/aeosa', '/Volumes/300g/opt/anaconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/IPython/extensions', '/Users/wind/.ipython']
如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法：
- 直接修改
sys.path，添加要搜索的目录：sys.path.append('...path/to/py_scripts...')，这种方法是在运行时修改，运行结束后失效; - 设置环境变量
PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。
高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，Python也不例外。
先看个例子：
try:
print('try...')
r = 10 / 0
print('result:', r)
except ZeroDivisionError as e:
print('except:', e)
finally:
print('finally...')
print('END')
try... except: division by zero finally... END
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。
错误有很多种类，如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理，可以有多个except来捕获不同类型的错误：
def f1(s):
try:
print('try...')
r = 10 / int(s)
print('result:', r)
except ValueError as e:
print('ValueError:', e)
except ZeroDivisionError as e:
print('ZeroDivisionError:', e)
finally:
print('finally...')
print('END')
正常执行的情况如下：
f1('2')
try... result: 5.0 finally... END
参数s转为int失败的情况如下：
f1('a')
try... ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'a' finally... END
除数为0的情况如下：
f1('0')
try... ZeroDivisionError: division by zero finally... END
注意：Python所有的错误都是从BaseException类派生的，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
顺便提一句，与Java等高级语言类似，函数main()调用bar()，bar()调用foo()，结果foo()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理。
如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。
出错并不可怕，可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链。
注意：出错的时候，一定要分析错误的调用栈信息，才能定位错误的位置。
Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def f():
try:
bar('0')
except Exception as e:
logging.exception(e)
f()
print('END')
ERROR:root:division by zero
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-265-38f2d311f3cb>", line 11, in f
bar('0')
File "<ipython-input-265-38f2d311f3cb>", line 7, in bar
return foo(s) * 2
File "<ipython-input-265-38f2d311f3cb>", line 4, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
END
如果要手动抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：
class FooError(ValueError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
try:
foo('0')
except FooError as e:
logging.exception(e)
ERROR:root:invalid value: 0
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-266-b07c742deb70>", line 11, in <module>
foo('0')
File "<ipython-input-266-b07c742deb70>", line 7, in foo
raise FooError('invalid value: %s' % s)
FooError: invalid value: 0
只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。
与其他高级语言同样类似，如果不想处理异常，也可以抛出去让调用方去处理或者继续抛出。
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise ValueError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
def bar():
try:
foo('0')
except ValueError as e:
print('ValueError!')
raise
面向对象编程——Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。上面介绍的大多属于面向过程编程的思想。
OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。
面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。
在Python中，所有数据类型都可以视为对象，当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类（Class）的概念。
来个快速入门面向对象编程的案例，感受一下什么是面向对象。
class Hero(object):
def __init__(self, name, skill):
self.name = name
self.skill = skill
def say_hi(self):
print(f'大家好，我是{self.name}，我会{self.skill}')
hero1 = Hero('李寻欢', '小李飞刀')
hero1.say_hi()
大家好，我是李寻欢，我会小李飞刀
hero2 = Hero('令狐冲', '独孤九剑')
hero2.say_hi()
大家好，我是令狐冲，我会独孤九剑
如果用前面介绍的面向过程的思想来实现这一需求，是怎么做的呢？
def say_hi(name, skill):
print(f'大家好，我是{name}，我会{skill}')
say_hi('李寻欢', '小李飞刀')
say_hi('令狐冲', '独孤九剑')
大家好，我是李寻欢，我会小李飞刀 大家好，我是令狐冲，我会独孤九剑
咦，好像面向过程的代码更简单一些。实际情况是不是这样呢？如果还有其他的需求呢，比如说Hero要参加英雄大会，再比如说Hero在英雄大会上交战过哪几个对手，赢了几场，输了几场。用面向过程来实现的话，且不说每次都需要把name、skill等参数传到函数里面去，然后外层还需要用list数据结构存储交战过几个对手，外层也需要用2个变量存储该Hero赢了几场，输了几场。另外，如果要记录多个Hero的情况，用面向过程的思想，就需要在外部维护大量的描述信息与中间状态，程序的复杂度较大，扩展性也较差。而使用面向对象的思想来实现，外层不需要关心这些细节，只需要创建出来Hero对象，然后到哪一步了，直接调用对象的方法，不需要关心对象中间状态的存储与维护，因为这些信息都统一封装在对象内部了，非常符合软件编程高内聚的设计思想！
物以类聚，人以群分。面向对象的设计思想是从自然界中来的，因为在自然界中，类（Class）和实例（Instance）的概念是很自然的。Class是一种抽象概念，比如我们定义的Class——Hero，是指武侠人物这个概念，而实例（Instance）则是一个个具体的武侠人物，比如，李寻欢和令狐冲是两个具体的Hero。
一个Class既包含数据，又包含操作数据的方法。封装、继承和多态是面向对象的三大特性，随着程序学习的深入，你会自然理解。
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Hero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。
在Python中，定义类是通过class关键字：
class Hero(object):
pass
Hero
__main__.Hero
class后面紧接着是类名，即Hero，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，继承的概念后面再讲，通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Hero类，就可以根据Hero类创建出实例，创建实例是通过类名+()实现的：
hero1 = Hero()
hero1
<__main__.Hero at 0x1136dd490>
可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例hero1绑定一个name属性：
hero1.name = '张无忌'
hero1.name
'张无忌'
由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，skill等属性绑上去：
class Hero(object):
def __init__(self, name, skill):
self.name = name
self.skill = skill
注意：特殊方法__init__前后分别有两个下划线！！！
__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：
hero1 = Hero('张无忌', '乾坤大挪移')
hero1.name
'张无忌'
hero1.skill
'乾坤大挪移'
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。
既然Hero实例本身就拥有name、skill这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在Hero类的内部定义访问数据的函数，这样，就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Hero类本身是关联起来的，我们称之为类的方法：
class Hero(object):
def __init__(self, name, skill):
self.name = name
self.skill = skill
def say_hi(self):
print(f'大家好，我是{self.name}，我会{self.skill}')
要定义一个方法，除了第一个参数是self外，其他和普通函数一样。要调用一个方法，只需要在实例变量上直接调用，除了self不用传递，其他参数正常传入：
hero1 = Hero('张无忌', '乾坤大挪移')
hero1.say_hi()
大家好，我是张无忌，我会乾坤大挪移
这样一来，从外部看Hero类，就只需要知道，创建实例需要给出name和skill，而如何自我介绍，都是在Hero类的内部定义的，这些数据和逻辑被封装起来了，调用很容易，但却不用知道内部实现的细节。
小结：
- 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；
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：
hero1 = Hero('李寻欢', '小李飞刀')
hero2 = Hero('令狐冲', '独孤九剑')
hero2.wife = '任盈盈'
hero2.wife
'任盈盈'
import logging
try:
hero1.wife
except AttributeError as e:
logging.exception(e)
ERROR:root:'Hero' object has no attribute 'wife'
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-284-e88ecc5593b4>", line 3, in <module>
hero1.wife
AttributeError: 'Hero' object has no attribute 'wife'
在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。
外部代码还是可以自由地修改一个实例的属性
hero1 = Hero('张无忌', '乾坤大挪移')
hero1.skill
'乾坤大挪移'
hero1.skill = '九阳神功'
hero1.skill
'九阳神功'
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，所以，我们把Hero类改一改：
class Hero(object):
def __init__(self, name, skill):
self.__name = name
self.__skill = skill
def say_hi(self):
print(f'大家好，我是{self.__name}，我会{self.__skill}')
改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__skill了：
import logging
hero1 = Hero('张无忌', '乾坤大挪移')
try:
hero1.__skill
except AttributeError as e:
logging.exception(e)
ERROR:root:'Hero' object has no attribute '__skill'
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-288-92a9da12cb20>", line 5, in <module>
hero1.__skill
AttributeError: 'Hero' object has no attribute '__skill'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和skill怎么办？可以给Hero类增加get_name和get_skill这样的方法：
class Hero(object):
def __init__(self, name, skill):
self.__name = name
self.__skill = skill
def say_hi(self):
print(f'大家好，我是{self.__name}，我会{self.__skill}')
def get_name(self):
return self.__name
def get_skill(self):
return self.__skill
hero1 = Hero('张无忌', '乾坤大挪移')
hero1.get_skill()
'乾坤大挪移'
如果又要允许外部代码修改skill怎么办？可以再给Hero类增加set_skill方法：
class Hero(object):
def __init__(self, name, skill):
self.__name = name
self.__skill = skill
def say_hi(self):
print(f'大家好，我是{self.__name}，我会{self.__skill}')
def get_name(self):
return self.__name
def get_skill(self):
return self.__skill
def set_skill(self, skill):
self.__skill = skill
hero1 = Hero('张无忌', '乾坤大挪移')
hero1.set_skill('九阳神功')
hero1.get_skill()
'九阳神功'
需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__skill__这样的变量名。
有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？
其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Hero__name，所以，仍然可以通过_Hero__name来访问__name变量：
hero1._Hero__name
'张无忌'
但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。
总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。
最后注意下面的这种错误写法：
hero1 = Hero('张无忌', '乾坤大挪移')
hero1.get_name()
'张无忌'
hero1.__name = '行无际'
hero1.__name
'行无际'
表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Hero__name，而外部代码给该对象新增了一个__name变量。不信试试：
hero1.get_name()
'张无忌'
hero1._Hero__name = '行无际'
hero1.get_name()
'行无际'
在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。
比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：
class Dog(Animal):
pass
class Cat(Animal):
pass
对于Dog来说，Animal就是它的父类，对于Animal来说，Dog就是它的子类。
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。由于Animial实现了run()方法，因此，Dog和Cat作为它的子类，什么事也没干，就自动拥有了run()方法：
a1 = Dog()
a2 = Cat()
a1.run()
a2.run()
Animal is running... Animal is running...
继承的第二个好处是允许我们对代码做一点改进。你看到了，无论是Dog还是Cat，它们run()的时候，显示的都是Animal is running...，符合逻辑的做法是分别显示Dog is running...和Cat is running...，因此，对Dog和Cat类改进如下：
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
class Cat(Animal):
def run(self):
print('Cat is running...')
再次运行，结果如下：
a1 = Dog()
a2 = Cat()
a1.run()
a2.run()
Dog is running... Cat is running...
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。
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：
isinstance(a1, Animal)
True
isinstance(a1, Dog)
True
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还是其他派生对象上，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。
其实，一般情况下，在有了一定的项目经验后才能真正理解多态、灵活运用多态，并配合常用的一些设计模式，能极大地提高程序的扩展性与可维护性。应用多态的关键在于抽象，能够捕捉到程序中变化的行为、可扩展的地方。这就是所谓的面向抽象编程、面向接口编程。本质上属于一种内功心法，平时项目中应该多锻炼抽象的能力。
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，比如如下的继承树：
对于静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。
对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了。
这就是动态语言的“鸭子类型”，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要“看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。
当拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？
判断对象类型，使用type()函数：
type(1024)
int
type('行无际')
str
type(None)
NoneType
type(abs)
builtin_function_or_method
type(a1)
__main__.Dog
type(a2)
__main__.Cat
type(1024) == int
True
import types
type(lambda x: x) == types.LambdaType
True
对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
isinstance(a2, Animal)
True
isinstance(a2, Cat)
True
isinstance(1024, int)
True
isinstance('行无际', str)
True
isinstance([], list)
True
还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种：
isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
isinstance({1, 2, 3}, (set, dict))
True
isinstance(a1, (Dog, Cat))
True
使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”。
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(a1)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'run']
dir(Dog)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'run']
类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法
len('行无际')
3
'行无际'.__len__()
3
自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法
class MyDog(object):
def __len__(self):
return 100
len(MyDog())
100
仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态。看起来有点像Java或者Golang语言里面的反射哦。
hero = Hero('令狐冲', '独孤九剑')
# 有属性'_Hero__name'吗？
hasattr(hero, '_Hero__name')
True
# 有属性'wife'吗？
hasattr(hero, 'wife')
False
# 设置一个属性'wife'
setattr(hero, 'wife', '任盈盈')
# 有属性'wife'吗？
hasattr(hero, 'wife')
True
# 获取属性'wife'
getattr(hero, 'wife')
'任盈盈'
也可以获得对象的方法
hasattr(hero, 'say_hi')
True
hi = getattr(hero, 'say_hi')
hi
<bound method Hero.say_hi of <__main__.Hero object at 0x1136c6d30>>
hi()
大家好，我是令狐冲，我会独孤九剑
要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，才会去获取对象信息然后尝试操作对象状态。一个正确的用法的例子如下：
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None
给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量。
如果Hero类本身需要绑定属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归Hero类所有：
class Hero(object):
book = '射雕英雄传'
count = 0
def __init__(self, name, skill):
self.name = name
self.skill = skill
Hero.count += 1
def say_hi(self):
print(f'大家好，我是{self.name}，我会{self.skill}')
Hero.book
'射雕英雄传'
Hero.count
0
这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。
hero = Hero('郭靖', '降龙十八掌')
hero.book
'射雕英雄传'
hero.count
1
# 给实例绑定book属性
hero.book = '神雕侠侣'
# 由于实例属性优先级比类属性高,会屏蔽掉类的book属性
hero.book
'神雕侠侣'
# 类属性没有被修改
Hero.book
'射雕英雄传'
# 删除实例的book属性
del hero.book
# 由于实例的book属性没有找到，类的book属性就显示出来了
hero.book
'射雕英雄传'
可以看出，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。程序的可读性非常差，给自己找麻烦。
创建了一个class的实例后，我们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。
但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Hero实例添加name和skill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 Hero(object):
# 用tuple定义允许绑定的属性名称
__slots__ = ('name', 'skill')
def __init__(self, name):
self.name = name
hero = Hero('杨过')
hero.skill = '黯然销魂掌'
hero.skill
'黯然销魂掌'
import logging
try:
hero.wife = '小龙女'
except AttributeError as e:
logging.exception(e)
ERROR:root:'Hero' object has no attribute 'wife'
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-345-4d5477712a42>", line 4, in <module>
hero.wife = '小龙女'
AttributeError: 'Hero' object has no attribute 'wife'
由于wife没有被放到__slots__中，所以不能绑定wife属性，试图绑定wife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 ChineseHero(Hero):
pass
h = ChineseHero('中国人')
h.country = '中国'
h.country
'中国'
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__。
在绑定属性时，如果直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把对象属性随便改：
hero = Hero('杨过')
hero.name = '郭靖'
hero.name
'郭靖'
这可能就不符合实际业务逻辑。
- 为了让某属性只读，可以不提供类似
set_xxx()的方法； - 为了限制某属性的范围，则可以通过一个
set_xxx()方法来设置属性，再通过一个get_xxx()来获取属性，这样，在set_xxx()方法里，可以检查参数。
但是，这样的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？
还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。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 Hero(object):
def __init__(self, name):
self._name = name
@property
def name(self):
return self._name
@property
def wife(self):
return self._wife
@wife.setter
def wife(self, value):
if len(value) == 0:
print("wife不能为空")
else:
self._wife = value
@property可以把一个getter方法变成属性，@xxx.setter把一个setter方法变成属性赋值，于是，就拥有一个可控的属性操作。
hero = Hero('令狐冲')
# 实际转化为hero.get_name()
hero.name
'令狐冲'
try:
hero.name = '李寻欢'
except AttributeError as e:
print(e)
can't set attribute
name就是一个只读属性。
# 实际转化为hero.set_wife('')
hero.wife = ''
wife不能为空
hero.wife = '任盈盈'
hero.wife
'任盈盈'
wife是可读写属性。并且在设置属性时对参数做了非空检验。
@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。
继承是面向对象编程的一个重要的方式，因为通过继承，子类就可以扩展父类的功能。
class Animal(object):
def say_hi(self):
print('hi, Animal...')
现在，如果要给动物再加上Runnable和Flyable的功能，只需要先定义好Runnable和Flyable的类：
class Runnable(object):
def run(self):
print('Running...')
class Flyable(object):
def fly(self):
print('Flying...')
对于需要Runnable功能的动物，就多继承一个Runnable，例如Dog：
class Dog(Animal, Runnable):
pass
dog = Dog()
dog.say_hi()
dog.run()
hi, Animal... Running...
对于需要Flyable功能的动物，就多继承一个Flyable，例如Bird：
class Bird(Animal, Flyable):
pass
bird = Bird()
bird.say_hi()
bird.fly()
hi, Animal... Flying...
通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。
在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Bird继承自Animal。但是，如果需要混入额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Bird除了继承自Animal外，再同时继承Flyable。这种设计通常称之为MixIn。
为了更好地看出继承关系，可以把Runnable和Flyable改为RunnableMixIn和FlyableMixIn。
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。
Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。
比如，编写一个多进程模式的TCP服务，定义如下：
from socketserver import TCPServer
from socketserver import ForkingMixIn
class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):
pass
编写一个多线程模式的UDP服务，定义如下：
from socketserver import UDPServer
from socketserver import ThreadingMixIn
class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):
pass
这样一来，我们不需要复杂而庞大的继承链，只要选择组合不同的类的功能，就可以快速构造出所需的子类。
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。
__slots__我们已经知道怎么用了，__len__()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。
除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。
先定义一个Hero类，打印一个实例：
class Hero(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
print(Hero('张无忌'))
<__main__.Hero object at 0x113646a60>
打印出一堆<__main__.Hero object at 0x...>，不好看。
怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：
class Hero(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return f'Hero object (name: {self.name})'
print(Hero('张无忌'))
Hero object (name: 张无忌)
这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。
但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print，打印出来的实例还是不好看：
Hero('张无忌')
<__main__.Hero at 0x113661700>
这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。
解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：
class Hero(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return f'Hero object (name: {self.name})'
__repr__ = __str__
Hero('张无忌')
Hero object (name: 张无忌)
如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。
以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：
class Fib(object):
def __init__(self):
# 初始化两个计数器a，b
self.a, self.b = 0, 1
def __iter__(self):
# 实例本身就是迭代对象，故返回自己
return self
def __next__(self):
# 计算下一个值
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
# 退出循环的条件
if self.a > 20:
raise StopIteration()
# 返回下一个值
return self.a
for n in Fib():
print(n)
1 1 2 3 5 8 13
Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素：
try:
Fib()[5]
except TypeError as e:
print(e)
'Fib' object is not subscriptable
要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法：
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
f = Fib()
f[0]
1
f[5]
8
f[6]
13
此外，如果把对象看成dict，__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str。
与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。
总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。
正常情况下，当调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。
要避免这个错误，除了可以加上这个属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。当调用不存在的属性时，比如friend，Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'friend')来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回friend的值。
class Hero(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __getattr__(self, attr):
if attr == 'friend':
return '有朋自远方来，不亦乐乎！'
elif attr == 'count':
return lambda: 1024
hero = Hero('令狐冲')
当调用不存在的属性时:
hero.friend
'有朋自远方来，不亦乐乎！'
当调用不存在的方法时：
hero.count()
1024
注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性不会在__getattr__中查找。
此外，注意到任意调用如hero.xxx都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。
print(hero.xxx)
None
这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。
Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类。这里只介绍最常用的几个定制方法，还有很多可定制的方法，请参考Python的官方文档。
Python也提供了Enum。
from enum import Enum
Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
这样我们就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员：
for name, member in Month.__members__.items():
print(name, '=>', member, ',', member.value)
Jan => Month.Jan , 1 Feb => Month.Feb , 2 Mar => Month.Mar , 3 Apr => Month.Apr , 4 May => Month.May , 5 Jun => Month.Jun , 6 Jul => Month.Jul , 7 Aug => Month.Aug , 8 Sep => Month.Sep , 9 Oct => Month.Oct , 10 Nov => Month.Nov , 11 Dec => Month.Dec , 12
value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。
如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：
from enum import Enum, unique
# @unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值
@unique
class Weekday(Enum):
# Sun的value被设定为0
Sun = 0
Mon = 1
Tue = 2
Wed = 3
Thu = 4
Fri = 5
Sat = 6
访问这些枚举类型可以有若干种方法：
Weekday.Mon
<Weekday.Mon: 1>
Weekday['Mon']
<Weekday.Mon: 1>
Weekday.Mon.value
1
Weekday(1)
<Weekday.Mon: 1>
可见，既可以用成员名称引用枚举常量，又可以直接根据value的值获得枚举常量。
动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。
比方说上面我们要定义一个Hero的class，就写一个hero.py模块。当Python解释器载入hero模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hero的class对象。
hero = Hero('令狐冲')
print(type(hero))
<class '__main__.Hero'>
print(type(Hero))
<class 'type'>
type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hero是一个class，它的类型就是type，而hero是一个实例，它的类型就是class Hero。
我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。
type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)...的定义
# 先定义函数
def fn(self, name='world'):
print('Hello, %s.' % name)
# 创建Hello class
Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn))
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：
- class的名称；
- 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；
- 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。
除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。
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”。
先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：
定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：
# metaclass是类的模板，所以必须从`type`类型派生：
class ListMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
有了ListMetaclass，我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类，传入关键字参数metaclass：
class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
pass
当我们传入关键字参数metaclass时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。
__new__()方法接收到的参数依次是：
- 当前准备创建的类的对象；
- 类的名字；
- 类继承的父类集合；
- 类的方法集合。
测试一下MyList是否可以调用add()方法：
L = MyList()
L.add(1)
L.add(0)
L.add(2)
L.add(4)
L
[1, 0, 2, 4]
动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。
其实，读到这里，如果熟悉Java的朋友应该能看出，这与Java中的字节码增强技术非常类似，不过因为Python动态语言的特性，比Java运行时修改类定义要容易许多。
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