读书笔记-ethan-funny/explore-python

Python2 的默认编码是 ascii，Python3 的默认编码是 utf-8

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python2的input 本质上是使用 raw_input 实现的，如下：

Copy
def input(prompt):
    return (eval(raw_input(prompt)))

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列表负索引是 numbers[4:0:-1]
当使用一个负数作为步长时，必须让左边索引大于右边索引；
对正数步长，从左向右取元素；对负数步长，从右向左取元素；

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sort
sort 方法用于对列表进行排序，注意该方法会改变原来的列表，而不是返回新的排序列表，另外，sort 方法的返回值是空。
如果我们不想改变原列表，而是希望返回一个排序后的列表，可以使用 sorted 函数

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a = (12,) # 在值后面再加一个逗号
a = (12) # int

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字符串和元组一样，也是不可变的
字符串是不可变对象，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回。

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Copy
d = {'name': 'ethan', 'age': 20}
    for i in d:
        if i == 'name':
            del d[i]

报错，RuntimeError: dictionary changed size during iteration
应该用for i in list(d.keys())

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d1 = {1:2}
d2 = d1
d2 = {}
此时d1 d2的修改互不影响
除非用clear()，或者修改字典
原因： 当你将一个字典赋值给另一个变量时，你实际上是创建了一个新的引用指向同一个字典对象、

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copy 方法实现的是浅复制（shallow copy）。它具有以下特点：
对可变对象的修改保持同步；
对不可变对象的修改保持独立；

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和浅复制对应的是深复制（deep copy），它会创造出一个副本，跟原来的对象没有关系，可以通过 copy 模块的 deepcopy 函数来实现

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多返回值的函数返回的result是个元组

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默认参数应该使用不可变对象。下面的L会每次调用时候改变

Copy
>>> def add_to_list(L=[]):
...     L.append('END')
...     return L

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它们在使用的时候是有顺序的，依次是必选参数、默认参数、可变参数*和关键字参数**。

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reduce 函数的使用形式如下：
reduce(function, sequence[, initial])
如果有 initial，则作为初始值调用

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注意在 python2 和 python3 中，map/reduce/filter 的返回值类型有所不同，python2 返回的是基本数据类型，而 python3 则返回了迭代器；

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像上面这种情况，一个函数返回了一个内部函数，该内部函数引用了外部函数的相关参数和变量，我们把该返回的内部函数称为闭包（Closure）。
闭包的最大特点就是引用了自由变量，即使生成闭包的环境已经释放，闭包仍然存在。
我们应尽量避免在闭包中引用循环变量，或者后续会发生变化的变量。

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函数 hello 被 makeitalic 装饰后，它的函数名称已经改变了
为了消除这样的副作用，Python 中的 functools 包提供了一个 wraps 的装饰器：

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partial 的功能：固定函数参数，返回一个新的函数。

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注意到，我们在上面定义的两个方法有一个共同点，就是它们的第一个参数都是 self，指向实例本身，也就是说它们是和实例绑定的函数，这也是我们称它们为方法而不是函数的原因。

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type(obj)：来获取对象的相应类型；
isinstance(obj, type)：判断对象是否为指定的 type 类型的实例；
hasattr(obj, attr)：判断对象是否具有指定属性/方法；
getattr(obj, attr[, default]) 获取属性/方法的值, 要是没有对应的属性则返回 default 值（前提是设置了 default），否则会抛出 AttributeError 异常；
setattr(obj, attr, value)：设定该属性/方法的值，类似于 obj.attr=value；
dir(obj)：可以获取相应对象的所有属性和方法名的列表：

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classmethod 类方法，cls参数
在类中往往有一些方法跟类有关系，但是又不会改变类和实例状态的方法，这种方法是静态方法，我们使用 staticmethod 来装饰
staticmethod 静态方法，没有self，cls参数

静态方法使用 @staticmethod 装饰器，它是跟类有关系但在运行时又不需要实例和类参与的方法，可以使用类和实例来调用。

__new__方法#

在 Python 中，当我们创建一个类的实例时，类会先调用 new(cls[, ...]) 来创建实例，然后 init 方法再对该实例（self）进行初始化。
关于 new 和 init 有几点需要注意：
new 是在 init 之前被调用的；
new 是类方法，init 是实例方法；
重载 new 方法，需要返回类的实例；

new 在 init 之前被调用，用来创建实例。
str 是用 print 和 str 显示的结果，repr 是直接显示的结果。
getitem 用类似 obj[key] 的方式对对象进行取值
getattr 用于获取不存在的属性 obj.attr
call 使得可以对实例进行调用
slots 魔法：限定允许绑定的属性.

上下文管理器#

Point(3, 4) 生成了一个上下文管理器；
调用上下文管理器的 enter() 方法，并将 enter() 方法的返回值赋给 as 字句中的变量 pt;
执行语句体（指 with 语句包裹起来的代码块）内容，输出 distance；
不管执行过程中是否发生异常，都执行上下文管理器的 exit() 方法。exit() 方法负责执行『清理』工作，如释放资源，关闭文件等。如果执行过程没有出现异常，或者语句体中执行了语句 break/continue/return，则以 None 作为参数调用 exit(None, None, None)；如果执行过程中出现异常，则使用 sys.exc_info 得到的异常信息为参数调用 exit(exc_type, exc_value, exc_traceback)；
出现异常时，如果 exit(type, value, traceback) 返回 False 或 None，则会重新抛出异常，让 with 之外的语句逻辑来处理异常；如果返回 True，则忽略异常，不再对异常进行处理；

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进程是正在运行的程序的实例。
由于每个进程都有各自的内存空间，数据栈等，所以只能使用进程间通讯（Inter-Process Communication, IPC），而不能直接共享信息。
Python 的 multiprocessing 模块封装了底层的实现机制，让我们可以更简单地编写多进程程序。

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进程和线程的区别主要有：
进程之间是相互独立的，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，但互不影响；而同一个进程的多个线程是内存共享的，所有变量都由所有线程共享；
由于进程间是独立的，因此一个进程的崩溃不会影响到其他进程；而线程是包含在进程之内的，线程的崩溃就会引发进程的崩溃，继而导致同一进程内的其他线程也奔溃；