python学习

by_letter.setdefault(letter,[]).append(word)
    #for word in words:
       # letter = word[0]
       # print(letter)
       # if letter in by_letter:
       #     by_letter[letter] = [word]
        #else:
        #    print(word)
         #   by_letter[letter].append(word)
        #    print("b")

 

 

web架构Django（python架构）

python有不断改良的库（pandas）

全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）这是一种防止解释器同时执行多条python字节码指令rame的机制。（单进程多线程系统来解决。）

python库：NumPy，是科学计算的基础包。在数据分析方面：作为算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的python数据结构高效得多，此外，低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。

Pandas库：提供了能让我们快速便捷的处理结构化数据的大量数据结构和函数。如：DataFrame，它是一个面向列的二维表结构，且含有行标和列标。

matplotlib库：绘制数据图表，

IPython库：科学计算标准工具集的组成部分，它将其他所有东西联系到一起，它为交互式和探索式计算提供了一个强而高效得环境。它主要用于交互式数据处理和利用matplotlib对数据进行可视化处理，

SciPy库：是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。NumPy和SciPy的有机结合完全可以替换MATLAB的计算功能

python字符串是不可变的，要修改它就必须创建一个新的。

你可以在字符串最左面引号的前面加上r，它表示所有字符应该按照原本的样子进行解释。 

如：s=r' dfdfdfdfdfdfdfdfdf '

三元运算符：

a=5

"TRUE" if a>=0 else "FALSE"

列表：添加元素，insert的计算量要比append大，因为后续的引用必须被移动以便为新元素腾地方

 　　列表的合并，是一种相当耗费资源的操作，因为必须创建一个新的列表并将所有的对象都复制过去，而用extend将元素附加到现有列表（尤其是在构建较大的列表是时 ）就会好 很多。

二分搜索及维护有序列表：bisect.bisect()可以找出新元素应该被插入到那个位置才能保持原列表的有序性。而bisect.insort()则确实把新元素插入到那个位置上去 。

注意：bisect不会判断原列表是否是有序的，因为这样的开销太大了，因此，将他们用于无序列表虽然不会报错，但可能会导致不正确的结果。