Hello World程序
[root@mysql ~]# python3
Python 3.6.5 (default, Jul 8 2018, 11:41:23)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-18)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print('Hello World!')
Hello World!
>>>
声明变量
变量名称定义的规则（即标识符）：
做到变量名见名知意，普通变量名全部使用小写，“长量”变量名全部使用大写
- 变量名只能是字母、数字或下划线的任意组合
- 变量名的第一个字符不能是数字
- python中的关键字，即保留字，不能用作变量名。
Python中的保留关键字：全部是小写
|
and |
exec |
not |
|
assert |
finally |
or |
|
break |
for |
pass |
|
class |
from |
|
|
continue |
global |
raise |
|
def |
if |
return |
|
del |
import |
try |
|
elif |
in |
while |
|
else |
is |
with |
|
except |
lambda |
yield |
变量的赋值：
python是强类型语言，不需要对变量进行声明，第一次赋值时，变量的类型才会确定下来
>>> int_test = 123
>>> str_test = 'hello world!'
>>> print(int_test,str_test)
123 hello world!
注意：python中的字符串，无论何时都要使用引号引起来
python中的引用
python中有3种引用方式：单引号、双引号，三引号
单引号和双引号完全相同，没有任何区别，不像shell中不同
三引号：
示例：
>>> three_quo = '''
... hello world
... test for test
... am ok
... how are you?
... '''
>>> print(three_quo)
hello world
test for test
am ok
how are you?
>>>
可以看出，三引号中的内容在python中原样打印
预备知识
对象引用，python是面向对象的编程语言，python总一切皆对象，只有对象才有属性、方法、函数
将一个值赋给变量，称为变量对对象的引用，一旦进行了赋值，就可以通过变量来操作对象。
注意：变量是没有类型的概念的，类型是对象的一种属性，而不是变量，变量只是对对象的引用
del语句
del可以删除变量对对象的引用
del语句的语法是：
del var1[,var2[,var3[....,varN]]]
var1 = 1
var2 = 10
del var1,var2 #删除这两个引用
判断对象类型
函数：type(x), 返回x的类型，适用于所有类型的判断。
>>> type(int_test)
<class 'int'>
>>> type(str_test)
<class 'str'>
>>>
python核心数据类型
python中核心数据类型主要有5种：
Numbers（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Dictionary（字典）
1、数字
数字属于不可变类型，不能够原位改变
python中有4种数字类型：
1）整型（python 3.x中已经将int和和long类型合并）
示例：
十进制：1010 , 99 , -217
十六进制：0x9a , 0X89 ( 0x , 0X 开头表示十六进制)
二进制：0b010，-0B101 ( 0b , 0B 开头表示二进制 )
八进制：0o123 , -0O456 ( 0o , 0O 开头是八进制 )
2）浮点型
python中的浮点数的数值范围和小数精度都存在限制，这种限制与在不同的计算机系统有关。
示例：
0.0 ，-77. ，-2.17
96e4 , 4.3e-3 , 9.6E5 ( 科学计数法 )
科学计数法使用 ‘e’ 或 ‘E’ 作为幂的符号，以10为基数
3）复数型
z = a + bj
a 是实数部分， b 是虚数部分，a和b都是浮点类型，虚数部分用 j 或 J 表示。
示例：
12.6 + 5j -7.4 - 8.3j
对于复数可以用 z.real来获得实部，z.imag来获得虚部。
上述3种数字类型存在一种逐渐“扩展”关系
整数 ——> 浮点数 ——> 复数
1.1 数字类型的转换
三种数字类型可以相互转换
函数：
int() : 把括号里的数转化为整型
float() : 把括号里的数转化为浮点型
complex() : 把括号里的数转化为复数
示例：
int(4.5) = 4 (直接去掉小数部分)
float(4) = 4.0 (直接增加小数部分)
complex(4) = 4 + 0j
complex(4.5) = 4.5 + 0j
1.2 数字类型的运算
即通过前面的运算符进行操作，数字最常用的操作符为数字运算操作符和比较运算操作符2种
>>> 1 + 5 * 6
31
>>> 1 <= 3 <= 5
True
>>>
2、字符串
字符串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符
注意：
字符串是python中序列的一种
python中字符串无论何时都要位于引号中
字符串是编程语言中表示文本的数据类型(因此编程中操作文件时，如写入到文本中的都是字符串，从文本中读出来的也都是字符串)
一般记为:
s="a1a2···an"(n>=0)
python的字串序列有2种取值顺序：也就是后面要讲的分片操作
- 从左到右索引默认0（右侧第一个字符）开始的，最大范围是字符串长度减1
- 从右到左索引默认是从索引-1（左侧第一个字符）开始的，最大范围是字符串开头
- 如果头下表为空，表示从第一个字符开始，如果尾下标为空，表示最后一个字符的结尾
如果要实现从字符串中获取一段子字符串的话，可以使用变量[头下标:尾下标]，就可以截取（分片）相应的字符串，其中下标可以是从0开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。
比如:
>>> s = 'ilovepython'
>>> s[0:3]
'ilo'
2.1 字符串的操作
2.1.1 索引、分片、连接、重复（这4个操作适用于python中所有的有序序列）
2.1.2、成员运算
2.1.3、字符串的拼接
字符串的join属性
join()函数
语法：'sep'.join(seq)
参数说明
sep：分隔符可以为空
seq要连接的元素序列（对象）：字符串、列表、元组、字典
上面的语法即：以sep作为分隔符，将对象中的每个元素使用seq分隔符连接
返回值：返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的字符串
注意：只能连接字符串，不能连接数值，因此操作元组或字典时，其元素不能含有数值，否则否则会失败，如果嵌套的是子列表或字典时也会失败（没有位于引号中，不是字符串）
示例：
seq1_str =
'hello world!'
seq2_list = ['chian', '123','for']
seq3_tup = ('chian', '123',
'for')
seq4_dict = {'name':'jack', 'sex':'male', 'color':'red'}
print('+'.join(seq1_str))
print('+'.join(seq2_list))
print('+'.join(seq3_tup))
print('+'.join(seq4_dict))
2.1.4、字符串的其他内置方法
a = 'test\tchian123test{0},{name}-{age}'
print(a.count('t')) #统计字符串中t字符出现的次数
print(a.capitalize())
#字符串首字母大写
print(a.center(50,
'#')) #字符串两端各加50个#字符
print(a.ljust(50, '#')) #在字符串的右侧打印50个#字符
print(a.rjust(50, '#')) #在字符串的左侧打印50个#字符
print(a.endswith('st')) #判断字符串以什么结尾,返回Ture或false
print(a.startswith('t'))
#判断字符串以什么开头，返回Ture或false
print(a.expandtabs(tabsize=40)) #设定tab键为多长，即多少个空格
print(a.find('u')) #查找指定字符在字符串中第一次出现的索引，找不到返回-1
print(a.index('1'))
#类似find，如果找不到会报错
print(a.format('BOOL',name
= 'wang', age=31))
#格式化输出
c = 'test123test'
print(c.isalnum()) #判断字符串是不是字母数字混合，返回true或false
print('test'.isalpha())
#判断在字符串是不是字母，返回true或false
print('123'.isdecimal()) #判断字符串是不是十进制数字，返回true或false
print('1245'.isdigit()) #判断字符串是不是只含有数字字符，返回true或false
print('123.123'.isnumeric()) #同上，判断每个字符是否都是数字字符，返回true或false
print('2_test'.isidentifier())
#判断某个标识符是否合法，返回true或false
print('ABC'.islower())
#所有字母是否都是小写，返回true或false
print('ABC'.isupper())
#所有字母是否都是大写，返回true或false
print('abc'.upper()) #转换成大写字母
print('ABC'.lower())
#转换成小写字母
print('AbC'.swapcase())
#大小写互相转换
print('to be or not to be'.title()) #将字符串转换成标题形式（每个单词首字母大写）
print('abc'.isspace())
#是否是空格
print('abc'.isprintable())
#是否可打印
print('My Title'.istitle())
#是否是标题（标题即每个单词首字母大写）
print(' test
\n'.strip()) #将字符串开头和结尾的空白字符去除（空格、换行符等）
print(' test \n'.lstrip()) #将字符串左侧的空白字符去除
print('\n test '.rstrip()) #将字符串右侧的空白字符去除
print('abcb'.replace('b','T',1)) #将字符串中指定部分替换，默认全部替换，最后一个参数指定替换次数
print('to be or not to be'.rfind('b')) #从左向右侧开始查找指定字符的索引
print('to be or not to be'.split('or')) #将字符串已指定的分隔符分隔层层列表，将字符串转换为列表，列表转换为字符串使用join
print('to be or not to be'.rsplit('o'))
print('abc'.zfill(30)) #字符串左侧填充多少个0
b = 'testchian123test,{name}-{age}'
print(b.format_map({'name':'wang','age':31})) #类似format方法，指定参数时，必须以字典形式指定
2.2.5 格式化输出
3、列表
List（列表）是Python中使用最频繁的数据类型。
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串，甚至可以包含列表（即嵌套），列表可以嵌套其它任何类型。
列表用[ ]标识，是python最通用的复合数据类型。
列表中值的切割也可以用到变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的列表，从左到右索引默认0开始，从右到左索引默认-1开始，下标可以为空表示取到头或尾。
加号+是列表连接运算符，星号*是重复操作。
列表操作：
3.1、分片（查）
3.2、增加元素
append方法，在最后插入一个元素
insert方法，在任意指定的索引位置插入1个元素
3.3、修改
列表和字典可以原位修改，而数字、字符串、元组属于不可变对象，不能原位修改
3.4、删除
remove 指定元素删除
pop 指定索引删除，如果不指定索引值，默认删除最后一个元素
clear 清空列表，列表仍然存在
del 即可删除指定的元素，也可删除列表对象，一旦删除列表对象，该对象就不再存在
pop如果不指定索引，默认删除最后一个元素
3.5、其他方法
count 方法统计某个元素在列表中出现的次数
extend 方法连接两个列表
index 查找某个元素的第一次出现的索引
reverse 反转列表；
sort 排序
in运算符，可以进行成员运算
index查找某个元素的第一次出现的索引
reverse方法，反转列表；sort方法排序
成员运算，判断某个元素是否在列表中
4、元组
元组可以看作是不可变的列表
元组用"( )"标识。内部元素用逗号隔开，如果元祖中只有一个元素，该元素后也要跟一个逗号
元组的元素同样可以是字符、数字、字符串及元组（元组同样支持嵌套）
元组属于不可变对象的属性，因此元组是不可变的
元组的操作：
1）、分片
注意：原组元素输出时使用的是圆括号，而列表元素输出时使用的是方括号
以下是元组无效的，因为元组是不可变的，不允许更改或更新某元素的值
2）、其它操作
元组只有2个方法
count 计算某个元素在元组中出现的个数
index(self, value, start=None, stop=None) 计算某个元素在元组中的索引
start和stop指定在某个索引范围内（包含start，不包含stop）查找value元素
注意：如果在指定的范围内查找不到该元素，将会报错
示例：
test_tup = ('to','be','or','not','to','be')
print(test_tup.count(test_tup[0])) #第一个元素在元组中出现的次数
print(test_tup.index('be')) #be这个元素在元组中的第一次出现的索引
print(test_tup.index('be', 1, 3)) #包含第一个索引
print(test_tup.index('be', 2, 5)) #不包含第二个索引，将会报错
5、字典
字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型，是python中唯一一种映射类型，采用key-value形式存储数据，字典中key必须唯一。
key必须是可hash的，可hash表示key必须不可变类型（不能原位修改），如数字，字符串，元组，
而value也可任意嵌套
列表是有序的对象集合；字典是无序的对象集合
二者相同点：都属于可变对象的属性，都能够原位改变
二者的不同点：字典中的元素是通过键key来存取的（因此不能分片），而列表通过索引存取（可分片）
字典用"{ }"标识，字典由索引(key)和它对应的值value组成。 key:value
字典相关的操作：
1）、增、改、查
values 打印字典中所有的值value，列表形式返回
keys 打印字典中所有的key列表形式返回
items 同时打印字典中所有的key和value，key和value组成元组，以列表形式返回
test_dic = {'name':'jack','age':'23'}
print(test_dic)
test_dic['hooby'] = 'footabll' #增加一个字典元素
print(test_dic)
test_dic['hooby'] = 'basketball' #修改一个字典元素
print(test_dic)
test_dic = {'name':'jack','age':'23'}
test_dic2 = {'work':'teacher','national':"China"}
test_dic.update(test_dic2)
#合并两个字典，如果test_dic2中含有和test_dic中相同的key，将会覆盖test_dic1中的key和对应的value
print(test_dic)
test_dic = {'name':'jack','age':'23'}
print(test_dic['age']) #打印出指定的key的对应的value
print(test_dic.get('age')) #根据给定key返回value
print(test_dic.get('age')) #根据给定key返回value
test_dic.setdefault('hobby','football') #查找字典中是否有hobby的key，如果没有，增加这个key，并指定value为footabll，不指定value默认为None，如果有这个key则什么也不做
print(test_dic)
test_dic.setdefault('hobby','basketbool') #字典中已经有hobby这个key，因此什么也不做
print(test_dic)
test_dic = {'name':'jack','age':'23'}
print(test_dic.keys()) #打印所有的key，返回列表
print(test_dic.values())
#打印所有的value，返回列表
print(test_dic.items()) #成对打印key和value，返回列表
2）、删除
clear 清空字典中的所有元素，字典成为空字典
pop 根据key值清除字典中的元素（必须指定key），并返回清除的key对应的value
del 即可清除字典中的某个元素，也可清除字典对象
popitem 随机清除一个字典元素
test_dic3 = {'work':'teacher','national':"China",'name':'jack'}
print(test_dic3.pop('national')) #清除这个national这个元素，并返回这个key对应的value
print(test_dic3)
print(test_dic3.popitem()) #随机清除一个元素，并以元组形式返回(‘k’, ’v’)
print(test_dic3)
# del test_dic3['name'] #清除name这个元素
# print(test_dic3)
# del test_dic3 #删除test_dic3这个字典对象，后面不能再操作这个对象，否则报错
#print(test_dic3)
#将会报错
3）、创建字典并为所有key赋予同一个初始值
注意：修改后的效果，每个字典元素的第二个元素都被修改
4）、排序，字典的排序默认是按照key进行排序的
注意：字典没有专用于排序的方法，只能使用内建的sorted函数进行排序
sorted(dic) #默认按升序进行排序
sorted(dic, reverse=True) #按降序排序
5）、字典的遍历
test_dic = {'name':'jack','age':'23','color':'red','national':'China'}
for i in test_dic: #默认是根据key进行循环，并打印
print(i)
print()
for i in test_dic.keys(): #明确指定根据key循环，并打印
print(i)
print()
for i in test_dic.values(): #明确指定根据value循环，并打印
print(i)
print()
for i,v in test_dic.items():
#明确指定是根据key和value进行循环，并打印
print(i, ':',v)
小结：
序列：字符串、列表、元组
非序列：数值、字典
可变对象：列表、字典
不可变对象：数值、字符串、元组
6、文件
文件操作模式：
|
模式 |
描述 |
|
r |
以只读方式打开文件。文件的指针放在文件的开头，默认模式。 |
|
rb |
以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针放在文件的开头。默认模式。 |
|
r+ |
打开一个文件用于读写，文件指针放在文件的开头。 |
|
rb+ |
以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针放在文件的开头。 |
|
小结：只要是与r相关的模式操作，打开文件后，文件指针总是放在文件的开头处 |
|
|
w |
打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在，则清除文件中的内容。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
wb |
以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在，则清除文件中的内容。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
w+ |
打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，则清除文件中的内容。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
wb+ |
以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，则清除文件中的内容。如果该文件不存在，创建新文件。 |
|
小结：只要是与w相关的操作，若文件事先存在，打开文件后总会先清空文件的内容，若文件不存在则创建文件 |
|
|
a |
打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。 也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
|
ab |
以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。 也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 |
|
a+ |
打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。 文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
|
ab+ |
以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。 如果该文件不存在，创建新文件用于读写。 |
|
小结：只要是与a相关的操作，如果文件事先存在，打开文件后不会清空文件，并将文件的指针放在文件的最后； 若文件不存在将会创建文件，因为是新建的空文件，指针在开头处 |
|
对数据文件的操作是Python的内置模块，只要使用open函数，根据文件的打开模式，获取到文件的句柄，就可以对文件进行读、写、追加操作。语法形式如下：
方式一：fp = open('文件名', '文件打开模式')
方式二：with open('文件名'） as fp:
如果打开了文件之后就不再处理该文件了，那么使用with语句可以使程序编写得更为简洁，离开with之后，系统自动会关闭文件，就不需要使用fp.close()去手动关闭文件
testfile2测试文件内容：
fp：打开文件的句柄，对文件的操作就是对文件句柄的操作，有以下操作方法：
fp.read([size]) size字符串的索引值，不包括自身size，即打印索引值为0-(seze-1)个字符
fp.readline([size]) 同上，seize是字符串索引值，不包括自身
示例：
fp = open('testfile2','r',encoding='utf-8')
print(fp.readline(6)) #打印后文件指针将移动到第六个字符后
fp.seek(0)
#将文件指针移动到文件开头
print(fp.readline())
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。size同样为字符串索引值，不包括自身；只要size位于某一行字符的索引范围内，该行就会被打印出来
示例：
fp = open('testfile2','r',encoding='utf-8')
print(fp.readlines())
fp.seek(0)
print(fp.readlines(7))
fp.seek(0)
print(fp.readlines(8))
fp.write(str) 把str写到文件中并返回写入的字符个数，write()并不会在str后自动加上一个换行符
示例：
fp = open('testfile2','w',encoding='utf-8')
print(fp.write("hello world!")) #原文件将会被清空，然后写入这里的字符串
fp.writelines(seq) 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)。这个函数也只是忠实地写入，不会在每行后面加上任何东西。
示例：
fp = open('testfile2','w',encoding='utf-8')
msg = '''
test for test
how are you
am fine
'''
print(fp.writelines(msg)) #将多行原样写入，返回None
fp.close() 关闭文件，使用open函数打开一个文件后不会自动关闭，因此如果使用open函数，书写时一定要同时写出close函数，然后再在二者之间书写文件操作语句。如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError
fp.flush() 有时向文件中写入字符串时，会暂时将内容存储在内存的缓冲区中，并不会立即写到磁盘文件上，使用该指令将会把缓冲区的内容写入硬盘
fp.fileno() 返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD整型)，可用于底层操作系统的 I/O 操作
fp.isatty() 文件是否是一个终端设备文件（unix系统中一切皆文件，终端设备也是文件）
fp.tell() 返回光标的当前位置（按字节计算），以文件的开头为原点
fp = open('testfile2','r',encoding='utf-8')
fp.seek(0)
print(fp.readline(2))
print(fp.tell())
fp.next() 返回下一行，并将光标移动到下一行，python 3.x中该函数更改为__next__
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。
fp.seek(offset[,whence]) 将光标移到offset位置（和tell类似，也是按照字节计算）。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的，一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了。
whence可以取值为：
0表示从头开始计算（默认）。
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。
注意：如果文件以a或a+的模式打开，每次进行写操作时，文件操作标记会自动返回到文件末尾。
fp.truncate([size]) 使用该函数，文件必须可写，返回当前光标所在索引位置。size是截取的文件大小，按字节截取，（无论光标再何处）总是从文件的开头开始截取。
如果size比文件的大小还要大，依据系统的不同可能是不改变文件，也可能是用0把文件补到相应的大小，也可能是以一些随机的内容加上去
with语句：
with open('testfile1','r+',encoding='utf-8')
as fp1, open('testfile2','r+') as fp2: #同时操作多个文件使用逗号间隔
print(fp1.readlines())
print(fp2.readlines())
#操作完成后，不需要手动关闭文件，会自动关闭
7、集合
把不能的元素组合在一起，无序，成员不可重复
组成集合的成员唯一不能重复
集合中的成员是一组无序排列的可哈希的值（即唯一）：因此集合的成员可作为字典的key
集合的创建：
st = 'china'
li = [1, 2, 'a', 'b', 'c']
tu = (1, 2, 'a','b','c')
se1 = set(st)
#set()函数可用于将序列转换为集合，若序列中有重复，将会去重
se2 = set(li)
se3 = set(tu)
print(se1, se2, se3)
# dic = {se1:1, se2:2, se3:3}
#会报错，可变集合本身不能作为字典的key
# print(dic)
集合分类：可变集合、不可变集合
可变集合：可以添加和删除元素，不可hash，不能用作字典的key，也不能作为其它集合的元素，
注意：这里的可变指的是集合本身，而不是指集合中的成员，因此可变集合本身不能作为字典的key，因为其是不可hash的
不可变集合（frozenset）：与上述相反
不可变集合的创建：
str2 = 'test for test'
li2 = ['a', 'b', 'c', 1, 2]
tu2 = ('a', 'b', 'c', 1, 2)
fse1 = frozenset(str2) #创建不可变集合
fse2 = frozenset(li2)
fse3 = frozenset(tu2)
print(fse1)
print(fse2)
print(fse3)
dic2 = {fse1:1, fse2:2, fse3:3} #不可变集合本身可作为字典的key
print(dic2)
1）、访问集合：
集合本身是无序的，不能通过索引取值，又没有字典的key，因此也不能通过类似字典的方式取值。
只能通过循环遍历或使用in、not in来访问或判断几何元素
li = [1, 2, 'a', 'b', 'c', 'c']
se1 = set(li)
print('a' in se1)
print('b' not in se1)
for i in se1:
print(i, end=' ')
2）、更新集合（针对可变集合）
li = ['t', 'n', 'a', 'b', 'c', 'c']
s = set(li)
print(s)
s.add('uuuID') #uuuID作为一个整体添加到集合s中
print(s)
s.update('uuuID') #将uuuID当作一个序列添加到集合s中，因此会将u、I、D添加到集合中
print(s)
s.update(['o','i','p', 'a',
'b']) #update的参数必须是一个可迭代的序列，可以是列表、字符串、元组
print(s)
s.remove('uuuID') #删除集合中的uuuID元素
print(s)
s2 = s.pop() #pop随机删除一个集合元素，并返回被删除的元素
print(s,
s2)
s.clear() #清空集合
print(s)
del s #删除集合
#print(s) #将会报错
s.discard(x) 如果在set “s”中存在元素x, 则删除
集合相关的操作：
1、in、not in 成员运算
2、集合等价与不等价（==，!=）
3、子集、超集
4、并集、交集、差集、对称差集（反向差集）
s = set('to be or not to be')
s1 = set('be')
print('t' in s) #成员关系
print(s1 < s) #子集运算
print(s1.issubset(s) ) #子集运算
print(s > s1) #超集运算
print(s.issuperset(s1)) #超集运算
s1 = set('china')
s2 = set('test nova')
print(s1 | s2) #并集运算
print(s1.union(s2)) #并集运算
print(s1.isdisjoint(s2)) #判断两个集合是否不相交，如果2个集合交集为空，返回True
print(s1 & s2) #交集运算
print(s1.intersection(s2)) #交集运算
print(s1 - s2) #差集，s1中有，s2中没有
print(s1.difference(s2)) #差集，s1中有，s2中没有
print(s1 ^ s2) #对称差集，s1、s2不重复的元素，s1&s2的补集
print(s1.symmetric_difference(s2)) #对称差集，s1、s2不重复的元素，s1&s2的补集
print(s1,s2)
#
s1.difference_update(s2) #s1对s2进行差集操作的结果更新s1，返回值为None
#
print(s1)
#
s1.symmetric_difference_update(s2) #s1对s2进行反向差集操作的结果更新s1，返回值为None
#
print(s1)
s1.intersection_update(s2) #s1对s2进行交集操作的结果更新s1，返回值为None
print(s1)
深浅copy
知识补充：
a = 2
b = a #a和b分别指向了同一块内存空间，
a = 1 #因此，修改a的值不会影响b的值
print(a,b) #结果是：1 2
a = [1, 3, 4]
b = a #b同样和a指向了同一块内存空间，但是这里指向的是整个列表的内存空间，如果修改
#a的值，b的也会跟着变，因为b仅指向整个列表的空间，并没有指向内部元素的内存空间
#此时，a和b共享同一块内存，b可看作是a的别名，
#这种情况同样适用于其它复杂数据类型，不仅仅是列表
a[1] = 'test'
#修改a[1]的值
print(a,b) #结果相同，都被修改
浅copy与上述类似
在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。
浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身（即第一层），内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复制
深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。也就是，把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象我也复制
必要说明：
变量：是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接空间
对象：被分配的一块内存，存储其所代表的值
引用：是自动形成的从变量到对象的指针
注意：类型（int类型，long类型(python3已去除long类型，只剩下int类型的数据)）属于对象，不是变量
不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串、元组、数字，不能够原位修改
可变对象：可以修改的对象，包括列表、字典，可以原位修改
切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典（因为切片是跟索引进行的，字典没有索引）。
深浅拷贝：既可应用序列（列表、元组、字符串），也可应用字典。
不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的
可变对象深浅拷贝:
=拷贝：值相等，地址相等，整个对象
copy浅拷贝：值相等，地址不相等，整个对象及对象内的第一层
deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等，整个对象及对象内的所有层
深copy：
深拷贝需要调用copy模块中的deepcopy函数，另外，copy模块中含有个copy函数（实际就是浅copy）
