Python 是一种高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底在荷兰国家数学和计算机科学研究所发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。
在命令行窗口执行python后，进入 Python 的交互式解释器。exit() 或 Ctrl + D 组合键退出交互式解释器。
在命令行窗口执行python script-file.py，以执行 Python 脚本文件。
如果在 Python 脚本文件首行输入#!/usr/bin/env python，那么可以在命令行窗口中执行/path/to/script-file.py以执行该脚本文件。
注：该方法不支持 Windows 环境。
默认情况下，3.x 源码文件都是 UTF-8 编码，字符串都是 Unicode 字符。也可以手动指定文件编码：
# -*- coding: utf-8 -*-或者
# encoding: utf-8注意: 该行标注必须位于文件第一行
_ 。注：从 3.x 开始，非 ASCII 标识符也是允许的，但不建议。
保留字即关键字，我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块，可以输出当前版本的所有关键字：
>>> import keyword
>>> keyword.kwlist
['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']单行注释采用#，多行注释采用'''或"""。
# 这是单行注释
'''
这是多行注释
这是多行注释
'''
"""
这也是多行注释
这也是多行注释
"""Python 最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {}。
缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。缩进不一致，会导致运行错误。
Python 通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠\来实现多行语句。
total = item_one + \
item_two + \
item_three在 [], {}, 或 () 中的多行语句，不需要使用反斜杠\。
函数之间或类的方法之间用空行分隔，表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔，以突出函数入口的开始。
空行与代码缩进不同，空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行，Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码，便于日后代码的维护或重构。
记住：空行也是程序代码的一部分。
input函数可以实现等待并接收命令行中的用户输入。
content = input("\n\n请输入点东西并按 Enter 键\n")
print(content)Python 可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号;分割。
import sys; x = 'hello world'; sys.stdout.write(x + '\n')缩进相同的一组语句构成一个代码块，我们称之代码组。
像if、while、def和class这样的复合语句，首行以关键字开始，以冒号:结束，该行之后的一行或多行代码构成代码组。
我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。
print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上end=""或别的非换行符字符串：
print('123') # 默认换行
print('123', end = "") # 不换行在 Python 用 import 或者 from...import 来导入相应的模块。
将整个模块导入，格式为：import module_name
从某个模块中导入某个函数,格式为：from module_name import func1
从某个模块中导入多个函数,格式为：from module_name import func1, func2, func3
将某个模块中的全部函数导入，格式为：from module_name import *
| 运算符 | 描述 |
|---|---|
| + | 加 |
| - | 减 |
| * | 乘 |
| / | 除 |
| % | 取模 |
| ** | 幂 |
| // | 取整除 |
| 运算符 | 描述 |
|---|---|
| == | 等于 |
| != | 不等于 |
| > | 大于 |
| < | 小于 |
| >= | 大于等于 |
| <= | 小于等于 |
| 运算符 | 描述 |
|---|---|
| = | 简单的赋值运算符 |
| += | 加法赋值运算符 |
| -= | 减法赋值运算符 |
| *= | 乘法赋值运算符 |
| /= | 除法赋值运算符 |
| %= | 取模赋值运算符 |
| **= | 幂赋值运算符 |
| //= | 取整除赋值运算符 |
| 运算符 | 描述 | |
|---|---|---|
| & | 按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1，则该位的结果为1，否则为0 | |
| \ | 按位或运算符：只要对应的二个二进位有一个为1时，结果位就为1 | |
| ^ | 按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1 | |
| ~ | 按位取反运算符：对数据的每个二进制位取反，即把1变为0，把0变为1。~x 类似于 -x-1 | |
| << | 左移动运算符：运算数的各二进位全部左移若干位，由"<<"右边的数指定移动的位数，高位丢弃，低位补0 | |
| >> | 右移动运算符：把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干位，">>"右边的数指定移动的位数 |
| 运算符 | 逻辑表达式 | 描述 |
|---|---|---|
| and | x and y | 布尔"与" - 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值 |
| or | x or y | 布尔"或" - 如果 x 是 True，它返回 x 的值，否则它返回 y 的计算值 |
| not | not x | 布尔"非" - 如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True |
| 运算符 | 描述 |
|---|---|
| in | 如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False |
| not in | 如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False |
| 运算符 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| is | is 是判断两个标识符是不是引用自一个对象 | x is y, 类似 id(x) == id(y) , 如果引用的是同一个对象则返回 True，否则返回 False |
| is not | is not 是判断两个标识符是不是引用自不同对象 | x is not y ， 类似 id(a) != id(b)。如果引用的不是同一个对象则返回结果 True，否则返回 False |
| 运算符 | 描述 | |
|---|---|---|
(expressions...), [expressions...], {key: value...}, {expressions...} |
表示绑定或元组、表示列表、表示字典、表示集合 | |
x[index], x[index:index], x(arguments...), x.attribute |
下标、切片、调用、属性引用 | |
** |
指数 (最高优先级) | |
~ + - |
按位翻转, 一元加号和减号 (最后两个的方法名为 +@ 和 -@) | |
* / % // |
乘，除，取模和取整除 | |
+ - |
加法减法 | |
>> << |
右移，左移运算符 | |
& |
位 'AND' | |
^ ` |
` | 位运算符 |
<= < > >= |
比较运算符 | |
<> == != |
等于运算符 | |
= %= /= //= -= += *= **= |
赋值运算符 | |
is is not |
身份运算符 | |
in not in |
成员运算符 | |
and or not |
逻辑运算符 | |
if - else |
条件表达式 | |
lambda |
Lambda 表达式 |
具有相同优先级的运算符将从左至右的方式依次进行。用小括号()可以改变运算顺序。
变量在使用前必须先"定义"（即赋予变量一个值），否则会报错：
>>> name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'name' is not defined只有 True 和 False 两个值，表示真或假。
整数值，可正数亦可复数，无小数。
3.x 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 3.x 没有 2.x 的 Long 类型。
浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 10^2 = 250）
复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj，或者complex(a,b)表示，复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。
/ 总是返回一个浮点数，如果只想得到整数的结果，丢弃可能的分数部分，可以使用运算符 //。// 得到的并不一定是整数类型的数，它与分母分子的数据类型有关系_，_ 是个只读变量注：以下函数的使用，需先导入 math 包。
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| abs(x) | 返回数字的整型绝对值，如 abs(-10) 返回 10 |
| ceil(x) | 返回数字的上入整数，如 math.ceil(4.1) 返回 5 |
| cmp(x, y) | 如果 x < y 返回 -1，如果 x == y 返回 0，如果 x > y 返回 1。Python 3 已废弃 。使用 使用 (x>y)-(x<y) 替换。 |
| exp(x) | 返回 e 的 x 次幂(ex)，如 math.exp(1) 返回2.718281828459045 |
| fabs(x) | 返回数字的浮点数绝对值，如 math.fabs(-10) 返回10.0 |
| floor(x) | 返回数字的下舍整数，如 math.floor(4.9) 返回 4 |
| log(x) | 如 math.log(math.e) 返回 1.0，math.log(100,10) 返回 2.0 |
| log10(x) | 返回以 10 为基数的 x 的对数，如 math.log10(100) 返回 2.0 |
| max(x1, x2,...) | 返回给定参数的最大值，参数可以为序列 |
| min(x1, x2,...) | 返回给定参数的最小值，参数可以为序列 |
| modf(x) | 返回 x 的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与 x 相同，整数部分以浮点型表示 |
| pow(x, y) | 幂等函数， x**y 运算后的值 |
| round(x [,n]) | 返回浮点数 x 的四舍五入值，如给出 n 值，则代表舍入到小数点后的位数 |
| sqrt(x) | 返回数字 x 的平方根 |
注：以下函数的使用，需先导入 random 包。
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| choice(seq) | 从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数 |
| randrange ([start,] stop [,step]) | 从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1 |
| random() | 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内 |
| seed([x]) | 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed |
| shuffle(lst) | 将序列的所有元素随机排序 |
| uniform(x, y) | 随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内 |
注：以下函数的使用，需先导入 math 包。
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| acos(x) | 返回 x 的反余弦弧度值 |
| asin(x) | 返回 x 的反正弦弧度值 |
| atan(x) | 返回 x 的反正切弧度值 |
| atan2(y, x) | 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值 |
| cos(x) | 返回 x 的弧度的余弦值 |
| hypot(x, y) | 返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y) |
| sin(x) | 返回的 x 弧度的正弦值 |
| tan(x) | 返回 x 弧度的正切值 |
| degrees(x) | 将弧度转换为角度，如 degrees(math.pi/2) 返回 90.0 |
| radians(x) | 将角度转换为弧度 |
| 常量 | 描述 |
|---|---|
| pi | 数学常量 pi（圆周率，一般以π来表示） |
| e | 数学常量 e，e 即自然常数（自然常数） |
'''或""")可以指定一个多行字符串\)可以用来转义，使用r可以让反斜杠不发生转义，如r"this is a line with \n"，则\n会显示，并不是换行"this " "is " "string"会被自动转换为this is string + 运算符连接在一起，用 * 运算符重复变量[头下标:尾下标] | 转义字符 | 描述 |
|---|---|
| \ | 在行尾时，续行符 |
| \\ | 反斜杠符号 |
| \' | 单引号 |
| \" | 双引号 |
| a | 响铃 |
| b | 退格(Backspace) |
| e | 转义 |
| 000 | 空 |
| n | 换行 |
| v | 纵向制表符 |
| t | 横向制表符 |
| r | 回车 |
| f | 换页 |
| oyy | 八进制数，yy代表字符，例如：o12代表换行 |
| xyy | 十六进制数，yy代表字符，例如：x0a代表换行 |
| other | 其它的字符以普通格式输出 |
| 操作符 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| + | 字符串连接 | 'Hello' + 'Python' 输出结果：'HelloPython' |
| * | 重复输出字符串 | 'Hello' * 2 输出结果：'HelloHello' |
| [] | 通过索引获取字符串中字符 | 'Hello'[1] 输出结果 e |
| [ : ] | 截取字符串中的一部分 | 'Hello'[1:4] 输出结果 ell |
| in | 成员运算符，如果字符串中包含给定的字符返回 True | 'H' in 'Hello' 输出结果 True |
| not in | 成员运算符，如果字符串中不包含给定的字符返回 True | 'M' not in 'Hello' 输出结果 True |
| r/R | 原始字符串，所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用，没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母 r（可以大小写）以外，与普通字符串有着几乎完全相同的语法 | print(r'\n') 或 print(R'\n') |
| % | 格式化字符串 |
在 Python 中，字符串格式化不是 sprintf 函数，而是用 % 符号。例如：
print("我叫%s， 今年 %d 岁！" % ('小明', 10))
// 输出:
我叫小明， 今年 10 岁！格式化符号:
| 符号 | 描述 |
|---|---|
| %c | 格式化字符及其 ASCII 码 |
| %s | 格式化字符串 |
| %d | 格式化整数 |
| %u | 格式化无符号整型 |
| %o | 格式化无符号八进制数 |
| %x | 格式化无符号十六进制数 |
| %X | 格式化无符号十六进制数（大写） |
| %f | 格式化浮点数字，可指定小数点后的精度 |
| %e | 用科学计数法格式化浮点数 |
| %E | 作用同 %e，用科学计数法格式化浮点数 |
| %g | %f 和 %e 的简写 |
| %G | %f 和 %E 的简写 |
| %p | 用十六进制数格式化变量的地址 |
辅助指令:
| 指令 | 描述 |
|---|---|
| * | 定义宽度或者小数点精度 |
| - | 用做左对齐 |
| + | 在正数前面显示加号 |
| 在正数前面显示空格 | |
| # | 在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于用的是'x'还是'X') |
| 0 | 显示的数字前面填充'0'而不是默认的空格 |
| % | '%%'输出一个单一的'%' |
| (var) | 映射变量(字典参数) |
| m.n. | m 是显示的最小总宽度，n 是小数点后的位数(如果可用的话) |
Python 2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。
''' 或 """)包裹字符串内容实例：
string = '''
print(\tmath.fabs(-10))
print(\nrandom.choice(li))
'''
print(string)输出：
print( math.fabs(-10))
print(
random.choice(li))在 2.x 中，普通字符串是以 8 位 ASCII 码进行存储的，而 Unicode 字符串则存储为 16 位 Unicode 字符串，这样能够表示更多的字符集。使用的语法是在字符串前面加上前缀 u。
在 3.x 中，所有的字符串都是 Unicode 字符串。
| 方法名 | 描述 |
|---|---|
| str.capitalize() | 首字母大写，其余字符小写 |
| str.center(width[, fillchar]) | 返回一个指定的宽度 width 居中的字符串，fillchar 为填充的字符，默认为空格 |
| str.count(sub, start= 0,end=len(string)) | 统计子字符串在字符串中出现的次数 |
| str.encode(encoding='UTF-8',errors='strict') | 以指定的编码格式编码字符串，返回 bytes 对象 |
| bytes.decode(encoding="utf-8", errors="strict") | 以指定的编码格式解码 bytes 对象，返回字符串 |
| str.endswith(suffix[, start[, end]]) | 判断字符串是否以指定后缀结尾 |
| str.expandtabs(tabsize=8) | 把字符串中的 tab 符号(\t)转为空格 |
| str.find(str, beg=0, end=len(string)) | 如果包含子字符串返回开始的索引值，否则返回-1 |
| str.index(str, beg=0, end=len(string)) | 如果包含子字符串返回开始的索引值，否则抛出异常 |
| str.isalnum() | 检测字符串是否只由字母和数字组成 |
| str.isalpha() | 检测字符串是否只由字母组成 |
| str.isdigit() | 检测字符串是否只由数字组成 |
| str.islower() | 如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些(区分大小写的)字符都是小写，则返回 True，否则返回 False |
| str.isupper() | 检测字符串中所有的字母是否都为大写 |
| str.isspace() | 如果字符串中只包含空格，则返回 True，否则返回 False |
| str.istitle() | 检测字符串中所有的单词拼写首字母是否为大写，且其他字母为小写 |
| str.join(sequence) | 将序列的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串 |
| len(s) | 返回对象（字符串、列表、元组等）长度或项目个数 |
| str.ljust(width[, fillchar]) | 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串。如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串 |
| str.lower() | 转换字符串中所有大写字符为小写 |
| str.upper() | 转换字符串中所有小写字符为大写 |
| str.strip([chars]) | 移除字符串头尾指定的字符（默认为空格）或字符序列 |
| str.maketrans(intab, outtab) | 用于创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。两个字符串的长度必须相同，为一一对应的关系。 |
| str.translate(table) | 根据参数table给出的表转换字符串的字符 |
| max(str) | 返回字符串中最大的字符 |
| min(str) | 返回字符串中最小的字符 |
| str.replace(old, new[, max]) | 把字符串中的 old（旧字符串） 替换成 new(新字符串)，如果指定第三个参数max，则替换不超过 max 次 |
| str.split(str="", num=string.count(str)) | 通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数 num 有指定值，则仅分隔 num 个子字符串 |
| str.splitlines([keepends]) | 按照行('r', 'rn', n')分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，如果参数 keepends 为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符 |
| str.startswith(str, beg=0,end=len(string)) | 检查字符串是否是以指定子字符串开头 |
| str.swapcase() | 对字符串的大小写字母进行互换 |
| str.title() | 返回"标题化"的字符串，即所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写 |
| str.zfill(width) | 返回指定长度的字符串，原字符串右对齐，前面填充0 |
| str.isdecimal() | 检查字符串是否只包含十进制字符，只适用于 Unicode 对象 |
在 3.x 中，字符串和二进制数据完全区分开。文本总是 Unicode，由 str 类型表示，二进制数据则由 bytes 类型表示。Python 3 不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes，你不能拼接字符串和字节流，也无法在字节流里搜索字符串（反之亦然），也不能将字符串传入参数为字节流的函数（反之亦然）。
b 以示区分，例如 b'abc'。bytes 转 str：
b'abc'.decode()
str(b'abc')
str(b'abc', encoding='utf-8')str 转 bytes：
'中国'.encode()
bytes('中国', encoding='utf-8')[)形式hello = (1, 2, 3)
li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3), hello]li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3)]
print(li[3]) # (1, 3)
print(li[-2]) # [3, 'a']格式: list_name[begin:end:step]
begin 表示起始位置(默认为0)，end 表示结束位置(默认为最后一个元素)，step 表示步长(默认为1)
hello = (1, 2, 3)
li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3), hello]
print(li) # [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[1:2]) # ['2']
print(li[:2]) # [1, '2']
print(li[:]) # [1, '2', [3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[2:]) # [[3, 'a'], (1, 3), (1, 2, 3)]
print(li[1:-1:2]) # ['2', (1, 3)]访问内嵌 list 的元素：
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ['a', 'b', 'c']]
print(li[1:-1:2][1:3]) # (3, 5)
print(li[-1][1:3]) # ['b', 'c']
print(li[-1][1]) # b通过使用方括号，可以非常灵活的对列表的元素进行修改、替换、删除等操作。
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
li[len(li) - 2] = 22 # 修改 [0, 1, 2, 22, 4, 5]
li[3] = 33 # 修改 [0, 1, 2, 33, 4, 5]
li[1:-1] = [9, 9] # 替换 [0, 9, 9, 5]
li[1:-1] = [] # 删除 [0, 5]可以用 del 语句来删除列表的指定范围的元素。
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
del li[3] # [0, 1, 2, 4, 5]
del li[2:-1] # [0, 1, 5]+ 用于合并列表* 用于重复列表元素in 用于判断元素是否存在于列表中for ... in ... 用于遍历列表元素[1, 2, 3] + [3, 4, 5] # [1, 2, 3, 3, 4, 5]
[1, 2, 3] * 2 # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
3 in [1, 2, 3] # True
for x in [1, 2, 3]: print(x) # 1 2 3len(list) 列表元素个数max(list) 列表元素中的最大值min(list) 列表元素中的最小值list(seq) 将元组转换为列表li = [0, 1, 5]
max(li) # 5
len(li) # 3注: 对列表使用 max/min 函数，2.x 中对元素值类型无要求，3.x 则要求元素值类型必须一致。
list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象
list.count(obj)
返回元素在列表中出现的次数
list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值
list.index(obj)
返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常
list.insert(index, obj)
将指定对象插入列表的指定位置
list.pop([index=-1]])
移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项
list.reverse()
反向排序列表的元素
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
对原列表进行排序，如果指定参数，则使用比较函数指定的比较函数
list.clear()
清空列表
还可以使用 `del list[:]`、`li = []` 等方式实现
list.copy()
复制列表
默认使用等号赋值给另一个变量，实际上是引用列表变量。如果要实现
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。
将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：
vec = [2, 4, 6]
[(x, x**2) for x in vec]
# [(2, 4), (4, 16), (6, 36)]对序列里每一个元素逐个调用某方法：
freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
[weapon.strip() for weapon in freshfruit]
# ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']用 if 子句作为过滤器：
vec = [2, 4, 6]
[3*x for x in vec if x > 3]
# [12, 18]vec1 = [2, 4, 6]
vec2 = [4, 3, -9]
[x*y for x in vec1 for y in vec2]
# [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
[vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
# [8, 12, -54]列表嵌套解析：
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
]
new_matrix = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))]
print(new_matrix)
# [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]访问元组的方式与列表是一致的。
元组的元素可以直接赋值给多个变量，但变量数必须与元素数量一致。
a, b, c = (1, 2, 3)
print(a, b, c)元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = ('abc', 'xyz')
tup3 = tup1 + tup2;
print (tup3)
# (12, 34.56, 'abc', 'xyz')元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用 del 语句来删除整个元组
len(tuple) 元组元素个数max(tuple) 元组元素中的最大值min(tuple) 元组元素中的最小值tuple(tuple) 将列表转换为元组t = 1, 2, 3
print(t)
# (1, 2, 3)
u = t, (3, 4, 5)
print(u)
# ((1, 2, 3), (3, 4, 5))格式如下:
d = {key1 : value1, key2 : value2 }dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3]}
print(dis['b'][2])dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}}
dis[9]['name'] = 999
print(dis)
# {'a': 1, 9: {'name': 999}, 'b': [1, 2, 3]}用 del 语句删除字典或字典的元素。
dis = {'a': 1, 'b': [1, 2, 3], 9: {'name': 'hello'}}
del dis[9]['name']
print(dis)
del dis # 删除字典
# {'a': 1, 9: {}, 'b': [1, 2, 3]}len(dict) 计算字典元素个数，即键的总数str(dict) 输出字典，以可打印的字符串表示type(variable) 返回输入的变量类型，如果变量是字典就返回字典类型key in dict 判断键是否存在于字典中删除字典内所有元素
返回一个字典的浅复制
创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键，value 为字典所有键对应的初始值
返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值
以列表形式返回可遍历的(键, 值)元组数组
以列表返回一个字典所有的键
以列表返回字典中的所有值
如果 key 在字典中，返回对应的值。如果不在字典中，则插入 key 及设置的默认值 default，并返回 default ，default 默认值为 None。
dict.update(dict2)
把字典参数 dict2 的键/值对更新到字典 dict 里
dic1 = {'a': 'a'}
dic2 = {9: 9, 'a': 'b'}
dic1.update(dic2)
print(dic1)
# {'a': 'b', 9: 9}删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。key 值必须给出，否则返回 default 值。
随机返回并删除字典中的一对键和值(一般删除末尾对)
构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}此外，字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典：
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}如果关键字只是简单的字符串，使用关键字参数指定键值对有时候更方便：
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}集合是一个无序不重复元素的序列
{} 或者 set() 函数创建集合set() 而不是 {}，因为 {} 是用来创建一个空字典set(value) 方式创建集合，value 可以是字符串、列表、元组、字典等序列类型{1, 2, 1, 3} # {} {1, 2, 3}
set('12345') # 字符串 {'3', '5', '4', '2', '1'}
set([1, 'a', 23.4]) # 列表 {1, 'a', 23.4}
set((1, 'a', 23.4)) # 元组 {1, 'a', 23.4}
set({1:1, 'b': 9}) # 字典 {1, 'b'}将元素 val 添加到集合 set 中，如果元素已存在，则不进行任何操作：
set.add(val)也可以用 update 方法批量添加元素，参数可以是列表，元组，字典等：
set.update(list1, list2,...)如果存在元素 val 则移除，不存在就报错：
set.remove(val)如果存在元素 val 则移除，不存在也不会报错：
set.discard(val)随机移除一个元素：
set.pop()与其他序列一样，可以用 len(set) 获取集合的元素个数。
set.clear()
set = set()val in setset.copy()
复制集合
set.difference(set2)
求差集，在 set 中却不在 set2 中
set.intersection(set2)
求交集，同时存在于 set 和 set2 中
set.union(set2)
求并集，所有 set 和 set2 的元素
set.symmetric_difference(set2)
求对称差集，不同时出现在两个集合中的元素
set.isdisjoint(set2)
如果两个集合没有相同的元素，返回 True
set.issubset(set2)
如果 set 是 set2 的一个子集，返回 True
set.issuperset(set2)
如果 set 是 set2 的一个超集，返回 True
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # a 中唯一的字母
# {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
print(a - b) # 在 a 中的字母，但不在 b 中
# {'r', 'd', 'b'}
print(a | b) # 在 a 或 b 中的字母
# {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
print(a & b) # 在 a 和 b 中都有的字母
# {'a', 'c'}
print(a ^ b) # 在 a 或 b 中的字母，但不同时在 a 和 b 中
# {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
print(a)
# {'d', 'r'}if 表达式1:
语句
if 表达式2:
语句
elif 表达式3:
语句
else:
语句
elif 表达式4:
语句
else:
语句1、每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
2、使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
3、在 Python 中没有 switch - case 语句。
三元运算符：
<表达式1> if <条件> else <表达式2>编写条件语句时，应该尽量避免使用嵌套语句。嵌套语句不便于阅读，而且可能会忽略一些可能性。
for <循环变量> in <循环对象>：
<语句1>
else:
<语句2>else 语句中的语句2只有循环正常退出（遍历完所有遍历对象中的值）时执行。
在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来：
knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():
print(k, v)在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：
for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
print(i, v)同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合：
questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):
print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：
for i in reversed(range(1, 10, 2)):
print(i)要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for f in sorted(set(basket)):
print(f)while<条件>：
<语句1>
else：
<语句2>break 语句用在 while 和 for 循环中，break 语句用来终止循环语句，即循环条件没有 False 条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。
continue 语句用在 while 和 for 循环中，continue 语句用来告诉 Python 跳过当前循环的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。 continue 语句跳出本次循环，而 break 跳出整个循环。
pass 是空语句，是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情，一般用做占位语句。
iter() 和 next()。迭代器可以被 for 循环进行遍历：
li = [1, 2, 3]
it = iter(li)
for val in it:
print(val)迭代器也可以用 next() 函数访问下一个元素值：
import sys
li = [1,2,3,4]
it = iter(li)
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print(next(f))
except StopIteration:
sys.exit()函数（Functions）是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字，允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块，并可重复任何次数。这就是所谓的调用（Calling）函数。
def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的 return 相当于返回 None。return 可以返回多个值，此时返回的数据未元组类型。def 函数名（参数列表）:
函数体在 Python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：
a = [1,2,3]
a = "Runoob"以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。
在 Python 中，字符串，数字和元组是不可更改的对象，而列表、字典等则是可以修改的对象。
Python 函数的参数传递：
Python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
def print_info(name, age):
"打印任何传入的字符串"
print("名字: ", name)
print("年龄: ", age)
return
print_info(age=50, name="john")调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。
def print_info(name, age=35):
print ("名字: ", name)
print ("年龄: ", age)
return
print_info(age=50, name="john")
print("------------------------")
print_info(name="john")* 的参数会以元组的形式导入，存放所有未命名的变量参数。def print_info(arg1, *vartuple):
print("输出: ")
print(arg1)
for var in vartuple:
print (var)
return
print_info(10)
print_info(70, 60, 50)** 的参数会以字典的形式导入。变量名为键，变量值为字典元素值。def print_info(arg1, **vardict):
print("输出: ")
print(arg1)
print(vardict)
print_info(1, a=2, b=3)Python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda 的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在 lambda 表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然 lambda 函数看起来只能写一行，却不等同于 C 或 C++ 的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
# 语法格式
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression以 L –> E –> G –> B 的规则查找，即：在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内建中找。
Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问。
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。
当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字。
num = 1
def fun1():
global num # 需要使用 global 关键字声明
print(num)
num = 123
print(num)
fun1()如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字。
def outer():
num = 10
def inner():
nonlocal num # nonlocal关键字声明
num = 100
print(num)
inner()
print(num)
outer()编写模块有很多种方法，其中最简单的一种便是创建一个包含函数与变量、以 .py 为后缀的文件。
另一种方法是使用撰写 Python 解释器本身的本地语言来编写模块。举例来说，你可以使用 C 语言来撰写 Python 模块，并且在编译后，你可以通过标准 Python 解释器在你的 Python 代码中使用它们。
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 Python 标准库的方法。
当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。
搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块，需要把命令放在脚本的顶端。
一个模块只会被导入一次，这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。
搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量。当前目录指的是程序启动的目录。
导入模块：
import module1[, module2[,... moduleN]从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中：
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间：
from modname import *每个模块都有一个 __name__ 属性，当其值是 '__main__' 时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。
一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。
if __name__ == '__main__':
print('程序自身在运行')
else:
print('我来自另一模块')内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回。
如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称。
在 Python 中万物皆对象，int、str、float、list、tuple等内置数据类型其实也是类，也可以用 dir(int) 查看 int 包含的所有方法。也可以使用 help(int) 查看 int 类的帮助信息。
包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。
比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。
就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。
在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。
目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。
最简单的情况，放一个空的 __init__.py 文件就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为 __all__ 变量赋值。
easy_install 的用法：
安装一个包
easy_install 包名
easy_install "包名 == 包的版本号"升级一个包
easy_install -U "包名 >= 包的版本号"pip 的用法：
安装一个包
pip install 包名
pip install 包名 == 包的版本号升级一个包
（如果不提供version号，升级到最新版本）
pip install --upgrade 包名 >= 包的版本号删除一个包
pip uninstall 包名已安装包列表
pip list类与对象是面向对象编程的两个主要方面。一个类（Class）能够创建一种新的类型（Type），其中对象（Object）就是类的实例（Instance）。可以这样来类比：你可以拥有类型 int 的变量，也就是说存储整数的变量是 int 类的实例（对象）。
Python 中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法。
对象可以包含任意数量和类型的数据。
self 表示的是当前实例，代表当前对象的地址。类由 self.__class__ 表示。
self 不是关键字，其他名称也可以替代，但 self 是个通用的标准名称。
类由 class 关键字来创建。
类实例化后，可以使用其属性，实际上，创建一个类之后，可以通过类名访问其属性。
方法由 def 关键字定义，与函数不同的是，方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是本类的实例。
装饰器 @classmethod 可以将方法标识为类方法。类方法的第一个参数必须为 cls，而不再是 self。
装饰器 @staticmethod 可以将方法标识为静态方法。静态方法的第一个参数不再指定，也就不需要 self 或 cls。
__init__ 方法即构造方法，会在类的对象被实例化时先运行，可以将初始化的操作放置到该方法中。
如果重写了 __init__，实例化子类就不会调用父类已经定义的 __init__。
类变量（Class Variable）是共享的（Shared）——它们可以被属于该类的所有实例访问。该类变量只拥有一个副本，当任何一个对象对类变量作出改变时，发生的变动将在其它所有实例中都会得到体现。
对象变量（Object variable）由类的每一个独立的对象或实例所拥有。在这种情况下，每个对象都拥有属于它自己的字段的副本，也就是说，它们不会被共享，也不会以任何方式与其它不同实例中的相同名称的字段产生关联。
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__、__score__ 这样的变量名。
私有属性
`__private_attr`：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。
私有方法
`__private_method`：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，只能在类的内部调用，不能在类地外部调用。
我们还认为约定，一个下划线开头的属性或方法为受保护的。比如，_protected_attr、_protected_method。
类可以继承，并且支持继承多个父类。在定义类时，类名后的括号中指定要继承的父类，多个父类之间用逗号分隔。
子类的实例可以完全访问所继承所有父类的非私有属性和方法。
若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，Python 从左至右搜索，即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。
子类的方法可以重写父类的方法。重写的方法参数不强制要求保持一致，不过合理的设计都应该保持一致。
super() 函数可以调用父类的一个方法，以多继承问题。
__init__: 构造函数，在生成对象时调用__del__: 析构函数，释放对象时使用__repr__: 打印，转换__setitem__: 按照索引赋值__getitem__: 按照索引获取值__len__: 获得长度__cmp__: 比较运算__call__: 函数调用__add__: 加运算__sub__: 减运算__mul__: 乘运算__div__: 除运算__mod__: 求余运算__pow__: 乘方类的专有方法也支持重载。
class Person:
"""人员信息"""
# 姓名(共有属性)
name = ''
# 年龄(共有属性)
age = 0
def __init__(self, name='', age=0):
self.name = name
self.age = age
# 重载专有方法: __str__
def __str__(self):
return "这里重载了 __str__ 专有方法, " + str({'name': self.name, 'age': self.age})
def set_age(self, age):
self.age = age
class Account:
"""账户信息"""
# 账户余额(私有属性)
__balance = 0
# 所有账户总额
__total_balance = 0
# 获取账户余额
# self 必须是方法的第一个参数
def balance(self):
return self.__balance
# 增加账户余额
def balance_add(self, cost):
# self 访问的是本实例
self.__balance += cost
# self.__class__ 可以访问类
self.__class__.__total_balance += cost
# 类方法(用 @classmethod 标识，第一个参数为 cls)
@classmethod
def total_balance(cls):
return cls.__total_balance
# 静态方法(用 @staticmethod 标识，不需要类参数或实例参数)
@staticmethod
def exchange(a, b):
return b, a
class Teacher(Person, Account):
"""教师"""
# 班级名称
_class_name = ''
def __init__(self, name):
# 第一种重载父类__init__()构造方法
# super(子类，self).__init__(参数1，参数2，....)
super(Teacher, self).__init__(name)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回个人信息
return {
'name': self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值
'age': self.age,
'class_name': self._class_name,
'balance': self.balance(), # 此处调用的是子类重载过的方法
}
# 方法重载
def balance(self):
# Account.__balance 为私有属性，子类无法访问，所以父类提供方法进行访问
return Account.balance(self) * 1.1
class Student(Person, Account):
"""学生"""
_teacher_name = ''
def __init__(self, name, age=18):
# 第二种重载父类__init__()构造方法
# 父类名称.__init__(self,参数1，参数2，...)
Person.__init__(self, name, age)
def get_info(self):
# 以字典的形式返回个人信息
return {
'name': self.name, # 此处访问的是父类Person的属性值
'age': self.age,
'teacher_name': self._teacher_name,
'balance': self.balance(),
}
# 教师 John
john = Teacher('John')
john.balance_add(20)
john.set_age(36) # 子类的实例可以直接调用父类的方法
print("John's info:", john.get_info())
# 学生 Mary
mary = Student('Mary', 18)
mary.balance_add(18)
print("Mary's info:", mary.get_info())
# 学生 Fake
fake = Student('Fake')
fake.balance_add(30)
print("Fake's info", fake.get_info())
# 三种不同的方式调用静态方法
print("john.exchange('a', 'b'):", john.exchange('a', 'b'))
print('Teacher.exchange(1, 2)', Teacher.exchange(1, 2))
print('Account.exchange(10, 20):', Account.exchange(10, 20))
# 类方法、类属性
print('Account.total_balance():', Account.total_balance())
print('Teacher.total_balance():', Teacher.total_balance())
print('Student.total_balance():', Student.total_balance())
# 重载专有方法
print(fake)输出：
John's info: {'name': 'John', 'age': 36, 'class_name': '', 'balance': 22.0}
Mary's info: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 18}
Fake's info {'name': 'Fake', 'age': 18, 'teacher_name': '', 'balance': 30}
john.exchange('a', 'b'): ('b', 'a')
Teacher.exchange(1, 2) (2, 1)
Account.exchange(10, 20): (20, 10)
Account.total_balance(): 0
Teacher.total_balance(): 20
Student.total_balance(): 48
这里重载了 __str__ 专有方法, {'name': 'Fake', 'age': 18}SyntaxError 类表示语法错误，当解释器发现代码无法通过语法检查时会触发的错误。语法错误是无法用 try...except...捕获的。
>>> print:
File "<stdin>", line 1
print:
^
SyntaxError: invalid syntax即便程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行时发生的错误被称为异常。
错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文，并以调用栈的形式显示具体信息。
>>> 1 + '0'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'Python 提供了 try ... except ... 的语法结构来捕获和处理异常。
try 语句执行流程大致如下：
st=>start: try 子句
cond_has_error=>condition: 是否有异常
cond_has_else=>condition: 是否有 else 子句
cond_has_finally=>condition: 是否有 finally 子句
io=>inputoutput: verification
op_except=>operation: except 子句处理异常
op_else=>operation: 执行 else 子句
op_finally=>operation: 执行 finally 子句
e=>end: 结束
st->cond_has_error
cond_has_error(yes, right)->op_except->cond_has_else
cond_has_error(no)->cond_has_else
cond_has_else(yes, right)->op_else->cond_has_finally
cond_has_else(no)->cond_has_finally
cond_has_finally(yes, right)->op_finally->e
cond_has_finally(no)->e使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常。它必须是一个异常的实例或者是异常的类（也就是 Exception 的子类）。
如果你只想知道这是否抛出了一个异常，并不想去处理它，那么一个简单的 raise 语句就可以再次把它抛出。
可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承。
当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时，一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类，然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类。
大多数的异常的名字都以"Error"结尾，就跟标准的异常命名一样。
import sys
class Error(Exception):
"""Base class for exceptions in this module."""
pass
# 自定义异常
class InputError(Error):
"""Exception raised for errors in the input.
Attributes:
expression -- input expression in which the error occurred
message -- explanation of the error
"""
def __init__(self, expression, message):
self.expression = expression
self.message = message
try:
print('code start running...')
raise InputError('input()', 'input error')
# ValueError
int('a')
# TypeError
s = 1 + 'a'
dit = {'name': 'john'}
# KeyError
print(dit['1'])
except InputError as ex:
print("InputError:", ex.message)
except TypeError as ex:
print('TypeError:', ex.args)
pass
except (KeyError, IndexError) as ex:
"""支持同时处理多个异常, 用括号放到元组里"""
print(sys.exc_info())
except:
"""捕获其他未指定的异常"""
print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
# raise 用于抛出异常
raise RuntimeError('RuntimeError')
else:
"""当无任何异常时, 会执行 else 子句"""
print('"else" 子句...')
finally:
"""无论有无异常, 均会执行 finally"""
print('finally, ending')open() 函数用于打开/创建一个文件，并返回一个 file 对象：
open(filename, mode)文件打开模式：
| 模式 | 描述 |
|---|---|
| r | 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 |
| rb | 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。 |
| r+ | 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 |
| rb+ | 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。 |
| w | 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。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打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。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打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。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打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 |
| 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。 |
close() 方法用于关闭一个已打开的文件。关闭后的文件不能再进行读写操作，否则会触发 ValueError 错误。 close() 方法允许调用多次。
当 file 对象，被引用到操作另外一个文件时，Python 会自动关闭之前的 file 对象。 使用 close() 方法关闭文件是一个好的习惯。
flush() 方法是用来刷新缓冲区的，即将缓冲区中的数据立刻写入文件，同时清空缓冲区，不需要是被动的等待输出缓冲区写入。
一般情况下，文件关闭后会自动刷新缓冲区，但有时你需要在关闭前刷新它，这时就可以使用 flush() 方法。
fileno() 方法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。
isatty() 方法检测文件是否连接到一个终端设备，如果是返回 True，否则返回 False。
Python 3 中的 File 对象不支持 next() 方法。 Python 3 的内置函数 next() 通过迭代器调用 __next__() 方法返回下一项。在循环中，next() 函数会在每次循环中调用，该方法返回文件的下一行，如果到达结尾(EOF)，则触发 StopIteration。
read() 方法用于从文件读取指定的字节数，如果未给定或为负则读取所有。
readline() 方法用于从文件读取整行，包括 "n" 字符。如果指定了一个非负数的参数，则返回指定大小的字节数，包括 "n" 字符。
readlines() 方法用于读取所有行(直到结束符 EOF)并返回列表，该列表可以由 Python 的 for... in ... 结构进行处理。如果碰到结束符 EOF，则返回空字符串。
seek() 方法用于移动文件读取指针到指定位置。
whence 的值, 如果是 0 表示开头, 如果是 1 表示当前位置, 2 表示文件的结尾。whence 值为默认为0，即文件开头。例如：
seek(x, 0)：从起始位置即文件首行首字符开始移动 x 个字符
seek(x, 1)：表示从当前位置往后移动 x 个字符
seek(-x, 2)：表示从文件的结尾往前移动 x 个字符
tell() 方法返回文件的当前位置，即文件指针当前位置。
truncate() 方法用于从文件的首行首字符开始截断，截断文件为 size 个字符，无 size 表示从当前位置截断；截断之后 V 后面的所有字符被删除，其中 Widnows 系统下的换行代表2个字符大小。
write() 方法用于向文件中写入指定字符串。
在文件关闭前或缓冲区刷新前，字符串内容存储在缓冲区中，这时你在文件中是看不到写入的内容的。
如果文件打开模式带 b，那写入文件内容时，str (参数)要用 encode 方法转为 bytes 形式，否则报错：TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'。
writelines() 方法用于向文件中写入一序列的字符串。这一序列字符串可以是由迭代对象产生的，如一个字符串列表。换行需要指定换行符 \n。
filename = 'data.log'
# 打开文件(a+ 追加读写模式)
# 用 with 关键字的方式打开文件，会自动关闭文件资源
with open(filename, 'w+', encoding='utf-8') as file:
print('文件名称: {}'.format(file.name))
print('文件编码: {}'.format(file.encoding))
print('文件打开模式: {}'.format(file.mode))
print('文件是否可读: {}'.format(file.readable()))
print('文件是否可写: {}'.format(file.writable()))
print('此时文件指针位置为: {}'.format(file.tell()))
# 写入内容
num = file.write("第一行内容\n")
print('写入文件 {} 个字符'.format(num))
# 文件指针在文件尾部，故无内容
print(file.readline(), file.tell())
# 改变文件指针到文件头部
file.seek(0)
# 改变文件指针后，读取到第一行内容
print(file.readline(), file.tell())
# 但文件指针的改变，却不会影响到写入的位置
file.write('第二次写入的内容\n')
# 文件指针又回到了文件尾
print(file.readline(), file.tell())
# file.read() 从当前文件指针位置读取指定长度的字符
file.seek(0)
print(file.read(9))
# 按行分割文件，返回字符串列表
file.seek(0)
print(file.readlines())
# 迭代文件对象，一行一个元素
file.seek(0)
for line in file:
print(line, end='')
# 关闭文件资源
if not file.closed:
file.close()输出：
文件名称: data.log
文件编码: utf-8
文件打开模式: w+
文件是否可读: True
文件是否可写: True
此时文件指针位置为: 0
写入文件 6 个字符
16
第一行内容
16
41
第一行内容
第二次
['第一行内容\n', '第二次写入的内容\n']
第一行内容
第二次写入的内容在 Python 中 pickle 模块实现对数据的序列化和反序列化。pickle 支持任何数据类型，包括内置数据类型、函数、类、对象等。
将数据对象序列化后写入文件
pickle.dump(obj, file, protocol=None, fix_imports=True)必填参数 obj 表示将要封装的对象。
必填参数 file 表示 obj 要写入的文件对象，file 必须以二进制可写模式打开，即wb。
可选参数 protocol 表示告知 pickle 使用的协议，支持的协议有 0,1,2,3，默认的协议是添加在 Python 3 中的协议3。
从文件中读取内容并反序列化
pickle.load(file, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')必填参数 file 必须以二进制可读模式打开，即rb，其他都为可选参数。
以字节对象形式返回封装的对象，不需要写入文件中
pickle.dumps(obj, protocol=None, fix_imports=True)从字节对象中读取被封装的对象，并返回
pickle.loads(bytes_object, fix_imports=True, encoding='ASCII', errors='strict')import pickle
data = [1, 2, 3]
# 序列化数据并以字节对象返回
dumps_obj = pickle.dumps(data)
print('pickle.dumps():', dumps_obj)
# 从字节对象中反序列化数据
loads_data = pickle.loads(dumps_obj)
print('pickle.loads():', loads_data)
filename = 'data.log'
# 序列化数据到文件中
with open(filename, 'wb') as file:
pickle.dump(data, file)
# 从文件中加载并反序列化
with open(filename, 'rb') as file:
load_data = pickle.load(file)
print('pickle.load():', load_data)输出：
pickle.dumps(): b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03e.'
pickle.loads(): [1, 2, 3]
pickle.load(): [1, 2, 3]Python 之父 Guido 推荐的规范
| Type | Public | Internal |
|---|---|---|
| Modules | lower_with_under | _lower_with_under |
| Packages | lower_with_under | |
| Classes | CapWords | _CapWords |
| Exceptions | CapWords | |
| Functions | lower_with_under() | _lower_with_under() |
| Global/Class Constants | CAPS_WITH_UNDER | _CAPS_WITH_UNDER |
| Global/Class Variables | lower_with_under | _lower_with_under |
| Instance Variables | lower_with_under | _lower_with_under (protected) or __lower_with_under (private) |
| Method Names | lower_with_under() | _lower_with_under() (protected) or __lower_with_under() (private) |
| Function/Method Parameters | lower_with_under | |
| Local Variables | lower_with_under |
一份来自谷歌的 Python 风格规范：
http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_style_rules/
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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。
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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。
Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。
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