一、列表
1.删除列表中的元素：
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用 del 删除元素会导致列表的剩余元素（从删除元素的后面元素开始）的索引发生变化，一般不建议使用。
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用 remove 或 pop 方法移除可不会发生溢出列表长度的错误，remove只会移除首先遍历到的元素，pop() 括号内不写入值时，默认删除最后一个元素，加入就按索引删除元素
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列表切片，取到最后一个元素
lis=[3::] #取索引为3到最后的元素，注意冒号之间没有数字 lis=[len(lis)-1::-1] #倒着取所有元素，包含最后元素，只要倒着取，一定要加负数的步长 -
range() 倒着遍历列表到最后一个元素
for i in range(len(lis)-1,-1,-1) #注意各个数字
2.输出列表中元素的索引：
- 当列表中有重复的元素时，使用for i in lis_1: 循环时，当要输出i的索引时，若此时i为列表中的重复的元素，则重复的元素的索引会一样即相等，因为系统默认lis_1.index(i)这里的i是一个列表中值，只会输出列表中的最先遍历到的i的索引。
二、字符串
1.切割字符串：
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切割字符串时，会生成新的列表，原字符串不变化。
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字符串的内置方法中，凡是对字符串做修改的操作，字符串本身不会发生变化，想要得到变化后的结果，就要新赋值给一个变量。
也可当做当对不可变的数据类型做修改操作时，这个不可变的数据类型本身不会发生变化，想要得到变化的结果，需要把变化的东西赋值给一个变量
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字符串转换成列表，不用再遍历字符串了。 如：
s='abcd ef ,g' lis=list(s) print(lis) #打印结果： #['a', 'b', 'c', 'd', ' ', 'e', 'f', ' ', ',', 'g']
2. 字符串也可以进行比较，先按首字母比较，相同就比较第二位字母。
三、BUG
- debug：定位bug，不一定是定位的那一行出错了
四、 读取文本文件
txt文档按行读取时（f.readline()），利用字符串的strip方法切割，把换行符切掉，再利用split方法切割，就可以生成新列表，这样就可以处理按行存储的信息
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修改文本文件的原理
with open('test.txt', 'r', encoding='utf8') as fr,open('test_swap.txt', 'w', encoding='utf8') as fw: # 再大的文件都能修改 data = fr.read() fw.write(data) import os os.remove('test.txt') os.rename('test_swap.txt', 'test.txt')#先是要修改的文件名字，后是修改后的文件名字，replace 也是如此。
五、一些小的技巧
1. 字符串
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把字符串的字母都变大写
s='ab cd,f' s=s.upper() #注意，一定一定一定要重新赋值一下，或者直接打印print(s.upper()),否则打印print(s),还是小写的 -
把字符串的字母都变小写
用 lower() 方法
2. 运算
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print(1.2 - 1.0 == 0.2) # False #010101010 01010101010# # # 010101010 - 01010101010 # 一些差错# # print(round(1.2 - 1.0)) # 浮点数运算时造成的不确定尾数 小数不比整数，小数的二进制非常复杂，所有当两个小数进行算术运算的时候，会出现错误，这个计算的结果无限接近0.2，但是不等于0.2，因此打印返回的是 Fales 而且小数保留两位的时候，不会四舍五入，只有整数有四舍五入。 但是我们可以用下面的方法得到0.2 就是先把两个运算的浮点数变成整数之后在进行运算。最后再除以10的倍数 n = (1.2*10 - 1.0*10)/10 print(n)
3.Python自带的一些东西
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Python中只要定义变量就会创建新的内存空间，以下为两种特例
Python里的小整数池，在Python启动时就自动为[-5,256]分配内存空间，也就是说，在这个区间内的整数，它们的内存地址被写死，不会改变。
而Pycharm中，把这个小整数池扩大了，在很短的一段时间内定义一个变量值相同的变量，他们的内存地址相同。
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Python中每个数据类型的数据都有对应的布尔值，
0 / None / 空（空字符、空列表、空字典、空元组） /Falese这些对应的布尔值都为False，其他的为True
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存不是目的，取才是目的
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深浅拷贝：
列表，字典等数据类型的内置方法中的 .copy方法都是浅拷贝
lt2 是 lt1的浅/深复制对象 ： 就是lt2 复制了lt1 lt2 = copy.copy(lt1) lt2 = copy.deepcopy(lt1)
4. 散列表（哈希表）
字典的key 和集合的元素 都是基于散列表来存储的。索引字典和集合无序，不重复。
六、 集合
乱序：当集合中只有正整数的时候，按升序排序。有正负整数时，正整数升序排序，负数乱序排序，且，且负数在正数后面开始排序。当集合中有正浮点数和符浮点数时，都是按乱序排列，正的排在负的前，正浮点数会乱序在正整数中。
七、 re模块
# findall match search 的区别：
s = 'abcd abcddd abc'
print(re.findall('abcd*', s))
# ## match: 从开头找一个，找得到就不找了 ；找不到报错 --》
# s = 'ab abcddd abc'
# res = re.match('abcd*', s)
# print(res.group())
## search： 从字符串找一个，就不找了
s = 'ab abcddd abc'
res = re.search('abcd*', s)
print(1115555,res)
print(res.group())
八 、迭代器与生成器
#除了数字类型，所有数据类型都是可迭代对象
#为什么要有迭代器对象：提供了 不依赖索引取值的 手段
生成器都是可以用迭代进行取值的，如__next__() ，for循环，还可以使用强制类型转换，转换成列表就可以直接打印出来生成器中的元素。
#for循环原理，本质是可控的while循环
dic = {'a':1,'b':2,'c':3}
dic_iter = dic.__iter__()
while True:
try:
print(dic_iter.__next__())
except StopIteration:
break
# 生成器 自定义range方法
def re_range(start,stop,step):
while start < stop:
yield start
start += step
for i in re_range(0,10,2):
print(i)
九、 循环导入问题和解决办法
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导模块，模块永远只会开辟一次内存空间，所以当发生循环导入的情况时，不会出现内存满了了的错误，只会发生死循环的错误。 循环导入原理：模块永远只会开辟一次 ; from m1 import 必须得执行m1.py中所有代码，当两个模块互相导入时，就有可能会发生死循环。 1. 在m1中运行m2模块 2. 在m2中运行m1模块 1. 在m1中运行m2模块 2. 在m2中运行m1模块 ... -
解决方法
# 第一种解决方法： # m1.py下： x = 10 from m2 import y print('m1:', x, y) # 第一种解决方法： # m2.py下： y = 20 from m1 import x print('m2:',x,y) # 第二种: 定义函数阶段只检测语法，不执行代码 # m1.py下： def f1(): from m2 import y print('m1:', x, y) x = 10 f1() # 第二种解决方法： # m2.py 下： def f2(): from m1 import x print('m2:', x, y) y = 20
十、 函数和类
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函数在调用的时候才开辟名称空间，执行函数内部的代码
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类是在定义的时候就会开辟名称空间（把类内部的名称全部丢进类的名称空间里），执行类内部的代码。
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名称空间的执行（生成）顺序：
内置——》全局——》局部
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名称空间的搜索顺序：
先当前位置 局部——》全局——》内置——》报错 （不可逆）
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模块的搜索顺序：
内存中的模块——》内置模块——》自定义模块
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对象中名称的搜索顺序：
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先对象自己的名称空间——》实例化产生对象的类的名称空间——》父类的名称空间（有多个父类时，按照继承父类的顺序查找）
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当类中有
self.func()时，还会重新开始从对象开始按上面的顺序搜索
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在类中的定义的函数，类自己调用它是它就是普通的函数（function）。当对象调用它时，它是绑定方法 （bound method），且类和不同的对象调用同一个函数时，他们（如
Student.func stu1.func stu2.func）的内存地址都不同
十一、 装饰器的特性
对于二层装饰器，多次使用这个装饰器时，装饰器中 两个函数之间的代码，只会在第一次调用装饰器时执行一次，仅这一次，只会调用这个装饰器，会直接从第二个函数运行。
十二、 面向对象之 反射
对象.__dict__ 只返回对象自己的属性（即通过self.属性的这些属性），就是不包过继承的类中类自己的属性
类.__dict__只返回类自己的属性
hasattr 和 getattr，判断对象时，会查找对象自己的，对象自己没有就去找类的。
十三、 面向对象之 魔法方法（类的内置方法）
__getattr__: 会在执行程序时遇到 对象.属性 或者 getattr 方法时，并且 “属性没有” 的情况下才会触发，对象.属性 或者 getattr 的返回值永远是None。
__getattribute__ : 会在执行程序时遇到 对象.属性 或者 getattr 方法 时，无论 “属性有或者没有” 的情况下都会触发。无论属性有没有，对象.属性 或者 getattr 的返回值永远是None，使用这两个方法，对象.属性永远不会报错。
当 __getattr__ 和 __getattribute__ 同时存在，只会触发 __getattribute__ 。
__delattr__ : 会在执行程序时遇到删除对象属性（即 del 对象.属性 【属性是对象自己的或者类的】 ）时触发
而且 del 对象.属性 并没有删除该属性
del 类名.属性 会删除该属性 ，删除类的属性不会触发 __delattr__
__del__ : 会在要销毁对象时触发 。如：（1） del 对象名 。
（2）程序执行结束，因此这种情况会在最后执行该方法的代码
十四、 python的一些特点
十五、小知识点
- 在SQL中，字段为枚举类型时，枚举的内容只能用字符串，不能为数字型。
- 在自定义元类时，如果只对要限制的类的名称空间做一个判断，只需要
def __init__(self,class_name,class_bases,class_dic),之后直接在下面进行判断，最后再继承父类即type类的__init__。若要对要限制的类的名称空间进行修改，则需要定义def __new__(cls,class_name ,class_bases,class_dic)，在其下面写修改内容，最后返回return type.__new__(cls , class_name , class_bases,class_dic)。
十六、文件单位
PB = 1024 TB = 1024^2 GB = 1024^3 MB = 1024^4 KB = 1024^5 bytes = 8*1024^5