Python中，数值类型（int和float）、字符串str、元组tuple都是不可变类型。
而列表list、字典dict、集合set是可变类型。
1.关于''' '''（一对三引号）
主要有两种作用 1.对代码得注释 2.在print(''' ''' )按原样输出
2.关于转义字符
回车，将当前位置移动到本行开头
换行，将当前位置移动到下一行开头
>>> print('ab\rcd')
ab
cd
>>> print('ab
cd')
ab cd
>>> print('ab
cd')
ab
cd
>>> print(r'ab
cd')
ab
cd
3.变量命名规则
字母、数字和下划线，不能以数字开头
4.常用数据类型
最常用的数据类型有三种——字符串(str)、整数(int)和浮点数(float)、
print(0.55+0.3) 0.8500000000000001
Python计算浮点数时，会先把0.55和0.3转化成二进制数
5.数据拼接
数据拼接的方法简单，利用数据拼接符号【+】，将需要拼接的变量连在一起就行了
hero = '亚瑟'
enemy = '敌方'
action = '团灭'
gain = '获得'
achieve = 'ACE称号'
print(hero+action+enemy+gain+achieve)
print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：
>>> print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog')
The quick brown fox jumps over the lazy dog
6.type()函数
为什么不同类型的数据不能拼接在一起呢？一句话：圈子不同不相融。
负责转换数据类型的函数一共有3种：str()、 int()和float()。
整数转换字符串类型的方法是不是很方便？还有一种转换成字符串的方法，那就是借用引号的帮助，
只有符合整数规范的字符串类数据，才能被int()强制转换。
虽然浮点形式的字符串，不能使用int()函数。但浮点数是可以被int()函数强制转换的。
7.float()函数
首先float()函数的使用，也是将需要转换的数据放在括号里，像这样：float(数据)。
其次，float()函数也可以将整数和字符串转换为浮点类型。同时，如果括号里面数据是字符串类型，这个数据一定得是数字形式。
用英文输入法打:后按回车，开发工具(IDE)会自动实现下一行代码，向右缩进的功能。
else想正确执行，一定要有一个和他平级的前提，这个前提可以是if判断，也可以是其他命令，比如循环命令。
多向判断：if…elif…else…
8.input()函数
input('请铲屎官输入宠物的名字：')
对于input()函数来说，不管我们输入的回答是什么，
不管你输入的是整数1234，还是字符串我爱摩卡，input()函数的输入值（搜集到的回答），
永远会被强制性地转换为字符串类型。（Python3固定规则）
9.CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。
方法是在.py文件的第一行加上一个特殊的注释：
#!/usr/bin/env python3
print('hello, world')
然后，通过命令给hello.py以执行权限：
$ chmod a+x hello.py
就可以直接运行hello.py了
10.如果字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多，
为了简化，Python还允许用r' '表示' '内部的字符串默认不转义
>>> print(r'\ \')
\ \
对于单个字符的编码，
Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符：
encode()编码
decode()解码
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
11.关于格式化输出
>>> 'Hello, %s' % 'world'
'Hello, world'
>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hi, Michael, you have $1000000.'
%d整数
%f浮点数
%s字符串
%x十六进制整数
>>> '%2d-%02d' % (3, 1)
' 3-01'
>>> '%.2f'% 3.1415926
'3.14'
如果你不太确定应该用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串：
>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True)
'Age: 25. Gender: True'
有些时候，字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%：
>>> 'growth rate: %d %%' % 7
'growth rate: 7 %'
list
12.Python内置的一种数据类型是列表：list。
list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
列表 list[]
元组tuple（） t=（1，）
这是因为input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数。
Python提供了int()函数来完成这件事情：
13.Python的循环有两种：
一种是for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，看例子：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
print(name)
=================================================
sum = 0
for x in range(101):
sum = sum + x
print(sum)
第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环。
比如我们要计算100以内所有奇数之和，可以用while循环实现：
sum = 0
n = 99
while n > 0:
sum = sum + n
n = n - 2
print(sum)
=================================================
14.使用dict和set
dict字典：使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88
要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：
>>> 'Thomas' in d
False
二是通过dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较，dict有以下几个特点：
1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，
正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
set
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。
由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，
显示的顺序也不表示set是有序的。
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：
通过remove(key)方法可以删除元素：
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'
15.定义函数
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，
然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器
用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）：
16.空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，
比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
if age >= 18:
pass
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
让我们修改一下my_abs的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。
数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：
def my_abs(x):
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x >= 0:
return x
else:
return -x
函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。
除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
把power(x)修改为power(x, n)，用来计算xn
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
对于这个修改后的power(x, n)函数，可以计算任意n次方：
17.默认参数
新的power(x, n)函数定义没有问题，
但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用：
Python的错误信息很明确：调用函数power()缺少了一个位置参数n。
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2：
def power(x, n=2):
这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)：
>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25
而对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)。
从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。
设置默认参数时，有几点要注意：
一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错
定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
18.关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。
而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例：
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数：
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。
比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，
但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，
除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=extra['city'], job=extra['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **extra)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
**extra表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，
kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。
19.命名关键字参数
对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。
至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。
仍以person()函数为例，我们希望检查是否有city和job参数：
def person(name, age, **kw):
if 'city' in kw:
# 有city参数
pass
if 'job' in kw:
# 有job参数
pass
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
但是调用者仍可以传入不受限制的关键字参数：
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', addr='Chaoyang', zipcode=123456)
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，
例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下：
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下：
>>> person('Jack', 24, city='Beijing', job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错：
>>> person('Jack', 24, 'Beijing', 'Engineer')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
由于调用时缺少参数名city和job，
Python解释器把这4个参数均视为位置参数，但person()函数仅接受2个位置参数。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用：
def person(name, age, *, city='Beijing', job):
print(name, age, city, job)
由于命名关键字参数city具有默认值，调用时，可不传入city参数：
>>> person('Jack', 24, job='Engineer')
Jack 24 Beijing Engineer
使用命名关键字参数时，要特别注意，*不是参数，而是特殊分隔符。
如果缺少*，Python解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数：
def person(name, age, city, job):
# 缺少 *，city和job被视为位置参数
pass
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
20.切片
取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：
>>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
取前3个元素，应该怎么做？
对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：
>>> L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
如果第一个索引是0，还可以省略：
>>> L[:3]
tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple：
>>> (0, 1, 2, 3, 4, 5)[:3]
(0, 1, 2)
字符串'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：
>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'
在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。
Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
21.默认情况下，dict迭代的是key。
如果要迭代value，可以用for value in d.values()，
如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in d.items():
... print(k, '=', v)
y = B
x = A
z = C
那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False
最后一个小问题，如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？
Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
... print(i, value)
0 A
1 B
2 C
22.列表生成式
>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来
for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
还可以使用两层循环，可以生成全排列：
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']
最后把一个list中所有的字符串变成小写：
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
23.要创建一个generator，有很多种方法
第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
同样的，把函数改成generator后，
我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代
24.yield
def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)
>>> for n in odd():
print(n)
step 1
1
step 2
33
step 3
55
我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
25.要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数。
>>> def now():
... print('2015-3-25')
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25
函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字：
>>> now.__name__
'now'
>>> f.__name__
'now'
现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，
但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
>>> bart.age = 8
>>> bart.age
8
>>> lisa.age
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'
如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，
在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），
只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把Student类改一改：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：
class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
需要注意的是，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。
有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了
_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'
但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。
总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。
比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：
class Dog(Animal):
pass
class Cat(Animal):
pass
要理解什么是多态，我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样：
a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：
>>> isinstance(a, list)
True
>>> isinstance(b, Animal)
True
>>> isinstance(c, Dog)
True
所以，在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是，反过来就不行：
>>> b = Animal()
>>> isinstance(b, Dog)
False
Dog可以看成Animal，但Animal不可以看成Dog。
获取对象信息
当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？
使用type()
首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：
基本类型都可以用type()判断：
>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>
如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：
>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True
使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
>>> dir('ABC')
====================================================
186/531
>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25
但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：
>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'
为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：
>>> def set_score(self, score):
... self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, Student)
给class绑定方法后，所有实例均可调用：
>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99
通常情况下，上面的set_score方法可以直接定义在class中，
但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能，这在静态语言中很难实现。
如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。
为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：
class Student(object):
__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
然后，我们试试：
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
由于'score'没有被放到__slots__中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。
使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：
>>> class GraduateStudent(Student):
... pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999
除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。
怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __str__(self):
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
...
>>> print(Student('Michael'))
Student object (name: Michael)
高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，Python也不例外。
try
让我们用一个例子来看看try的机制：
try:
print('try...')
r = 10 / 0
print('result:', r)
except ZeroDivisionError as e:
print('except:', e)
finally:
print('finally...')
print('END')
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，
如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，
即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。
所有的错误类型都继承自BaseException
try:
print('try...')
r = 10 / 0
print('result:', r)
except BaseException as e:
print('except:', e)
finally:
print('finally...')
print('END')
可以使用Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：
except Exception as e:
logging.exception(e)
同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出
raise 抛出错误
如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。
目前比较好的Python IDE有PyCharm：
第一种是CPU等着，也就是程序暂停执行后续代码，等100M的数据在10秒后写入磁盘，再接着往下执行，这种模式称为同步IO；
另一种方法是CPU不等待，只是告诉磁盘，“您老慢慢写，不着急，我接着干别的事去了”，
于是，后续代码可以立刻接着执行，这种模式称为异步IO。
26.读文件
要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'r')
标示符'r'表示读，这样，我们就成功地打开了一个文件。
248/531
如果文件不存在，open()函数就会抛出一个IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在：
>>> f=open('/Users/michael/notfound.txt', 'r')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/Users/michael/notfound.txt'
如果文件打开成功，接下来，调用read()方法可以一次读取文件的全部内容，Python把内容读到内存，用一个str对象表示：
>>> f.read()
'Hello, world!'
最后一步是调用close()方法关闭文件。文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的：
>>> f.close()
Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法：
with open('/path/to/file', 'r') as f:
print(f.read())
如果文件很小，read()一次性读取最方便；如果不能确定文件大小，反复调用read(size)比较保险；如果是配置文件，调用readlines()最方便：
for line in f.readlines():
print(line.strip()) # 把末尾的'
'删掉
要读取二进制文件，比如图片、视频等等，用'rb'模式打开文件即可：
>>> f = open('/Users/michael/test.jpg', 'rb')
>>> f.read()
b'xffxd8xffxe1x00x18Exifx00x00...' # 十六进制表示的字节
要读取非UTF-8编码的文本文件，需要给open()函数传入encoding参数，例如，读取GBK编码的文件：
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk')
>>> f.read()
'测试'
遇到有些编码不规范的文件，你可能会遇到UnicodeDecodeError，
因为在文本文件中可能夹杂了一些非法编码的字符。
遇到这种情况，open()函数还接收一个errors参数，表示如果遇到编码错误后如何处理。
最简单的方式是直接忽略：
>>> f = open('/Users/michael/gbk.txt', 'r', encoding='gbk', errors='ignore')
写文件
写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符'w'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件：
>>> f = open('/Users/michael/test.txt', 'w')
>>> f.write('Hello, world!')
>>> f.close()
251/531
你可以反复调用write()来写入文件，但是务必要调用f.close()来关闭文件。
当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。
只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。
忘记调用close()的后果是数据可能只写了一部分到磁盘，剩下的丢失了。
所以，还是用with语句来得保险：
with open('/Users/michael/test.txt', 'w') as f:
f.write('Hello, world!')
要写入特定编码的文本文件，请给open()函数传入encoding参数，将字符串自动转换成指定编码。
27.StringIO和BytesIO
StringIO
很多时候，数据读写不一定是文件，也可以在内存中读写。
StringIO顾名思义就是在内存中读写str。
要把str写入StringIO，我们需要先创建一个StringIO，然后，像文件一样写入即可：
>>> from io import StringIO
>>> f = StringIO()
>>> f.write('hello')
5
>>> f.write(' ')
1
>>> f.write('world!')
6
>>> print(f.getvalue())
hello world!
getvalue()方法用于获得写入后的str。
要读取StringIO，可以用一个str初始化StringIO，然后，像读文件一样读取：
>>> from io import StringIO
>>> f = StringIO('Hello!
Hi!
Goodbye!')
>>> while True:
... s = f.readline()
... if s == '':
... break
... print(s.strip())
...
Hello!
Hi!
Goodbye!
BytesIO
StringIO操作的只能是str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO。
BytesIO实现了在内存中读写bytes，我们创建一个BytesIO，然后写入一些bytes：
>>> from io import BytesIO
>>> f = BytesIO()
>>> f.write('中文'.encode('utf-8'))
6
>>> print(f.getvalue())
b'xe4xb8xadxe6x96x87'
请注意，写入的不是str，而是经过UTF-8编码的bytes。
和StringIO类似，可以用一个bytes初始化BytesIO，然后，像读文件一样读取：
>>> from io import StringIO
>>> f = BytesIO(b'xe4xb8xadxe6x96x87')
>>> f.read()
b'xe4xb8xadxe6x96x87'
小结
StringIO和BytesIO是在内存中操作str和bytes的方法，使得和读写文件具有一致的接口。
操作文件和目录的函数一部分放在os模块中，一部分放在os.path模块中，这一点要注意一下。
查看、创建和删除目录可以这么调用：
# 查看当前目录的绝对路径:
>>> os.path.abspath('.')
'/Users/michael'
# 在某个目录下创建一个新目录，首先把新目录的完整路径表示出来:
>>> os.path.join('/Users/michael', 'testdir')
'/Users/michael/testdir'
# 然后创建一个目录:
>>> os.mkdir('/Users/michael/testdir')
# 删掉一个目录:
>>> os.rmdir('/Users/michael/testdir')
把两个路径合成一个时，不要直接拼字符串，而要通过os.path.join()函数，
这样可以正确处理不同操作系统的路径分隔符。
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，
在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
Python提供了pickle模块来实现序列化。
首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'x80x03}qx00(Xx03x00x00x00ageqx01Kx14Xx05x00x00x00scoreqx02KXXx04x00x00x00nameqx03Xx03x00x00x00Bobqx04u.'
pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后，就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()
看看写入的dump.txt文件，一堆乱七八糟的内容，这些都是Python保存的对象内部信息。
当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，
也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。
我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
变量的内容又回来了！
当然，这个变量和原来的变量是完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，
并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
JSON
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，
因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘
或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。
要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，
后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
不过，下次如果遇到一个Teacher类的实例，照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒，把任意class的实例变为dict：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
因为通常class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个dict，用来存储实例变量。
也有少数例外，比如定义了__slots__的class。
==================================================
有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。
在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）
由于每个进程至少要干一件事，所以，一个进程至少有一个线程。当然，像Word这种复杂的进程可以有多个线程，多个线程可以同时执行，多线程的执行方式和多进程是一样的，
也是由操作系统在多个线程之间快速切换，让每个线程都短暂地交替运行，看起来就像同时执行一样
Python既支持多进程，又支持多线程，我们会讨论如何编写这两种多任务程序。
==========================================
由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，
并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。
Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，
对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块
创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现：
balance = 0
lock = threading.Lock()
def run_thread(n):
for i in range(100000):
# 先要获取锁:
lock.acquire()
try:
# 放心地改吧:
change_it(n)
finally:
# 改完了一定要释放锁:
lock.release()
当多个线程同时执行lock.acquire()时，
只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止
=========================================
A|B可以匹配A或B，所以[P|p]ython可以匹配'Python'或者'python'。
^表示行的开头，^d表示必须以数字开头。
$表示行的结束，d$表示必须以数字结束
===========================
re模块
有了准备知识，我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用转义，所以要特别注意：
s = 'ABC\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# 'ABC-001'
因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了：
s = r'ABC-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：
# 'ABC-001'
先看看如何判断正则表达式是否匹配：
>>> import re
>>> re.match(r'^d{3}-d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> re.match(r'^d{3}-d{3,8}$', '010 12345')
>>>
match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。
virtualenv
每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。
virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。
首先，我们用pip安装virtualenv：
$ pip3 install virtualenv
然后，假定我们要开发一个新的项目，需要一套独立的Python运行环境，可以这么做：
第一步，创建目录：
Mac:~ michael$ mkdir myproject
Mac:~ michael$ cd myproject/
Mac:myproject michael$
第二步，创建一个独立的Python运行环境，命名为venv：
Mac:myproject michael$ virtualenv --no-site-packages venv
Using base prefix '/usr/local/.../Python.framework/Versions/3.4'
New python executable in venv/bin/python3.4
Also creating executable in venv/bin/python
Installing setuptools, pip, wheel...done.
命令virtualenv就可以创建一个独立的Python运行环境，我们还加上了参数--no-site-packages，这样，已经安装到系统Python环境中的所有第三方包都不会复制过来，这样，我们就得到了一个不带任何第三方包的“干净”的Python运行环境。
新建的Python环境被放到当前目录下的venv目录。有了venv这个Python环境，可以用source进入该环境：
Mac:myproject michael$ source venv/bin/activate
(venv)Mac:myproject michael$
注意到命令提示符变了，有个(venv)前缀，表示当前环境是一个名为venv的Python环境。
下面正常安装各种第三方包，并运行python命令：
(venv)Mac:myproject michael$ pip install jinja2
...
Successfully installed jinja2-2.7.3 markupsafe-0.23
(venv)Mac:myproject michael$ python myapp.py
...
在venv环境下，用pip安装的包都被安装到venv这个环境下，系统Python环境不受任何影响。
也就是说，venv环境是专门针对myproject这个应用创建的。
退出当前的venv环境，使用deactivate命令：
(venv)Mac:myproject michael$ deactivate
Mac:myproject michael$
此时就回到了正常的环境，现在pip或python均是在系统Python环境下执行。
完全可以针对每个应用创建独立的Python运行环境，这样就可以对每个应用的Python环境进行隔离。
virtualenv是如何创建“独立”的Python运行环境的呢？
原理很简单，就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境，用命令source venv/bin/activate进入一个virtualenv环境时，
virtualenv会修改相关环境变量，让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境
小结
virtualenv为应用提供了隔离的Python运行环境，解决了不同应用间多版本的冲突问题。
用TCP协议进行Socket编程在Python中十分简单，对于客户端，要主动连接服务器的IP和指定端口，
对于服务器，要首先监听指定端口，然后，对每一个新的连接，创建一个线程或进程来处理。通常，服务器程序会无限运行下去。
同一个端口，被一个Socket绑定了以后，就不能被别的Socket绑定了。
===================
$ pip install mysql-connector-python --allow-external
我们演示如何连接到MySQL服务器的test数据库：
# 导入MySQL驱动:
>>> import mysql.connector
# 注意把password设为你的root口令:
>>> conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', database='test')
>>> cursor = conn.cursor()
# 创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
# 插入一行记录，注意MySQL的占位符是%s:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['1', 'Michael'])
>>> cursor.rowcount
1
# 提交事务:
>>> conn.commit()
>>> cursor.close()
# 运行查询:
>>> cursor = conn.cursor()
>>> cursor.execute('select * from user where id = %s', ['1'])
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'Michael')]
# 关闭Cursor和Connection:
>>> cursor.close()
True
>>> conn.close()
===========================================韦玮爬虫课程的python基础================================================
方向：数据分析与挖掘
机器学习
自动化运维
print()
注释：1.# 2.''' '''注释法
数据类型：
数 字符串 列表 元组 集合 字典
列表：[]
元组：()
字典：{键：值，键：值}
集合：set（）去重
e=set（“abcdef）
f=set（“sdfrhg”）
e-f e中有f中没有的元素
+号可以用于字符串的链接
"abc"+"def"
缩进： tab
有三种控制流
1.顺序结构
2.条件分支结构
3.循环结构
whlie现实没有for用的多
for：遍历列表
a=[1,'a',23]
for i in a：
for：进行常规循环
for i in range（0,10）:
break 和 continue：中断一次循环，继续下一次循环
a=["AA","B",'C','D']
for i in a:
if(i=='c'):
contine
print(i)
会输出"AA","B",'D' 中断一次c继续
print（，end=""）end=“”代表不换行输出
print（） 换行
================================
系统自带的模块都在安装目录lib目录中
import 模块名
from 模块名 import 方法名
==============
模块类别：
自带模块
第三方模块 pip安装 whl下载后再用pip安装 直接复制 anaconda
自定义模块
============
文件操作
open（文件地址，操作形式）
/ 向左斜杠
w：写入
r：读取
b：二进制
a+：追加
==========================
异常
try：
程序
except exception as 异常名称err：
异常处理部分如print（err）
注意try except的位置，是否可以做到异常后的程序继续
=======================
面向对象
class cl1：
pass
构造函数： 类在实例化的时候自动首先触发的方法 初始化
__init__(self,参数) 两个下划线
class cl2：
def __init__(self):
print(""")
给类加上参数：构造方法加上参数
class cl3：
def __init__(self，name，job):
print(""")
=========================
属性：类里面的变量
class cl4：
def __init__(self，name，job):
self.name=name
self.job=job
=======================
方法：类里面的函数 def 函数名（self，参数）
class cl5：
def myfunc1(self):
print("hello")
class cl6：
def __init__(self，name):
self.name=name
def myfunc1(self):
print("hello"+name)
===========================