1、【List补充】
在循环一个列表时，最好不要使用元素和索引进行删除操作，一旦删除，索引会随之改变，容易出错。
如果想不出错，可以采用倒着删除的方法，因为倒着删除进行的话，只是后面元素的位置发生了变化(位移），但不影响前面元素的排列位置。
元组在只有一个元素时，需要加个逗号来防止岐义。
将列表中索引为奇数的元素进行删除，有三种方法（思路）:
第一种是最简单的del加切片:
例：
li = ['老男孩', 'python', 'alex', 'wusir', 'egon', 'ritian', '女神']
del li[1::2]
print(li)和步长操作；
结果：['老男孩', 'alex', 'egon', '女神']
第二种是先挑选出索引为偶数的元素（因为反过来说要保留的是它们），
加进一个新列表，再将新列表赋值给旧列表；
li = ['老男孩', 'python', 'alex', 'wusir', 'egon', 'ritian', '女神']
l1 =[]
for i in range(len(li)):
if i % 2 == 0:
l1.append(li[i])
li = l1
print(li)
结果：['老男孩', 'alex', 'egon', '女神']
第三种是通过for循环，通过range索引范围找出奇数位置的元素来进行单个单个的del，但是要注意的是要将范围倒过来进行操作，如下：
li = [11, 22, 33, 44, 55]
for i in range(len(li)-1, -1, -1):
if i % 2 == 1:
del li[i]
print(li)
结果：[11, 33, 55]
注意不要使用index查找元素来确定索引的方式，因为一旦列表中有多个同名的元素存在时，index就会导致错误，和你预想中的效果不一样，index查找返回的是第一个找到的元素的索引位置。
2、【dict补充】
题：删除以下字典中，键包含k的键值对。
dic = {'k1':'value1', 'k2':'value2', 'name':'wusir'}
假如我们试图for遍历键直接去删除的话：
dic = {'k1':'value1', 'k2':'value2', 'name':'wusir'}
for i in dic:
print(i)
if 'k' in i:
del dic[i]
print(dic)
会出现如下报错：
Traceback (most recent call last):
k1
File "E:/Python/day07/temp.py", line 20, in <module>
for i in dic:
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
这是因为，
在循环（迭代）字典时，是不能进行改变字典大小的操作的（增加或删除此字典的键值对）。
故可行的是先将所有键取出放在一个列表中，再循环这个列表来进行删除。
li =[]
for i in dic:
if 'k' in i:
li.append(i)
for k in li:
del dic[k]
print(dic)
{'name': 'wusir'}
以上代码其实还可以优化成不用先行创建空列表，而是直接list转换查询到的所有键的dict.keys()容器成列表，如下：
dic = {'k1':'value1', 'k2':'value2', 'name':'wusir'}
lis =list(dic.keys())
for key in lis:
if 'k' in key:
del dic[key]
print(dic)
另，数据转换补充
tuple <---> list
List(tuple)
tuple(list)
3、【集合set】
从事数据开发的可能常用到它
集合的样子，如：set = {11, 22, 33}
集合：
数据类型：里面的元素不重复，无序（意味着没有索引，不能改，可以增删查），它里面的元素是可hash的，但集合本身是不可哈希的，不能作为字典的key。
作用：
1、去重。
（面试必有一道去重题，不提算法的情况下，直接转换成集合）
2、数据关系的测试。（两个集合之间的交并集等）
li = [11,11,22,22,55,55,66,66,33,33,33,44]
li = list(set(li))
print(li)
增加：
set.add()
hum = {'枪兵', '弓箭手', '狮鹫', '剑士'}
hum.add('僧侣')
print(hum)
{'枪兵', '弓箭手', '僧侣', '狮鹫', '剑士'}
set.update(迭代增加)
hum = {'枪兵', '弓箭手', '狮鹫', '剑士'}
soldires = ['骑士', '天使', '僧侣']
hum.update(soldires)
print(hum)
{'剑士', '僧侣', '骑士', '狮鹫', '天使', '枪兵', '弓箭手'}
删除：
set.remove()按照元素去删除，删除不存在的元素会引发异常
hum = {'枪兵', '弓箭手', '狮鹫', '剑士'}
hum.remove('枪兵')
print(hum)
{'狮鹫', '弓箭手', '剑士'}
set.discard()删除集合指定的元素，删除不存在的元素不会引发报错（它什么都不做）
set.pop()随机删除（因为无序），有返回值，返回被删除的值
hum = {'枪兵', '弓箭手', '狮鹫', '剑士'}
print(hum.pop())
print(hum)
剑士
{'狮鹫', '弓箭手', '枪兵'}
set.clear() 清空集合【空集合表现为set()】
hum = {'枪兵', '弓箭手', '狮鹫', '剑士'}
hum.clear()
print(hum)
set()
del set 删除整个集合
查：
for遍历去查询所有元素
for i in set：
print(i)
# 求交集 （求两个集合中都有的元素）
set1 & set2
set1.intersection(set2)
例：
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
print(set1 & set2) # 显示{1, 4, 5}
print(set1.intersection(set2)) # 显示{1, 4, 5}
# 反交集 （反过来返回两个集合中交集除外的元素）
set1 ^ set2
set1.symmetric_difference(set2)
例：
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
print(set1 ^ set2) # 显示{2, 3, 6, 7}
print(set1.symmetric_difference(set2)) # 显示{2, 3, 6, 7}
# 计算交集并更新成交集操作
intersection_update
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
set1.intersection_update(set2)
print(set1)
{1, 4, 5}
set1集合变成了交集的元素。
# 并集 （合并，相同的被覆盖）
set1 | set2 （且去重）
set1.union(set2)
例：
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
print(set1 | set2)
print(set1.union(set2))
# 显示：
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
# 并集计算并更新成并集
set1.update(set2)
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
set1.update(set2)
print(set1, set2)
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} {1, 4, 5, 6, 7}
可以看到只有前者被替换成了并集。
# 差集 （前者减去后者中有的前者元素，所剩的集合）
set1 - set2
set2 - set1
set1.difference(set2)
例：
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
print(set1 - set2) #显示{2, 3}
print(set2 - set1) #显示{6, 7}
# 差集更新
set1.difference_update(set2)
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
set1.difference_update(set2)
print(set1, set2)
{2, 3} {1, 4, 5, 6, 7}
set1被替换成set1和set2的差集了。也就是它不但计算两者的差集，同时还将差集结果替换前者集合。
# 对称差集，计算两两之间的差集，返回的是合起来的差集结果集合
symmetric_difference()
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
print(set1.symmetric_difference(set2))
{2, 3, 6, 7}
# 子集 (返回bool值）
set1.issubset(set2)
set1 < set2
例：
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
print(set1 < set2) # 返回False
set3 = {33, 35, 38}
set4 = {21, 22, 33, 35, 38}
print(set3.issubset(set4))
# 返回True，set3是set4的子集，换言之，set4中的元素中包含有set3的所有元素。
# 超集
set2.issuperset(set1)
set2 > set1
例：
set3 = {33, 35, 38}
set4 = {21, 22, 33, 35, 38}
print(set3.issuperset(set4)) # False
print(set4 > set3) # True
# frozenset （冰冻集合）
冰冻集合是一种特殊的集合类型,也是集合(集合是列表的话,冰冻集合就是元组)
(将集合变成字典键，不可变类型的集合）
frozenset（set）
set3 = {33, 35, 38}
set4 = {21, 22, 33, 35, 38}
print(frozenset(set3), type(frozenset(set3)))
dic = {frozenset(set4):'test'} #转化成字典键值
print(dic)
print(set3, type(set3))
frozenset({33, 35, 38}) <class 'frozenset'>
{frozenset({38, 33, 35, 21, 22}): 'test'}
{33, 35, 38} <class 'set'>
基本的集合推导式
>>> var ={'centos', 'openSUSE', 'Ubuntu', 'reahat'}
>>> result = {'*'+i+'*' for i in var}
>>> print(result)
{'*centos*', '*openSUSE*', '*Ubuntu*', '*reahat*'}
带条件判断的集合推导式
>>> result = {i for i in var if i !='centos'}
>>> print(result)
{'Ubuntu', 'openSUSE', 'reahat'}
多循环集合推导式
>>> colors = {'red', 'blue', 'pink'}
>>> sizes = {36, 37, 38, 39}
>>> result = {c + str(s) for c in colors for s in sizes}
>>> print(result)
{'pink37', 'red38', 'pink39', 'pink36', 'red37', 'blue39', 'blue38', 'blue37', 'blue36', 'pink38', 'red39', 'red36'}
# isdisjoint() 检测2个集合是否不存在交集 存在交集则返回False
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 1}
set3 = {8, 9, 10}
print(set1.isdisjoint(set2))
print(set2.isdisjoint(set3))
False
True
4、【深浅copy】浅谈
# copy 不再是指向同一个内存空间，而是在内存中又开辟了新的另一个内存空间
l1 = [1, 2, 3]
l2 = l1.copy()
l1.append(4)
print(l1, l2)
#copy，对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址，从第二层开始以及更深层来说，它们用的是同一个（会保持一致性）。
#对于切片来说，它也是一种浅copy
l1 = [1, 2, [1, 2, 3], 4]
l2 = l1.copy()
l1[2].append(5)
print (l1, l2)
# deep.copy 深copy
# 改变任意一个的任何元素，不管多少层嵌套（几维），它都是新开辟了内存空间，独立存在的。
improt copy
l1 = [1, 2, [1, 2, 3], 4]
l2 = copy.deepcopy(l1)
#创建了一个一模一样，但内存空间完全没有关系的，
l1[2].append(5)
print(l1, l2)
print(id(l1[2]),id(l2[2])
Python中对象的赋值都是传递了对象引用（同一内存地址）;
使用copy.copy()进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的嵌套（多维）元素，依然使用原始的引用;
使用copy.deepcopy()进行深拷贝,可以做到复制一个容器（有嵌套）对象，
使它里面的所有元素（包含元素的子元素）都是开辟新的内存空间;
对于非容器类型（如数字、字符串、和其他'原子'类型的对象）没有被拷贝一说,
因为对原字符串的操作都会生成新的字符串;
如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝。
5、编码的补充
s = 'tiele'
s1 = s.encode('utf-8') unicode ---> utf-8 转码
s2 = s1.decode('utf-8') utf-8 --->unicode 解码
gbk ----> utf-8
两者不能直接进行转换， 都需要借助unicode
s = 'tiele'
s1 = s.encode('gbk')
s2 = s1.decode('gbk')
s3 = s2.encode('utf-8')
或
s2 = s1.decode('gbk').encode('utf-8')
end