1.格式化输出中的f-string，亦称为格式化字符串常量：f'{}'
for i in li:
if type(i) == str:
print(f'"{i.lower()}"') # 这里的双引号是为了输出的是字符串，不加也行
2.运算符
执行顺序：() => not => and => or
x or y:
当x是非零，返回x
当x是零，返回y
and和or相反
3.字典
新增方式：
dic = {'k1':'v1','k2':'v2'}
dic.setdefault('k3', 'v3') #如果在字典中存在这个key，就不进行任何操作，不存在就进行添加
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更新方式：
dic1 = {'key':'value','name1':'dic1_value1','qqq':'111'}
dic2 = {'火女':'安妮','火男':'布兰德','qqq':'222'}
dic1.update(dic2) # 将dic2更新到dic1，如果两个字典中有相同的key时，dic2的k-v键值对会覆盖dic1的k-v键值对
print(dic1) new_dic = dict(**dic1, **dic2) # 将dic1和dic2合并为一个新的字典。如果两个字典中有相同的key时会报错。
print(new_dic)
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查看方式：
print(dic.get('k3', '没有这个值')) #没有这个value返回None，可以指定返回的内容
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解构（解包）：
a, b = '12' # 将后边解构打开按位置赋值给变量。支持：字符串、列表、元组
print(a)
print(b)
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删除（循环删除要注意。列表和字典都不能在循环的时候进行删除. 字典在循环的时候不允许改变大小）
dic = {'提莫':'冯提莫', '发姐':'陈一发儿', '55开':'卢本伟'}
lst = []
for k in dic:
lst.append(k)
for el in lst:
dic.pop(el)
print(dic)
4.小数据池
数字小数据池的范围 -5 ~ 256 字符串中如果有特殊字符他们的内存地址就不一样 字符串中单个*20以内他们的内存地址一样,单个*21以上内存地址不一致
5.zip函数（个人感觉主要是对列表的处理）
a = [[11, 22, 33], [44, 55, 66]] b = [[77, 88, 99], [88, 99, 10]] f = zip(*a, *b) lst = list(f) print(lst) for i in lst: print(i) # 打印的是元组
6.深浅拷贝
书读百遍其义自见。今天再看深浅拷贝，灵光一闪。彻底懂了这玩意。
之所以存在深浅拷贝，最主要的就是共享内存这4个字。拷贝：原则上就是把数据分离出来，复制其数据，并以后修改互不影响。
https://www.cnblogs.com/feifeifeisir/p/10426263.html，参考这个博主写的
7.函数参数存放顺序
顺序:位置参数, *args, 默认值参数, **kwargs
形参的位置*,**: 聚合
实参的位置*,**: 打散
def chi(name, *food, location="北京", **kwargs): # 参数名是food、kwargs：*表示位置参数动态传参 **表示关键字参数动态传参
print(location)
print(name + "要吃", food, '。这个的关键字动态参数', kwargs)
lst = ["狗不理", "大麻花", "天津"]
other = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
chi("小伙", *lst, **other) # 这里加*号和不加可以分别看一下效果
chi("小伙", *lst, good_food="狗不理", no_good_food="汉堡", drink="大白梨", ice_cream="巧乐兹")
8.闭包
闭包:在内层函数中访问外层函数的局部变量 好处: 1. 保护你的变量不受外界影响 2. 可以让变量常驻内存 写法:
def outer():
a = 10
def inner():
print(a)
print(inner.__closure__) # 如果打印的是None. 不是闭包. 如果不是None, 就是闭包
return inner
9.迭代器、生成器、装饰器
迭代器和生成器参考
https://www.cnblogs.com/muyuyingfeng/p/11040872.html
迭代器：
使用dir来查看该数据包含了哪些方法 用来遍历列表,字符串,元祖....这些可迭代对象 可迭代对象(Iterable):里面有__iter__()可以获取迭代器, 没有__next__() 迭代器(Iterator):里面有__iter__()可以获取迭代器, 还有__next__() 迭代器特点: 1. 只能向前. 2. 惰性机制. 3. 节省内存.(生成器)
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生成器：
之所以要用生成器，就是为了解决大数据存储的占用内存的问题(数学界的各种穷举)。是一个特殊的迭代器，个人理解成一个手写的迭代器。
特点：只能向前，惰性机制，节省内存
生成器函数：如果一个函数有 yield 关键字，那么这个函数的返回值就是一个生成器
生成器推导式：gen = (x for x in range(5))，此时的gen就是一个生成器
使用for循环调用：
for item in gen:
print(item)
使用next或者send调用：send不能用在开头或者结尾
print(next(gen)
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装饰器参考
https://www.cnblogs.com/arvin-feng/p/11108799.html
https://www.cnblogs.com/muyuyingfeng/p/11039986.html
10.内置函数
lambda sorted() filter() map()
11.模块部分常用的多写写
12.oop部分
面向对象3大特性：封装、继承、多态
1.封装：
A.将相关功能封装到一个类中
B.将数据封装到一个对象中
2.继承：
这里要注意一下super关键字。
写法：super(子类, self).func
使用的是C3算法。具体可以参考这篇博客 https://www.cnblogs.com/shengulong/p/7892266.html
C3算法简单描述就是：从下往上找，从左往右找，从入度为0的开始找，最终返回的是一个列表
3.多态：鸭子模型
4.反射相关的4个：
getattr # 根据字符串的形式，去对象中找成员。 hasattr # 根据字符串的形式，去判断对象中是否有成员。 setattr # 根据字符串的形式，动态的设置一个成员（内存） delattr # 根据字符串的形式，动态的删除一个成员（内存）
13.网络编程部分：黏包、断点续传、tcp三次握手四次挥手、socket源码理解
14.多线程：GIL锁、线程安全、计算密集型使用多进程，IO密集型使用多线程、生产消费者模型