简单输入输出
输出
print 10 , '十'
输入
name = raw_input()
python基础
数据类型和变量
常规类型：整形、浮点型、字符串(以' 或者 " 括起来)、布尔值(True, False 奇怪为什么用大写)。
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转义使用\
多行请用'''...'''表示
布尔运算符：and or not
空值：None
python并无实质常量，只有约定常量，全大写表示（个人觉得使用objective-c的k开头表示法也不错。比如kServerAddress）
字符串和编码
在日常编写中似乎用不太到字符编码互转的功能
字符串格式化: 'hello , %@' % 'world!'
使用%s占位符， 使用 % 表示需要格式化字符串，后跟tuple变量
使用list和tuple
list其实就是数组，定义：['1', 'hello']
使用len(list)计算数组元素个数
使用（1, 2, 3）定义tuple，其实就是不可变的数组。
条件判断和循环
if condition : block elif condition: block else : block代码段落需要严格缩进，不需要大括号。
for item in list: block
range(number)可以生成从0 到 number-1的list
while condition : block
可以使用int('string')或者float('string')获取对应值
使用dict和set
字典类型：dict = {'key' : value}
使用dict[key]直接取值会报错，方法是使用 dict.get(key)，如果没有值会返回None
使用pop(key)删除一个item
set可以看成是在帮你管理一个不可重复元素的列表，并提供一些高级功能，比如联合（\）、交(&)、差(-)和对称差集(^)
函数
定义函数
空函数：pass
类型检查，python是类型不安全的，所以我们可以通过isinstance(var, (type1, type2))来检查类型
返回多个值，使用tuple。不过可以省略括号，类似x, y = 3, 4
默认值：def method(arg1 = 'arg1')，注意默认参数只能放到最后
可变参数：def method(*var_arg):，其中var_arg是一个tuple，可以使用for in来遍历
关键字参数：def method(**key):，关键字参数不限制传入的参数个数和类型，会在函数内部组合成一个dict
参数组合：当定义为def func(a, b, c=0, *args, **kw):可以这样调用：func(*args, **kw)其中，args为tuple， kw为字典
递归函数，注意递归函数的溢出崩溃问题。python并没有为尾递归做优化，所以还是会崩溃的。
高级特性
切片
array[0:3]：表示从第0个元素开始，取3个
array[-3:-1]：表示取倒数第三，第二个元素，-1表示最后一个。
array[::5]：表示每5个取一个元素
字符串也可以切片
迭代
迭代即使用：for item in array，array既可以是数组，也可以是字典或者字符串
判断是否可以迭代，isinstance(object, Iterable)，判断对象是否实现了Iterable接口
迭代dict：for key in dict遍历key。for value in dict.itervalues()遍历value。for k, v in dict.iteritems()遍历key和value
列表生成器
列表生成使用range(start, end)函数
混合生成使用简写for in 迭代。[x * x for x in range(1, 10) if x % 2 == 0]
也可以使用两层循环，[x * y for x in range(1, 10) for y in range(20, 30)]
生成器
如果你需要一组序列，但是太大，占用内存过多。那么可以使用生成器，它是实时计算的列表。
将列表生成表达式的[]变为()即可。
可以将一个函数变成一个生成器，只需要添加yield item语句即可，生成器会在遇到yield的时候返回对应结果，下次next从上次yield之后开始执行。
函数式编程
高阶函数
函数可以赋值给变量，可以当成参数传递给函数
map：对每个列表中得元素作用一个函数，并返回。
reduce：将结果和下个元素传给函数，最终返回一个结果。
filter：过滤器，使用方法跟map差不多，是返回结果为true的元素
sorted：排序，跟map差不多
返回函数
可以在函数中定义函数，并返回。就像一个变量一样。
闭包：返回的函数可以使用定义函数内部的变量
匿名函数
匿名函数即lamdba表达式：lamdba 参数 : 表达式
装饰器
概念：即在函数执行前后加一些逻辑不想管的代码，比如log
实现
def log(func): @functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print 'call %s():' % func.__name__ return func(*args, **kw) return wrapper
@logdef now():
print '2013-12-25'
偏函数
简单的讲就是创建具有特定模式的函数别名，这个特定模式大概指的是设定好某些参数（默认参数），来达到简写的目的。
int2 = functools.partial(int, base=2)这样就创建了一个专门转化二进制的函数了。因为我们设定了默认参数base = 2
当参数太多需要简化的时候就是用偏函数
模块
模块
一个py文件就是一个模块，目录就是包名
使用模块
这是一个标准的模块模板
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-' a test module '__author__ = 'Michael Liao'import sysdef test():
args = sys.argv if len(args)==1: print 'Hello, world!'
elif len(args)==2: print 'Hello, %s!' % args[1] else: print 'Too many arguments!'if __name__=='__main__':
test()
模块内部的私有变量和函数一律使用_开头，且不要在外部进行引用。
安装第三方模块
pip install 模块名称
使用__future__
future可以把下个版本的新功能添加到当前版本
面向对象编程
类和实例
定义类
class ClassName(SuperClass):
pass
构造方法def __init__(self,args)`
访问限制
使用__双下划线开头可以让变量成为私有，外部无法访问。也可以通过添加getter、setter来控制访问操作。
继承和多态
继承就在定义的时候写上父类的名称，多态就覆盖父类的方法。
获取对象信息
使用type()判断类型信息
使用isinstance()判断继承关系
使用dir()获取对象的所有方法和属性
面向对象高级编程
使用slots
动态添加属性：instance.pro = 10
动态添加方法:instance.newmethod = MethodType(method_name, instance, class_name)
为了防止胡乱添加属性可以使用__slots__ = (被允许的属性)
使用@property
如下，定义了一个score的属性
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
多重继承
最好不要用多重继承，用mixin
mixin其中概念，用类来提供一组相似功能。类似实现过的接口。
定制类
使用类似slots来定制一个类的行为。
str打印类时的信息
repr直接写打印出来的信息
iter用于for ... in迭代，__iter__返回下一个迭代对象，next()用于拿到循环的下一个值
getitem提供下标访问
getattr当找不到这个属性的时候会调用这个方法
call当使用instance()这样来把对象实例当成方法调用的时候，其实调用的就是__call__。
可以使用callable(thing)来判断一个东西是否可以被当成方法调用
使用元类
types()：使用它来动态构建类，方法是types('ClassName', (SuperClass, ), dict(methodName = method))
错误、调试和测试
错误
try...except...finally...
错误基类是BaseException
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常见的错误类型
记录错误，使用python模块logginglogging.exception(exception instance)可以将错误调用对战输出出来
也可以自定义错误类型，方法是继承自某个Exception，然后使用raise语句
直接写raise可以把当前exception抛出，让上层调用处理。
调试
断言：assert is true? , 'error message'
logging可以方便的输出日志，包括错误。
logging.info('info')。method可以是debug，info，warning，error中的一个。
可以指定当前输出的method，方法是指定当前输出级别logging.basicConfig(level=logging.INFO)
pdb：python -m pdb err.py 开始调试l 查看代码n单步执行p查看变量q结束测试c继续执行
程序内部设置断点：import pdb，在可能出错的地方放置pdb.set_trace()
还是使用IDE吧pycharm，
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