首先，python有兩個版本，一個是Python2.X，一個是Python3.X，目前Python3.X越來越普及，這兩個版本是不兼容的，但由於我所用的大部分學習資料是用Python2.X的語法規則寫的，因而我整理的語法規則是基於Python2.X。我整理的部分基本上是我容易遺忘的地方。

數據類型：整數（%d），浮點數(%f)，字符串（str）(%s)，布爾值，空值，變量，常量 // -->地板除，除之後還是整數。Python的浮點數也沒有大小限制，但是超出一定範圍就直接表示為inf（無限大）。

字符串與編碼，對於單個字符的編碼，Python提供了ord()函數獲取字符的整數表示，chr()

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

第二行註釋是為了告訴Python解釋器，按照UTF-8編碼讀取源代碼，否則，你在源代碼中寫的中文輸出可能會有亂碼。

有些時候，字符串裏面的%是一個普通字符怎麽辦？這個時候就需要轉義，用%%來表示一個%。

當str和bytes互相轉換時，需要指定編碼。最常用的編碼是UTF-8。Python當然也支持其他編碼方式，比如把Unicode編碼成GB2312。

Python內置的一種數據類型是列表：list。list是一種有序的集合，可以隨時添加和刪除其中的元素。list是一個可變的有序表

另一種有序列表叫元組：tuple。tuple和list非常類似，但是tuple一旦初始化就不能修改。

Python內置了字典：dict的支持，dict全稱dictionary，在其他語言中也稱為map，使用鍵-值（key-value）存儲，具有極快的查找速度。

set和dict類似，也是一組key的集合，但不存儲value。由於key不能重復，所以，在set中，沒有重復的key。

*args是可變參數，args接收的是一個tuple；

**kw是關鍵字參數，kw接收的是一個dict。

以及調用函數時如何傳入可變參數和關鍵字參數的語法：

可變參數既可以直接傳入：func(1, 2, 3)，又可以先組裝list或tuple，再通過*args

關鍵字參數既可以直接傳入：func(a=1, b=2)，又可以先組裝dict，再通過**kw傳入：func(**{‘a‘: 1, ‘b‘: 2})。

使用*args和**kw是Python的習慣寫法，當然也可以用其他參數名，但最好使用習慣用法。

命名的關鍵字參數是為了限制調用者可以傳入的參數名，同時可以提供默認值。

定義命名的關鍵字參數在沒有可變參數的情況下不要忘了寫分隔符*，否則定義的將是位置參數。

在函數內部，可以調用其他函數。如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。

L[0:3]表示，從索引0開始取，直到索引3為止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3個元素，如果第一個索引是0，還可以省略

前10個數，每兩個取一個：

>>> L[:10:2]

所有數，每5個取一個：>>> L[::5]

甚至什麽都不寫，只寫[:]就可以原樣復制一個list
使用內建的isinstance函數可以判斷一個變量是不是字符串

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator

如果要一個一個打印出來，可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值

我們講過，generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。

當然，上面這種不斷調用next(g)實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為generator也是可叠代對象：

fib函數實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出後續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。也就是說，上面的函數和generator僅一步之遙。要把fib函數變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了

我們已經知道，可以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種：

一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；

一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用於for循環的對象統稱為可叠代對象：Iterable

把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數

你可能會問，為什麽list、dict、str等數據類型不是Iterator？

這是因為Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。

Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的。

我們先看map。map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的Iterator返回

再看reduce的用法。reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

Python內建的filter()函數用於過濾序列。

和map()類似，filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數依次作用於每個元素，然後根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。

例如，在一個list中，刪掉偶數，只保留奇數，可以這麽寫：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 結果: [1, 5, 9, 15]

註意到filter()函數返回的是一個Iterator，也就是一個惰性序列，所以要強迫filter()完成計算結果，需要用list()函數獲得所有結果並返回lis
默認情況下，對字符串排序，是按照ASCII的大小比較的，由於‘Z‘ < ‘a‘，結果，大寫字母Z會排在小寫字母a的前面
sorted()函數也是一個高階函數，它還可以接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

要進行反向排序，不必改動key函數，可以傳入第三個參數reverse=True

高階函數除了可以接受函數作為參數外，還可以把函數作為結果值返回。
當我們在傳入函數時，有些時候，不需要顯式地定義函數，直接傳入匿名函數更方便。
函數對象有一個__name__屬性，可以拿到函數的名字

現在，假設我們要增強now()函數的功能，比如，在函數調用前後自動打印日誌，但又不希望修改now()函數的定義，這種在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”（Decorator）。

本質上，decorator就是一個返回函數的高階函數。所以，我們要定義一個能打印日誌的decorator，可以定義如下：

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print(‘call %s():‘ % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

觀察上面的log，因為它是一個decorator，所以接受一個函數作為參數，並返回一個函數。

Python的functools模塊提供了很多有用的功能，其中一個就是偏函數（Partial function）

所以，簡單總結functools.partial的作用就是，把一個函數的某些參數給固定住（也就是設置默認值），返回一個新的函數，調用這個新函數會更簡單。

註意到上面的新的int2函數，僅僅是把base參數重新設定默認值為2，但也可以在函數調用時傳入其他值。當參數過多需要化簡，對某些值進行固定可以使用該原理。

Python本身就內置了很多非常有用的模塊，只要安裝完畢，這些模塊就可以立刻使用。

在一個模塊中，我們可能會定義很多函數和變量，但有的函數和變量我們希望給別人使用，有的函數和變量我們希望僅僅在模塊內部使用。在Python中，是通過_前綴來實現的。

類似__xxx__這樣的變量是特殊變量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊變量，hello模塊定義的文檔註釋也可以用特殊變量__doc__訪問，我們自己的變量一般不要用這種變量名。

類似_xxx和__xxx這樣的函數或變量就是非公開的（private），不應該被直接引用，比如_abc，__abc等

我整理的Python代碼規則