在使用的时候，需要我们注意的是python中的一切变量都是引用赋值的，除非你显示进行复制操作。变量本身没有数据类型，有数据类型的是对象。变量就是一个void *类型的指针。
不仅要按名字或年龄对其进行排序，还要将两个字段同时进行排序。在SQL中，会是这样的查询：
在 Python 中，我们可以使用各种方法按另一个列表对子列表进行分组，例如使用字典和使用 itertools.groupby（） 函数，使用嵌套列表推导。在分析大型数据集和数据分类时，按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中，我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法，并了解它们的实现。
字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度，它是定义在向量空间模型（Vector Space Model）中的。
代码解析： 在这个例子中，我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列，并通过列表推导式计算每个数字的平方，最终得到squares列表。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
列表和字段，这两种类型几乎是Python所有脚本的主要工作组件。他们都可以在原处进行修改，可以按需求增加或缩短，而且包含任何种类的对象或者被嵌套。 一、列表 列表的主要属性： *任意对象的有序集合 从功能上看，列表就是收集其他对象的地方，可以把它看作组。列表所包含每一项都保持了从左到右的位置顺序（它们是序列） *通过偏移读取 和字符串一样，可以通过列表对象的偏移对其进行索引，从而读取对象的某一部分内容。可以自行分片和合并之类的任务。 *可变长度，异构以及任意嵌套 列表可以实地增长或者缩短，并且可以包含任何类型的对象。支持任意的嵌套，可以创建列表的子列表的子列表。 *属于可变序列的分类 列表可以在原处修改。序列操作在列表与字符串中的工作方式相同。唯一的区别是：当合并和分片这样的操作当应用于列表时， 返回新的列表而不是新的字符串。然而列表是可变的，因为它们支持字符串不支持的其他操作，例如删除和索引赋值操作。 它们都是在原处修改列表。 *对象引用数组 列表包含了0或多个其他对象的引用。包含任何对象，对象可以是字典，也就是说可以嵌套字典。在Python解释器内部，列表就是C数组而不是链接结构。常见的具有代表性的列表操作。更多可以查阅Python的标准库或help(list)或dir(list)查看list方法的完整列表清单。 操作 解释 L1=[] 一个空的列表 L2=[0,1,2,3] 四项：索引0到3 L3=['abc',['def','ghi']] 嵌套的子列表 L2[i] 索引 L2[i][j] 索引的索引 L2[i:j] 分片 len(L2) 求长度 L1+l2 合并 L2* 重复 for x in L2 迭代 3 in L2 成员 L2.append(4) 方法：增加 增加单个对象 L2.extend([5,6,7]) 方法：增加对多个对象 L2.sort() 方法:排序 L3.index('abc') 方法:通过对象查找对象索引（和索引相反的操作） L2.insert(I,X) 方法：插入(在I位置插入X）。
一、元组介绍 元组(tuple)是无法修改的其他对象的结合.元组由简单的对象构成，元组与列表类似，不过元组不能在原处修改。通常写成圆括号中的一系列项。 1、元组的属性 *任意对象的有序集合 与字符串和列表类似，元组是一个位置有序的对象集合。与列表相同，可以嵌入任何类别的对象到其中，可以嵌套元组，列表，字典。 *通过偏移存取 同字符串，列表一样，在元组中的元素通过偏移来访问。支持所有基于偏移的操作，如果索引和分片 *属于不可变序列类型 类似于字符串，元组不可变，不支持在原处修改。与字符串和列表类似，元组有序列. 注意：元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容，元组的内部的列表，字典可以像往常那样修改。 *对象引用的数组 与列表类似，元组最好被认为是对象引用的数组。元组存储指向其他对象的存取点（引用），并且对元组进行索引操作的速度相对较快。 2、常见的元组操作 运算 解释 () 空元组 t1=(0,) 单个元组的元组（非表达式） t2=(0,'A',1.3,4) 四个元素的元组 t2=0,'A',1.3,4 四个元素的元组 t3=(1,('A','B')) 嵌套元组 t4=(1,('A', 'B'),[4,5,6],{'name':'diege','age':18}) 元组嵌套元组，列表，字典 t1[i] 索引 t1[i][j] 嵌套的索引 t1[i:j] 分片 len(t1) 长度,每一个元素算一个，不过元素是列表还是字典 len(t4)+len(t4[1])+len(t4[2])+len(t4[3]) t1+t2 合并 t2*3 重复 for x in t1: 迭代 'diege' i t2 成员关系 二、实际应用中的元组 1、元组的特殊语法，逗号和圆括号 >>> x=(40) >>> x 40 >>> x=(40,) >>> x (40,) 在不引起语法冲突的情况下，python允许忽略元组的圆括号，仅当元组做为文字传递给函数调用（圆括号很重要）以及当元组在print语句中列出（逗号很重要）的特殊情况时，圆括号才是必不可少的。 2、转换以及不可变性 除了常量语法不同外，元组的操作和字符串以及列表是一致的，值得注意的区别在于+ *以及分片操作应用于元组后将返回新的元组。并且元组不提供字符串，列表，字典中的方法。例如像对元组进行排序，通常先得将它转换为列表才能获得使用排序方法调用的权限将它变成一个可变的对象。 >>> T=('cc','aa','dd','bb') >>> temp=list(T) >>> temp.sort() >>> temp ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'] >>> T=tuple(temp) >>> T ('aa', 'bb', 'cc', 'dd') 注意：元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容，元组的内部的列表，字典可以像往常那样修改。 >>> T=('a',[8,9],3.14) >>> T[1]=10 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> T[1][1]=10 >>> T ('a', [8, 10], 3.14) 3、为什么有了列表还要元组？ Python的创造者，提到过把元组看作是简单的对象组合，把列表看成是随时间改变的数据结构。最佳答案似乎是元组的不可改变性提供了某种完整性，保证了数据的完整性。列表是定序集合的选择工具，可能需要进行修改。而元组能够处理其他固定关系的情况。 三、文件介绍 文件这个主要内置对象类型提供了一种可以存取Python程序内部文件的方法。 内置open函数会创建一个Python文件对象，可以作为计算机上的一个文件连接，在调用open之后，可以通过调用返回文件对象的方法来读写相关外部文件。文件可以通过调用open或file来打开。open通常比file更常用，因为file几乎都是为面向对象程序设计量身打造的。文件对象只是常见文件处理任务输出模块。多数文件方法都是执行外部文件的相关文件对象的输如输出有关，但其他文件方法可让查找文件中新位置，刷新输出缓冲等。 1、打开文件 处理模式没没有指定则默认为'r'。代表输入打开文件。'w'代表输出生成并打开文件，'a'代表为在文件尾部追加内容而打开文件。 "+"意味着同时为输入输出打开文件（也就是
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
针对如何用python找出1000以内的素数并存入列表，提出利用if条件判断和for循环嵌套的方式，通过利用IDLE编写，证明该方法是有效的，但是内容过于单一，以后可以对该类找出不同类型的数字进行内容的丰富和对代码的进一步完善，可以为以后编写数据分类提供经验。
以上这些序列中存储的是对象的引用，因此他们不关心所引用的存储对象的类型，也就是说，在一个序列中可以放入不同类型的对象。
审稿人：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学，开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。
python中字典和列表的使用，在数据处理中应该是最常用的，这两个熟练后基本可以应付大部分场景了。不过网上的基础教程只告诉你列表、字典是什么，如何使用，很少做组合说明。
一、异常基础 1、基础 try/except/else：【else是可选的】捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并执行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序） try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为 （发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码） raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 扩展 try/except/finally 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不管异常是否被except分句捕捉到。finally有没有异常都执行 try/except/else： except捕捉到对应的异常才执行。else 没有异常才执行、 也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常，而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行，finally分句无法释放发生异常都执行。 2、try语句分句形式 分句形式 说明 except: 捕捉所有（其他）异常类型 except name: 只捕捉特定的异常 except name,value: 捕捉所有的异常和其额外的数据（或实例） except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常 except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常，并取得其额外数据 else: 如果没有引发异常，就运行 finally: 总是会运行此代码块，无论是否发生异常 空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常，可以从内置的 sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组，而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称， 以及相关的额外数据（如果有）。就基于类的异常而言，这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。 sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理，就返回包含了三个None值的元组。 否则，将会返回（type,value和traceback) *type是正在处理的异常的异常类型（一个基于类的异常的类对象） *value是异常参数（它的关联值或raise的第二个参数，如果异常类型为类对象，就一定是类实例） *traceback是一个traceback对象，代表异常最初发生时所调用的堆栈。 3、try/else分句 不要将else中的代码放入try:中。保证except处理器只会因为包装在try中代码真正的失败而执行，而不是为else中的情况行为失败而执行。 else分句，让逻辑封明确 4、try/finally分句 python先运行try: 下的代码块： 如果try代码块运行时没有异常发生，Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。 如果try代码块运行时有发生异常，Python依然会回来运行finally代码块，但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。 try: Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process() finally: open('/etc/rc.conf').close 5、统一try/except/finally分句 2.5版本后可统一（包括2.5版本） try: main-action: except Exception1: hander1 except Exception2: hander2 ... else: else-block finally: finally-block 这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码（m
在很多语言中都存在深浅拷贝两种拷贝数据的方式，Python中也不例外。本文中详细介绍了Python中的深浅拷贝的相关知识，文章的内容包含：
前两篇我详细的讲解了CSS和XPath表达式在网页解析中的用法，但是都是以列举和解释为主，并没有用于解决实战问题，今天这一篇，我使用urllib+lxml工具组合，结合XPath表达式来做一个小案例。
今天我们继续使用 Vue 的撸我们的实战项目，只有在实战中我们才会领悟更多，光纸上谈兵然并卵，继上篇我们的《Vue一个案例引发的动态组件与全局事件绑定总结》 之后，今天来聊一聊我们如何在项目中使用递归组件。
情感分析的基本任务是将文档，句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。本教程介绍了Rapidminer中情感分析的用法。此处提供的示例给出了电影列表及其评论，例如“ 正面” 或“ 负面”。该程序实现了Precision and Recall方法。 精度 是（随机选择的）检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到（随机选择的）相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。
集合的元素可以是不可变对象：数字、字符串、元祖、frozenset。集合里的元素是不重复的。
列表（List）是你使用Python过程中接触最为频繁的数据结构，也是功能最为强大的几种数据结构之一。Python列表非常的万能且蕴含着许多隐藏技巧，下面我们就来探索一些常用的列表技巧。
# 三大结构 - 循环 - 分支 - 循环 . . . In [ ]: # 分支 - 分支的基本语法 - if 条件表达式： 语句1 语句2 语句3 ..... - 条件表达式就是计算结果必须是布尔值的表达式 - 表达式后面的冒号觉对不能少 - 注意 if 后面出现的语句，如果属于 if 语句块，则必须同一个缩进等级 - 条件表达式结果位 True 执行 if 后面的缩进语句块 . . . In [8
对数据进行处理后，如果在后面的代码中，即需要使用修改之前的数据，也需要使用修改之后的数据，就要在修改前对数据进行拷贝。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种，比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。（PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3，两者功能一样。）
在实际开发过程中，我们会遇到需要将相关数据关联起来的情况，例如，处理学生的学号、姓名、年龄、成绩等信息。另外，还会遇到需要将一些能够确定的不同对象看成一个整体的情况。Python提供了字典和集合这两种数据结构来解决上述问题。这里介绍一下python字典的嵌套相关知识。
一、异常基础 try/except：捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并自行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序） try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为 （发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码） raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 1、异常的角色 错误处理 事件通知 特殊情况处理：有时发生很罕见的情况，很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况，从而省去编写应对特殊情况的代码 终止行为 非常规控制流程 >>> x='diege >>> def fetcher(obj,index): ... return obj[index] ... >>> fetcher(x,4) 'e' >>> fetcher(x,5) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range >>> try: ... fetcher(x,5) #尝试抓取第5个字符 ... except IndexError: #如果发生异常【指出引发的异常名称】 ... print fetcher(x,-1) #那就抓取最后一个字符 ... e >>> def catcher(): ... try: ... fetcher(x,5) ... except IndexError: ... print fetcher(x,-1) ... print "continuing" ... >>> catcher() e continuing 可以看到从异常中恢复并继续执行。 try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为（发生异常时程序也会终端，只不过会执行finally后的代码） >>> try: ... fetcher(x,4) ... finally: ... print 'after fetch' ... 'e' after fetch 没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码 发生异常的情况下 >>> try: ... fetcher(x,5) ... finally: ... print 'after fetch' ... after fetch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range 发生异常的情况下，也执行了finally语句中的代码 实际应用镇南关，try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复，而try/finally的组合则很方便，可以确保无论try代码块内的 代码是否发生异常，终止行为一定会运行。如，try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误，然后以try/finally来确保 关闭文件，或者终止服务器连接等调用。 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不关异常是否被except分句捕捉到 2、try/except/else语句 try的完×××式：try/多个except/else语句 else是可选的 try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 *如果try代码块语句执行时发生了异常，Python就跳回try，执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后（除非 except代码块引发另一异常），控制全就会到整个try
欢迎阅读本篇关于Python中深拷贝与浅拷贝的入门到精通指南。在Python开发中，理解拷贝是至关重要的，因为它涉及到数据的复制和共享，对于避免潜在的bug和性能优化都有着重要作用。本文将为您深入浅出地介绍深拷贝和浅拷贝的概念、区别以及如何在不同场景下正确应用它们。
以学生成绩表和课程表的关系为例，在学生成绩表中，一个学生可以有多条成绩记录，每一条成绩记录都与某一门课程相关联。而在课程表中，每一门课程也会有多条成绩记录，因此它们之间就是一个典型的一对多关系。
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各位小伙伴们大家好，在此之前我跟大家介绍过[python]的第一章，如果还没有看的小伙伴们可以去看看，这是链接：[Python]第一章(建议收藏)_泽奀的博客-CSDN博客，蟹蟹支持。那么本篇博客讲的就是如标题一样的内容，如果觉得对你有帮助的话，请点赞＋收藏支持一波博主。博主在这里真的是非常感谢，蟹蟹大家一路下来对博主的支持。那么我博主话不多说直接开始今天的文章内容......那么在这里我跟大家先分别说下什么是判断语句以及循环语句。
Python中有一种内置的数据类型叫列表(list)，它是一种容器，可以用来承载其他的对象（准确的说是其他对象的引用），列表中的对象可以称为列表的元素，很明显我们可以把列表作为列表中的元素，这就是所谓的嵌套列表。
1、python基础部分 Python基础语法入门： Python语言介绍、发展史、与其它语言的对比 编程语言分类，解释性PK编译性的优缺点 Python环境的安装、和Pycharm的使用 基本语法：变量、常量命名规范、程序执行、编码区别 二进制的演化与运算 基本数据类型：int、str、bool、list、dict、set 流程控制：if 、elif、else、for、while语句
如，这是一个大列表里面包含三个小列表，每个小列表就是一个班级，按照列表的基础语法每个数据都用一个逗号隔开就可以了：
列表是Python中的一种数据结构，它可以存储不同类型的数据。例如：A = [1,'xiaoWang','a', [2, 'b']]
本文主要是对Python的数据结构进行了一个总结，常见的数据结构包含：列表list、元组tuple、字典dict和集合set。
针对HTML的有序列表，由于平常使用的不是很多，刚开始使用的时候也是有遇到一些坑，有几个小问题：
在Python编程中，深拷贝和浅拷贝是常见的概念，它们在处理数据拷贝时起到关键作用。本文将深入探讨深拷贝和浅拷贝的区别，提供详细的示例代码，以帮助您更好地理解这两个概念。
原文链接：https://dwrodri.gitlab.io/can-you-spot-the-bug-in-this-python-code/
Python作为一门多用途的编程语言，提供了多种基本数据结构，包括列表、元组、集合和字典。这些数据结构在Python编程中起着至关重要的作用。本文将深入探讨这些数据结构的特性、用法以及最佳实践，帮助你更好地理解和利用Python的基本数据结构。
1. 神经网络 2. 神经网络结构 3. 神经网络公式 4. 机器学习：概览 5. 机器学习：Scikit-learn算法 Scikit-learn是基于Python的功能强大的开源科学计算工具包
列表是 Python 中最基本也是最常用的数据结构之一。 列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所在的位置。 第一个元素的索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。 Python 的列表是一个有序可重复的元素集合，可嵌套、迭代、修改、分片、追加、删 除等。 从数据结构角度看，Python 的列表是一个可变长度的顺序存储结构，每一个位置存放 的都是对象的指针。 比如，对于这个列表 alist = [1, “a”, [11,22], {“k1”:”v1”}]，其在内存内的存储方式是这 样的：
1.4 元组里面可以包含各种类型的数据：整数 浮点数 字符串 布尔值(True False) 元组 等
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构，其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一內建的映射类型。字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。(鉴于字典可存储的信息量几乎不受限制，因此会教给大家如何遍历字典中的数据。另外，你还将学 习存储字典的列表、存储列表的字典和存储字典的字典。)
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
在 Python 中，for 循环是一种常用的结构，用于遍历序列（如列表、元组、字符串）中的元素。
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