Python基础壁纸 目录 1、数据类型区别 2、字符串 3、列表 4、元组 5、字典 6、集合 7、文件操作 8、目录 9、函数 10、类属性 11、异常情况 12、异常处理 13、类方法 14、类方法补充 15、生成器 16、匹配字符 17、正则基础函数 18、匹配字符 19、time方法 20、datetime方法 21、Linux指令 22、格式符号 23、完整壁纸 1、数据类型区别 📷 2、字符串 📷 📷 📷 📷 3、列表 📷 📷 4、元组 📷 5、
关于生成器generator，从字面上理解，就是能生成***的机器，的确它是一个很牛逼的机器，他可以生成很多我们需要的数据，比如全体自然数，好好想一下，能用哪个表达式表示全体自然数么？如果真的能，运行一下内存会不会直接爆掉？所以，生成器的牛逼之处，就在于此，可以生产很多数据，而且不会爆表。怎么做到的？用啥直接生产，当然要按顺序，为什么没爆，因为用完啥就销毁了。
做自动化测试的时候，比如创建个 url 列表，url 列表里面可能是存储了网站的页数：
函数是 “ 一系列命令的集合”，我们可以通过调用函数来自动执行某一系列命令。虽然经常性地出现于文章中的print()是被录入在Python的标准库中的函数，但是，程序员亦可创建自己的函数。 如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。同时，对于函数也需要设定参数，函数可以根据参数的值来执 行各种指令。在Python中，可以通过使用列表或者双精度浮点型变量来灵活指定参数。同时，也可以将函数运行的结果作为返回值返回。 函数可以多次调用。所以，如果设计出出色的函数，那么在编写复杂的程序时可以将行文简洁地记述出来。
如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。
本章内容 迭代器 面向过程编程 一、什么是迭代 二、什么是迭代器 三、迭代器演示和举例 四、生成器yield基础 五、生成器yield的表达式形式 六、面向过程编程 ============================================================ 一、什么是迭代 迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的
对于Python 列表的 for 循环，他的内部原理：查看下一个元素是否存在，如果存在，则取出，如果不存在，则报异常 StopIteration。（python内部对异常已处理）
Python中的迭代器是一种对象，它可以迭代（遍历）一个可迭代对象（比如列表、元组或字符串）的元素。迭代器用于实现迭代器协议，即包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法。
我们可以使用__closure__ 来检测函数是否是闭包. 使用函数名.__closure__返回cell就是 闭包. 返回None就不是闭包
列表推导式（List Comprehensions）是Python中一种简洁、高效的创建列表的方法。它允许你用一行代码代替多行循环结构来生成新的列表。列表推导式的语法结构紧凑，易于阅读，适用于基于现有列表或者其他可迭代对象生成新列表的场景，特别是当新列表的每个元素都是通过对原列表元素进行某种变换或过滤得到时。
所以，以下这些值都是对象： "guigu"、38、['北京', '上海', '深圳']，并且是根据不同的类生成的对象。
Python里字典（dict）是一种比较常用的数据结构，基本格式{key : values},key和values可以为任意类型，比如int,str等。
生成器是next的,next的操作，按照序列顺序一次只能返回一个元素 迭代器是一次性读取了可迭代对象的所有元素到内存。
二、迭代器：表示一连串数据流对象，重复调用__next__()方法，逐个返回数据流中的成员
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。 这篇文章，主要介绍几个简单技巧，让你在写Python代码，更Pythonic。 变量交换 Pythonic写法 普通写法 循环遍历区间元素 在Python2中，有range和xrange2种写法，xrange是生成器写法，更节省内存。
字典是可变类型，这里l.append(a)相当于执行了浅拷贝,每改变一次a中num的值,所有a的值都将改变
Python中的聚合类函数sum,min,max第一个参数是iterable类型，一般使用方法如下：
有多少人和我一样仍然在周末痛苦的加班工作中？哈哈哈，快来慢慢的读一下这篇文章，一起慢慢的摸鱼吧！
Python 中，函数本身是一种对象，函数名就是对函数的对象引用。如果我们写一个函数名，其后面没有小括号，Python 会知道我们是将其当做对象引用。
廖雪峰老师的教程上学来的，地址：python高级特性 下面以几个具体示例演示用法： 一、切片 1.1 利用切片实现trim def trim(s): while s[:1] == " " or s[-1:] == " ": # 若第1个元素或最后1个元素为空格 if s[:1] == " ": s = s[1:] if s[-1:] == " ": s = s[:-1] return s 注：字符串可以看做一个
在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用iter()从任何序列对象中得到迭代器（如list, tuple, dictionary, set等）。另一种形式的输入迭代器是generator（生成器）。
1.Python 2 中一个int包含32位，long包含64位；Python 3 取消了long型，int可以存储任意大小的整数。 2. Python 3 提供了对Unicode的支持，可以包含世界上任何书面语言以及很多特殊符号。 3. 若mac使用了zsh，则在~/.zshrc文件最后，增加一行：source ~/.bash_profile 4. 安装pip，curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o {dir/filename}，sudo python3 get-pip.py即可
Python 与其它语言（比如Java或者C++）相比有比较大的区别，其中最大的特点就是非常简洁。如果按照其它语言的思路来写Python代码，则会使得代码繁琐复杂，并且容易出现Bug。在Python语言中，有个词很火，Pythonic。有的同学可能不明白这个词的意义，小编的理解就是用Python的写法写代码，而非是其它语言的通用的写法，写出Python的特点，写出Python的风格。
可迭代对象：可迭代的对象，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象，除了数字类型，所有数据类型都是可迭代对象。
使用namedtuple相当于创建了一个类，s1相当于实例话了一个包含name,age,gender三个属性的类。
*）字典是python中唯一的映射类型 ，key-value（哈希表），字典对象是可变的，但key必须用不可变对象。
迭代器是 Python 最强大的功能之一，可以想像如果有个几十 GB 的大文件，你需要编写程序处理其中的文本信息，如果一次性全部读入内存，估计机器会直接罢工了，但是借住可迭代对象，可以一次从硬盘读取一小块内容到内存，处理完后写回硬盘，不断迭代，从而节省内存，加快处理速度。
生成器 函数体内有yield选项的就是生成器，生成器的本质是迭代器，由于函数结构和生成器结构类似，可以通过调用来判断是函数还是生成器，如下：
基本格式：[表达式 for 变量 in 旧列表] 或者 [表达式 for 变量 in 旧列表 if 条件] 第一个表达式表示最终需要得到的形式
有时在处理元组数据时，我们在执行其版本时会遇到问题，原因是它是不可变的。讨论字典中元组值的版本。这在许多领域都有应用，因为字典通常是web开发和数据科学领域中流行的数据类型。让我们讨论解决这个问题的某
可以被next()函数调⽤并不断返回下⼀个值的对象称为迭代器：Iterator。 可以使⽤ isinstance() 判断⼀个对象是否是 Iterator 对象：
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。
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
迭代器模式是一种十分常用的行为设计模式，各种面向对象编程语言大多提供了迭代器模式的实现和具体的工具类，迭代器主要用来按需要的顺序顺次获取容器中的数据项。 我们在此前的文章中用简单明了的例子说明了 Python 中迭代器与关键字 yield 的用法。
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用一个具体一点的例子来说一下，我实现单表的添加、修改的思路和方式，顺便和三层里的实体类的方式做一下对比。 一、我的拆分思想之一 简单的操作和复杂的操作分离开来，即简单的操作简单处理，复杂的操作其他方式处理。比如，单表的添加、修改操作，这个比较简单，没有什么复杂的业务逻辑，甚至可以说没有业务逻辑，那么这样的操作，我们就可以“提炼”出来单独处理，用一种简单的方法搞定。 二、适用范围 这个要说明白了，否则会比较麻烦：） 1、 信息管理类项目，就是使用关系型数据库保存数据的项目
总结一下，就是在方括号中，先给出这个变量的定义，然后用循环确认出这个变量的需要满足的条件
第二，本次迭代的要依赖上一次的结果继续往下做，如果中途有任何停顿，都不能算是迭代。
Python 中的可迭代对象在一个模块里面。迭代器、生成器、可迭代对象都在这个模块里面。
Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。
迭代就是重复的一个过程，但是不是单纯的重复，每一次的重复都是基于上一次的结果产生的。不过只记住迭代他就是重复的执行过程就是了。
大家好，这里是零基础学习 Python 系列，在这里我将从最基本的Python 写起，然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python，所以很是明白自学对于一个人的考验，所以在这里我会尽我最大的努力，把 Python 尽可能简单的表述清楚，让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高，喜欢的朋友们可以点个关注，有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/writing/structure.html
一种是包含iter方法的，另一种是包含getitem方法的（比如str对象就没有iter方法，但是一样能够迭代），只要对象中包含了这两种方法的任意一种，那么这个对象就可以进行迭代操作，也就是实现了迭代协议。
第一个print(next(g))打印的 0，就是生成器生成的元素。第二个print(next(g))打印的 1 也是生成器生成的元素，None 是print(j)打印的j。
1、迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个stopiteration异常，已终止迭代（只能往后走不能往前退）
三目运算（三元运算） 例：result = 1 if 2 == 2 else 3 2. set是一个无序且不重复的元素集合 3.生成器 range不是生成器 和 xrange 是生成器 readlines不是生成器 和 xreadlines 是生成器 4.文件处理模式只有r+有意义。 U只有在模式r/r+下有用 可将 \r 转换成\n 5.参数 普通参数 默认参数 def func('形式参数'，默认参数=默认值) 动态参数 func(*args) 传入列表 func(**kwargs):传入字典
在python中经常能够看到形如ret = [x ** 2 for x in lst]这样的赋值语句，对于从C++转到python的人不太容易理解这种for循环的使用，这就是python为了简洁而发明的新语法。python解析式有以下优点：
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