Python简介
Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。
除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。
那Python适合开发哪些类型的应用呢？
首选是网络应用，包括网站、后台服务等等；
其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等；
另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。
Python的缺点
第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。
第二个缺点就是代码不能加密。如果要发布你的Python程序，实际上就是发布源代码，这一点跟C语言不同，C语言不用发布源代码，只需要把编译后的机器码（也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件）发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的，所以，凡是编译型的语言，都没有这个问题，而解释型的语言，则必须把源码发布出去。
Python解释器
由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码（当然难度很大）。事实上，确实存在多种Python解释器。
CPython
官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的。CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。
IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。
PyPy
PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。
绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。
Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
小结
Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。
Python基础
数据类型和变量
数据类型
在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：
整数
Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。
计算机由于使用二进制，所以，有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2，等等。
浮点数
浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。
整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
字符串
字符串是以单引号’或双引号”括起来的任意文本，比如’abc’，”xyz”等等。请注意，’’或””本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串’abc’只有a，b，c这3个字符。如果’本身也是一个字符，那就可以用””括起来，比如”I’m OK”包含的字符是I，’，m，空格，O，K这6个字符。
如果字符串内部既包含’又包含”怎么办？可以用转义字符\来标识。
如果字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多\，为了简化，Python还允许用r’’表示’’内部的字符串默认不转义。
如果字符串内部有很多换行，用\n写在一行里不好阅读，为了简化，Python允许用’’’…’’’的格式表示多行内容。用在命令行中，py文件中直接换行也可输出换行后的内容。
布尔值
一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False。
布尔值可以用and、or和not运算。
空值
空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
变量
变量在程序中就是用一个变量名表示了，变量名必须是大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头。
在Python中，等号=是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量。
可以看到赋值前不需要声明变量。
这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言。
变量在计算机内存中的表示
Python解释器干了两件事情：
在内存中创建了一个’ABC’的字符串；
在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向’ABC’。
常量
所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量。
但事实上PI仍然是一个变量，Python根本没有任何机制保证PI不会被改变。用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法。
/ 除法计算结果是浮点数，即使是两个整数恰好整除，结果也是浮点数：
还有一种除法是//，称为地板除，两个整数的除法仍然是整数。
字符串和编码
字符编码
计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。
Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。
ASCII编码和Unicode编码的区别：ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。
本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间。
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。
Python的字符串
在最新的Python 3版本中，字符串是以Unicode编码的，也就是说，Python的字符串支持多语言。
由于Python的字符串类型是str，在内存中以Unicode表示，一个字符对应若干个字节。如果要在网络上传输，或者保存到磁盘上，就需要把str变为以字节为单位的bytes。
要注意区分’ABC’和b’ABC’，前者是str，后者虽然内容显示得和前者一样，但bytes的每个字符都只占用一个字节。
以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes。
纯英文的str可以用ASCII编码为bytes，内容是一样的，含有中文的str可以用UTF-8编码为bytes。含有中文的str无法用ASCII编码，因为中文编码的范围超过了ASCII编码的范围，Python会报错。
反过来，如果我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str，就需要用decode()方法。
len()函数计算的是str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数。
1个中文字符经过UTF-8编码后通常会占用3个字节，而1个英文字符只占用1个字节。
在操作字符串时，我们经常遇到str和bytes的互相转换。为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换。
由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。Python当然也支持其他编码方式，比如把Unicode编码成GB2312。但这种方式纯属自找麻烦，如果没有特殊业务要求，请牢记仅使用UTF-8编码。
申明了UTF-8编码并不意味着你的.py文件就是UTF-8编码的，必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码。
格式化
在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现。
常见的占位符有：
如果你不太确定应该用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串。
转义，用%%来表示一个%。
format()
另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法，它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}、{1}……，不过这种方式写起来比%要麻烦得多。
使用list和tuple
list
list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
len()函数可以获得list元素的个数。
用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的。
-1做索引，直接获取最后一个元素。
append()可以往list中追加元素到末尾
insert()也可以把元素插入到指定的位置。
pop()方法，删除list末尾的元素。要删除指定位置的元素，用pop(i)方法。
要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置。
list里面的元素的数据类型也可以不同。list元素也可以是另一个list。
如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0。
python列表mask:
tuple
另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改。
没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。
因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。
tuple的陷阱：只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号“ , ”，来消除歧义。
Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号“ , ”，以免你误解成数学计算意义上的括号。
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向’a’，就不能改成指向’b’，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
创建一个内容也不变的tuple那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。
条件判断
if语句elif是else if的缩写。
input
input()读取用户的输入，这样可以自己输入。
循环
for…in循环
for x in …循环就是把每个元素代入变量x，然后执行缩进块的语句。
range()函数，可以生成一个整数序列，range(5)生成的序列是从0开始小于5（没有5）的整数。
0-100。
while循环
break
break语句可以提前退出循环。
continue
continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。
使用dict和set
dict
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入。
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉。
如果key不存在，dict就会报错，要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在，二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value。注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除。
请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较，dict有以下几个特点
查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢
需要占用大量的内存，内存浪费多
而list相反
dict是用空间来换取时间的一种方法。
正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key。
set
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合。
重复元素在set中自动被过滤。
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果。
通过remove(key)方法可以删除元素。
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作。
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象。
不可变对象
对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
函数
调用函数
要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。
调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误。如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息。
数据类型转换
Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数。
函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”。
定义函数
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）。
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句。
实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
参数检查
调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError。但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。
对参数的限制需要我们手动完成，数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现。
返回多个值
但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值。
原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。
小结
函数体内部可以用return随时返回函数结果；
函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
函数的参数
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
位置参数
对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。
默认参数
power(x, n=2)
当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)
设置默认参数时，有几点要注意
一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错。
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。
有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用enroll(‘Bob’, ‘M’, 7)，意思是，除了name，gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。
也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上。比如调用enroll(‘Adam’, ‘M’, city=’Tianjin’)，意思是，city参数用传进去的值，其他默认参数继续使用默认值。
默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑。定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！
为什么要设计str、None这样的不变对象呢？因为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
可变参数
在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的。
定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数。
Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去。
关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。
命名关键字参数
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
调用方式如下
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错。
命名关键字参数可以有缺省值，从而简化调用。
参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。
参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
递归函数
尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。
遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化，Python解释器也没有做优化。
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。