首先，python有两个版本，一个是Python2.X，一个是Python3.X，目前Python3.X越来越普及，这两个版本是不兼容的，但由于我所用的大部分学习资料是用Python2.X的语法规则写的，因而我整理的语法规则是基于Python2.X。我整理的部分基本上是我容易遗忘的地方。
数据类型：整数（%d），浮点数(%f)，字符串（str）(%s)，布尔值，空值，变量，常量 // -->地板除，除之后还是整数。Python的浮点数也没有大小限制，但是超出一定范围就直接表示为inf（无限大）。
字符串与编码，对于单个字符的编码，Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。
有些时候，字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%。
当str和bytes互相转换时，需要指定编码。最常用的编码是UTF-8。Python当然也支持其他编码方式，比如把Unicode编码成GB2312。
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。list是一个可变的有序表
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。
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。
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。
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素，如果第一个索引是0，还可以省略
前10个数，每两个取一个：
>>> L[:10:2]所有数，每5个取一个：>>> L[::5]
[:]
isinstance所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator
如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值
我们讲过，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了
我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数
你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回
再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)Python内建的filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
filter()
Iterator
filter()
list()
'Z' < 'a'
Z
a
sorted()
key>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
reverse=True__name__现在，假设我们要增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数。所以，我们要定义一个能打印日志的decorator，可以定义如下：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。
Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）
所以，简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
注意到上面的新的int2函数，仅仅是把base参数重新设定默认值为2，但也可以在函数调用时传入其他值。当参数过多需要化简，对某些值进行固定可以使用该原理。
Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。
在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。
类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名。
类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等
