Python编程
条件控制语句（分支）：条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。
If语句格式：其中的elif可以有多个，根据不同的条件执行不同的分支。
（注：Python 中用 elif 代替了 else if，所以if语句的关键字为：if – elif – else。）
注意：1、每个条件后面要使用冒号 :，表示接下来是满足条件后要执行的语句块。2、使用缩进来划分语句块，相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。3、在Python中没有switch – case语句。
循环语句：Python中的循环语句有 for 和 while。
while语句的一般形式： （在while循环后可以使用else）
for循环的一般格式如下：
Python中也支持break、continue语句来中断循环，对于Python中的死循环可以适应Ctrl + C来中断循环执行。
Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情，一般用做占位语句。
Python中的迭代器和生成器：
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。
__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
例：it=iter(list) #创建一个列表的迭代器对象；
__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
Python 函数
定义：函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
定义一个函数的规则：
- 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。
- 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
- 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
- 函数内容以冒号起始，并且缩进。
- return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
参数传递（可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象）：类似于引用传递和值传递；
参数分类：必须参数、关键字参数、默认参数、不定长参数；
必须参数，在函数声明时已定义，调用时的数量必须和声明时的一样。关键字参数，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。默认参数，调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数，一般在函数声明时给出。不定长参数，需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数（加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。下图为不定长参数的声明格式）。
python 使用 lambda 来创建匿名函数。下图为匿名函数声明格式
匿名函数特点：
- lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
- lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。
变量的作用域：定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
（注：当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字）
