一：类型和运算

–1.1 寻求帮助：

dir(obj)            # 简单的列出对象obj所包含的方法名称，返回一个字符串列表
help(obj.func)      # 查询obj.func的具体介绍和用法

– 1.2 测试类型的三种方法，推荐第三种

if type(L) == type([]): print("L is list")
if type(L) == list: print("L is list")
if isinstance(L, list): print("L is list")

– 1.3 Python数据类型：哈希类型、不可哈希类型

# 哈希类型，即在原地不能改变的变量类型，不可变类型。可利用hash函数查看其hash值，也可以作为字典的key
    "数字类型：int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex"
    "字符串类型：str, bytes"
    "元组：tuple"
    "冻结集合：frozenset"
    "布尔类型：True, False"
    "None"
# 不可hash类型：原地可变类型：list、dict和set。它们不可以作为字典的key。

– 1.4 数字常量

1234, -1234, 0, 999999999                    # 整数
1.23, 1., 3.14e-10, 4E210, 4.0e+210          # 浮点数
0o177, 0x9ff, 0X9FF, 0b101010                # 八进制、十六进制、二进制数字
3+4j, 3.0+4.0j, 3J                           # 复数常量，也可以用complex(real, image)来创建
hex(I), oct(I), bin(I)                       # 将十进制数转化为十六进制、八进制、二进制表示的“字符串”
int(str, base)                               # 将字符串转化为整数，base为进制数
# 2.x中，有两种整数类型：一般整数（32位）和长整数（无穷精度）。可以用l或L结尾，迫使一般整数成为长整数
float('inf'), float('-inf'), float('nan')    # 无穷大, 无穷小, 非数

– 1.5 数字的表达式操作符

yield x                                      # 生成器函数发送协议
lambda args: expression                      # 生成匿名函数
x if y else z                                # 三元选择表达式
x and y, x or y, not x                       # 逻辑与、逻辑或、逻辑非
x in y, x not in y                           # 成员对象测试
x is y, x is not y                           # 对象实体测试
x<y, x<=y, x>y, x>=y, x==y, x!=y             # 大小比较，集合子集或超集值相等性操作符
1 < a < 3                                    # Python中允许连续比较
x|y, x&y, x^y                                # 位或、位与、位异或
x<<y, x>>y                                   # 位操作：x左移、右移y位
+, -, *, /, //, %, **                        # 真除法、floor除法：返回不大于真除法结果的整数值、取余、幂运算
-x, +x, ~x                                   # 一元减法、识别、按位求补（取反）
x[i], x[i:j:k], x(……)                        # 索引、分片、调用
int(3.14),  float(3)                         # 强制类型转换

– 1.6 整数可以利用bit_length函数测试所占的位数

a = 1;       a.bit_length()    # 1
a = 1024;    a.bit_length()    # 11

– 1.7 repr和str显示格式的区别

"""
repr格式：默认的交互模式回显，产生的结果看起来它们就像是代码。
str格式：打印语句，转化成一种对用户更加友好的格式。
"""

– 1.8 数字相关的模块

# math模块
# Decimal模块：小数模块
    import decimal
    from decimal import Decimal
    Decimal("0.01") + Decimal("0.02")        # 返回Decimal("0.03")
    decimal.getcontext().prec = 4            # 设置全局精度为4 即小数点后边4位
# Fraction模块：分数模块
    from fractions import Fraction
    x = Fraction(4, 6)                       # 分数类型 4/6
    x = Fraction("0.25")                     # 分数类型 1/4 接收字符串类型的参数

– 1.9 集合set

"""
set是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素。
set支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。
set支持x in set, len(set), for x in set。
set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作
"""
s = set([3,5,9,10])                                  # 创建一个数值集合，返回{3, 5, 9, 10}
t = set("Hello")                                     # 创建一个唯一字符的集合返回{}
a = t | s          t.union(s)                        # t 和 s的并集
b = t & s         t.intersection(s)                  # t 和 s的交集
c = t – s         t.difference(s)                    # 求差集（项在t中, 但不在s中）  
d = t ^ s          t.symmetric_difference(s)         # 对称差集（项在t或s中, 但不会同时出现在二者中）
t.add('x')         t.remove('H')                     # 增加/删除一个item
 t.update([10,37,42])                                # 利用[......]更新s集合
x in s,  x not in s                                  # 集合中是否存在某个值
s.issubset(t)   s.issuperset(t)   s.copy()  s.discard(x)  s.clear()
{x**2 for x in [1, 2, 3, 4]}                         # 集合解析，结果：{16, 1, 4, 9}
{x for x in 'spam'}                                  # 集合解析，结果：{'a', 'p', 's', 'm'}

– 1.10 集合frozenset，不可变对象

"""
set是可变对象，即不存在hash值，不能作为字典的键值。同样的还有list、tuple等
frozenset是不可变对象，即存在hash值，可作为字典的键值
frozenset对象没有add、remove等方法，但有union/intersection/difference等方法
"""
a = set([1, 2, 3])
b = set()
b.add(a)                     # error: set是不可哈希类型
b.add(frozenset(a))          # ok，将set变为frozenset，可哈希

– 1.11 布尔类型bool

type(True)                   # 返回<class 'bool'>
isinstance(False, int)       # bool类型属于整形，所以返回True
True == 1, True is 1         # 输出(True, False)

– 1.12 动态类型简介

"""
变量名通过引用，指向对象。
Python中的“类型”属于对象，而不是变量，每个对象都包含有头部信息，比如"类型标示符" "引用计数器"等
"""
#共享引用及在原处修改：对于可变对象，要注意尽量不要共享引用！
#共享引用和相等测试：
    L = [1], M = [1], L is M            # 返回False
    L = M = [1, 2, 3], L is M           # 返回True，共享引用
#增强赋值和共享引用：普通+号会生成新的对象，而增强赋值+=会在原处修改
    L = M = [1, 2]
    L = L + [3, 4]                      # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2]
    L += [3, 4]                         # L = [1, 2, 3, 4], M = [1, 2, 3, 4

– 1.13 常见字符串常量和表达式

S = ''                                  # 空字符串
S = "spam’s"                            # 双引号和单引号相同
S = "s\np\ta\x00m"                      # 转义字符
S = """spam"""                          # 三重引号字符串，一般用于函数说明
S = r'\temp'                            # Raw字符串，不会进行转义，抑制转义
S = b'Spam'                             # Python3中的字节字符串
S = u'spam'                             # Python2.6中的Unicode字符串
s1+s2, s1*3, s[i], s[i:j], len(s)       # 字符串操作
'a %s parrot' % 'kind'                  # 字符串格式化表达式
'a {0} parrot'.format('kind')           # 字符串格式化方法
for x in s: print(x)                    # 字符串迭代，成员关系
[x*2 for x in s]                        # 字符串列表解析
','.join(['a', 'b', 'c'])               # 字符串输出，结果：a,b,c

– 1.24 字典解析

D = {k:8 for k in ['s', 'd']}                     # {'d': 8, 's': 8}
D = {k:v for (k, v) in zip(['name', 'age'], ['tom', 12])}

– 1.25 字典的特殊方法__missing__：当查找找不到key时，会执行该方法

class Dict(dict):
    def __missing__(self, key):
        self[key] = []
        return self[key]
dct = Dict()
dct["foo"].append(1)    # 这有点类似于collections.defalutdict
dct["foo"]              # [1]

– 1.26 元组和列表的唯一区别在于元组是不可变对象，列表时可变对象

a = [1, 2, 3]           # a[1] = 0, OK
a = (1, 2, 3)           # a[1] = 0, Error
a = ([1, 2])            # a[0][1] = 0, OK
a = [(1, 2)]            # a[0][1] = 0, Error

– 1.27 元组的特殊语法: 逗号和圆括号

D = (12)                # 此时D为一个整数 即D = 12
D = (12, )              # 此时D为一个元组 即D = (12, )

– 1.28 文件基本操作

output = open(r'C:\spam', 'w')          # 打开输出文件，用于写
input = open('data', 'r')               # 打开输入文件，用于读。打开的方式可以为'w', 'r', 'a', 'wb', 'rb', 'ab'等
fp.read([size])                         # size为读取的长度，以byte为单位
fp.readline([size])                     # 读一行，如果定义了size，有可能返回的只是一行的一部分
fp.readlines([size])                    # 把文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长。
fp.readable()                           # 是否可读
fp.write(str)                           # 把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符
fp.writelines(seq)                      # 把seq的内容全部写到文件中(多行一次性写入)
fp.writeable()                          # 是否可写
fp.close()                              # 关闭文件。
fp.flush()                              # 把缓冲区的内容写入硬盘
fp.fileno()                             # 返回一个长整型的”文件标签“
fp.isatty()                             # 文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的）
fp.tell()                               # 返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点
fp.next()                               # 返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for … in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。
fp.seek(offset[,whence])                # 将文件打操作标记移到offset的位置。whence可以为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。
fp.seekable()                           # 是否可以seek
fp.truncate([size])                     # 把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。
for line in open('data'): 
    print(line)                         # 使用for语句，比较适用于打开比较大的文件
open('f.txt', encoding = 'latin-1')     # Python3.x Unicode文本文件
open('f.bin', 'rb')                     # Python3.x 二进制bytes文件
# 文件对象还有相应的属性：buffer closed encoding errors line_buffering name newlines等

– 1.29 其他

# Python中的真假值含义：1. 数字如果非零，则为真，0为假。 2. 其他对象如果非空，则为真
# 通常意义下的类型分类：1. 数字、序列、映射。 2. 可变类型和不可变类型