CPython

當(dāng) 從Python官方網(wǎng)站下載并安裝好Python2.7后，就直接獲得了一個(gè)官方版本的解釋器：Cpython，這個(gè)解釋器是用C語(yǔ)言開發(fā)的，所以叫 CPython，在命名行下運(yùn)行python，就是啟動(dòng)CPython解釋器，CPython是使用最廣的Python解釋器。

IPython

IPython是基于CPython之上的一個(gè)交互式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強(qiáng)，但是執(zhí)行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的，好比很多國(guó)產(chǎn)瀏覽器雖然外觀不同，但內(nèi)核其實(shí)是調(diào)用了IE。

PyPy

PyPy是另一個(gè)Python解釋器，它的目標(biāo)是執(zhí)行速度，PyPy采用JIT技術(shù)，對(duì)Python代碼進(jìn)行動(dòng)態(tài)編譯，所以可以顯著提高Python代碼的執(zhí)行速度。

Jython

Jython是運(yùn)行在Java平臺(tái)上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java字節(jié)碼執(zhí)行。

IronPython

IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運(yùn)行在微軟.Net平臺(tái)上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的字節(jié)碼。

在Python的解釋器中，使用廣泛的是CPython，對(duì)于Python的編譯，除了可以采用以上解釋器進(jìn)行編譯外，技術(shù)高超的開發(fā)者還可以按照自己的需求自行編寫Python解釋器來執(zhí)行Python代碼，十分的方便！

最小的存儲(chǔ)單位稱為位（bit）；只能容納兩個(gè)值（0或1）之一，不能在一個(gè)位中存儲(chǔ)更多的信息。位是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的基本單位。

字節(jié)(byte)是常用的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)單位。字節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)定義：一個(gè)字節(jié)均為8位。由于上述所講每個(gè)位或者是0或者是1，所以一個(gè)8位的字節(jié)包含256種可能的0，1組合

 

空白：
(1) 使用space(空格)來表示縮進(jìn)，而不要用tab(制表符)

(2) 和語(yǔ)法相關(guān)的每一層縮進(jìn)都用4個(gè)空格來表示

(3) 每行字符數(shù)不應(yīng)該超過79個(gè)

(4) 對(duì)于占據(jù)多行的長(zhǎng)表達(dá)式來說，除了首行之外的其余各行都應(yīng)該在通常的縮進(jìn)級(jí)別之上再加4個(gè)空格

(5) 文件中的函數(shù)與類之間應(yīng)該用兩個(gè)空行隔開

(6) 同一個(gè)類中，各方法之間應(yīng)該用一個(gè)空行隔開

(7) 使用下標(biāo)來獲取元素、調(diào)用函數(shù)或給關(guān)鍵字參數(shù)賦值的時(shí)候，不要在兩邊加空格

(8) 為變量賦值的時(shí)候，賦值符號(hào)的左側(cè)和右側(cè)應(yīng)該各自加上一個(gè)空格

命名：略

表達(dá)式和語(yǔ)句:略

readline()方法從字面意思可以看出，該方法每次讀出一行內(nèi)容，所以，讀取時(shí)占用內(nèi)存小，比較適合大文件，該方法返回一個(gè)字符串對(duì)象。

readlines()方法讀取整個(gè)文件所有行，保存在一個(gè)列表(list)變量中，每行作為一個(gè)元素，但讀取大文件會(huì)比較占內(nèi)存。

*arg和**kwarg 可以幫助我們處理上面這種情況，允許我們?cè)谡{(diào)用函數(shù)的時(shí)候傳入多個(gè)實(shí)參

*arg會(huì)把多出來的位置參數(shù)轉(zhuǎn)化為tuple
**kwarg會(huì)把關(guān)鍵字參數(shù)轉(zhuǎn)化為dict

==是python標(biāo)準(zhǔn)操作符中的比較操作符，用來比較判斷兩個(gè)對(duì)象的value(值)是否相等

is也被叫做同一性運(yùn)算符，這個(gè)運(yùn)算符比較判斷的是對(duì)象間的唯一身份標(biāo)識(shí)，也就是id是否相同

例子：
>>> x = y = [4,5,6]
>>> z = [4,5,6]
>>> x == y
True
>>> x == z
True
>>> x is y
True
>>> x is z
False

導(dǎo)入模塊：import copy

淺拷貝：copy.copy

深拷貝：copy.deepcopy

字面理解：淺拷貝指僅僅拷貝數(shù)據(jù)集合的第一層數(shù)據(jù)，深拷貝指拷貝數(shù)據(jù)集合的所有層。所以對(duì)于只有一層的數(shù)據(jù)集合來說深淺拷貝的意義是一樣的，比如字符串，數(shù)字，還有僅僅一層的字典、列表、元祖等.

對(duì)于數(shù)字和字符串的深淺拷貝都只是將變量的索引指向了原來的內(nèi)存地址，例如在sum,sum1,sum2三個(gè)變量中，無論修改任意其中一個(gè)變量，只是將其指向了另一個(gè)內(nèi)存地址，其他兩個(gè)變量不會(huì)變，字符串同理。因此，對(duì)于 數(shù)字 和 字符串 而言，賦值、淺拷貝和深拷貝無意義，因?yàn)槠溆肋h(yuǎn)指向同一個(gè)內(nèi)存地址。

深淺拷貝都是對(duì)源對(duì)象的復(fù)制，占用不同的內(nèi)存空間
如果源對(duì)象只有一級(jí)目錄的話，源做任何改動(dòng)，不影響深淺拷貝對(duì)象(如：字符串和數(shù)字類型)
如果源對(duì)象不止一級(jí)目錄的話，源做任何改動(dòng)，都要影響淺拷貝，但不影響深拷貝
序列對(duì)象的切片其實(shí)是淺拷貝，即只拷貝頂級(jí)的對(duì)象

Python語(yǔ)言默認(rèn)采用的垃圾收集機(jī)制是『引用計(jì)數(shù)法 Reference Counting』

『引用計(jì)數(shù)法』的原理是：每個(gè)對(duì)象維護(hù)一個(gè)ob_ref字段，用來記錄該對(duì)象當(dāng)前被引用的次數(shù)，每當(dāng)新的引用指向該對(duì)象時(shí)，它的引用計(jì)數(shù)ob_ref加1，每當(dāng)該對(duì)象的引用失效時(shí)計(jì)數(shù)ob_ref減1，一旦對(duì)象的引用計(jì)數(shù)為0，該對(duì)象立即被回收，對(duì)象占用的內(nèi)存空間將被釋放

它的缺點(diǎn)是需要額外的空間維護(hù)引用計(jì)數(shù)，這個(gè)問題是其次的，不過最主要的問題是它不能解決對(duì)象的“循環(huán)引用”，因此，也有很多語(yǔ)言比如Java并沒有采用該算法做來垃圾的收集機(jī)制。

Python的每個(gè)對(duì)象都分為可變和不可變，主要的核心類型中，數(shù)字、字符串、元組是不可變的，列表、字典是可變的。

 
對(duì)不可變類型的變量重新賦值，實(shí)際上是重新創(chuàng)建一個(gè)不可變類型的對(duì)象，并將原來的變量重新指向新創(chuàng)建的對(duì)象（如果沒有其他變量引用原有對(duì)象的話（即引用計(jì)數(shù)為0），原有對(duì)象就會(huì)被回收）。

(1) filter, 遍歷序列中每個(gè)元素，判定每個(gè)元素得到的布爾值，如果是True，則留下來，一般用于過濾作用

(2)map, 處理系列中每個(gè)元素，得到的結(jié)果是個(gè)“列表”，該列表元素個(gè)數(shù)和位置與原來一樣

(3)reduce, 處理一個(gè)序列，然后把序列進(jìn)行合并操作（在python3中需要導(dǎo)入模塊，from funtools import reduce）

print "\n".join("\t".join(["%s*%s=%s" %(x,y,x*y) for y in range(1, x+1)]) for x in range(1, 10))

match（）函數(shù)只檢測(cè)RE是不是在string的開始位置匹配，

search()會(huì)掃描整個(gè)string查找匹配；

也就是說match（）只有在0位置匹配成功的話才有返回，

如果不是開始位置匹配成功的話，match()就返回none。


例如：
print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())   會(huì)返回(0, 5)

而print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))   則返回None

search()會(huì)掃描整個(gè)字符串并返回第一個(gè)成功的匹配
例如：print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())返回(0, 5)

print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())返回(2, 7)

　　貪婪匹配:正則表達(dá)式一般趨向于最大長(zhǎng)度匹配，也就是所謂的貪婪匹配。如上面使用模式p匹配字符串str，結(jié)果就是匹配到：abcaxc(ab.*c)。

　　非貪婪匹配：就是匹配到結(jié)果就好，就少的匹配字符。如上面使用模式p匹配字符串str，結(jié)果就是匹配到：abc(ab.*c)。

　　默認(rèn)是貪婪模式；在量詞后面直接加上一個(gè)問號(hào)？就是非貪婪模式。

def func(a,b=[]):
    b.append(a)
    print(b)
func(1)
func(1)
func(1)
func(1)

看下結(jié)果
　　[1]
　　[1, 1]
　　[1, 1, 1]
　　[1, 1, 1, 1]

函數(shù)的第二個(gè)默認(rèn)參數(shù)是一個(gè)list，當(dāng)?shù)谝淮螆?zhí)行的時(shí)候?qū)嵗艘粋€(gè)list，第二次執(zhí)行還是用第一次執(zhí)行的時(shí)候?qū)嵗牡刂反鎯?chǔ)，所以三次執(zhí)行的結(jié)果就是 [1, 1, 1] ，想每次執(zhí)行只輸出[1] ，默認(rèn)參數(shù)應(yīng)該設(shè)置為None。

有一個(gè)全局file_content 的list，在函數(shù)內(nèi)部向其append數(shù)據(jù)，是可以的，不需要加global 修飾，

但是當(dāng) 在函數(shù)內(nèi)部進(jìn)行對(duì)其 賦值操作時(shí)，需要用global修飾該全局變量，因?yàn)橘x值操作默認(rèn)作為局部變量， 
對(duì)全局變量進(jìn)行賦值修改，需要進(jìn)行顯示global聲明 
每一次讀取file_content時(shí)候，讀取完或者開始讀取的時(shí)候要重新對(duì)該list清空， 
防止每次讀取都會(huì)將上一次內(nèi)容讀重復(fù)讀取到，所以在賦值為空的時(shí)候 就必須用到global修飾該list變量， 

Python的logging模塊提供了通用的日志系統(tǒng)，可以方便第三方模塊或者是應(yīng)用使用。這個(gè)模塊提供不同的日志級(jí)別，并可以采用不同的方式記錄日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己實(shí)現(xiàn)具體的日志記錄方式。

使用場(chǎng)景的，比如說：開發(fā)一個(gè)日志系統(tǒng)， 既要把日志輸出到控制臺(tái)， 還要寫入日志文件。

第一種：最方便的

缺點(diǎn)：需一個(gè)個(gè)的格式化

print('hello %s and %s'%('df','another df'))
 

第二種：最好用的

優(yōu)點(diǎn)：不需要一個(gè)個(gè)的格式化，可以利用字典的方式，縮短時(shí)間

print('hello %(first)s and %(second)s'%{'first':'df' , 'second':'another df'})

第三種：最先進(jìn)的

　   優(yōu)點(diǎn)：可讀性強(qiáng)

print('hello {first} and {second}'.format(first='df',second='another df'))

迭代器的應(yīng)用場(chǎng)景
    1).  如果數(shù)列的數(shù)據(jù)規(guī)模巨大
    2).  數(shù)列有規(guī)律，但是依靠列表推導(dǎo)式描述不出來

data = [1, 3, 6, 7, 9, 12, 14, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 33, 35]

def binary_search(dataset,find_num):
    if len(dataset) > 1:
        mid = int(len(dataset) / 2)
        if dataset[mid] == find_num:  # find it
            print("找到數(shù)字", dataset[mid])
        elif dataset[mid] > find_num:  # 找的數(shù)在mid左面
            print("\033[31;1m找的數(shù)在mid[%s]左面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[0:mid], find_num)
        else:  # 找的數(shù)在mid右面
            print("\033[32;1m找的數(shù)在mid[%s]右面\033[0m" % dataset[mid])
            return binary_search(dataset[mid + 1:], find_num)
    else:
        if dataset[0] == find_num:  # find it
            print("找到數(shù)字啦", dataset[0])
        else:
            print("沒的分了,要找的數(shù)字[%s]不在列表里" % find_num)

binary_search(data,20)

os模塊提供了一種方便的使用操作系統(tǒng)函數(shù)的方法。


sys模塊可供訪問由解釋器使用或維護(hù)的變量和與解釋器進(jìn)行交互的函數(shù)。


總結(jié)就是，os模塊負(fù)責(zé)程序與操作系統(tǒng)的交互，提供了訪問操作系統(tǒng)底層的接口;sys模塊負(fù)責(zé)程序與python解釋器的交互，提供了一系列的函數(shù)和變量，用于操控python的運(yùn)行時(shí)環(huán)境。

1. __doc__ #輸出：類的描述信息

2. __module__ 和 __class__
　　__module__ 表示當(dāng)前操作的對(duì)象在那個(gè)模塊
　　__class__ 表示當(dāng)前操作的對(duì)象的類是什么

3. __init__
　　構(gòu)造方法，通過類創(chuàng)建對(duì)象時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)執(zhí)行。

4. __del__
　　析構(gòu)方法，當(dāng)對(duì)象在內(nèi)存中被釋放時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)執(zhí)行。

5. __call__
　　對(duì)象后面加括號(hào)，觸發(fā)執(zhí)行。即： 對(duì)象() 或 類()()

6. __dict__ 類或?qū)ο笾械乃谐蓡T

7. __str__
　　如果一個(gè)類中定義了__str__方法，那么在打印 對(duì)象 時(shí)，默認(rèn)輸出該方法的返回值。

8. __getitem__ __setitem__ __delitem__
　　類似字典一樣索引的操作，以上分別表示獲取，設(shè)置，刪除。（當(dāng)在類外面做了這些操作后觸發(fā)這些函數(shù)，甚至可刪除不存在的數(shù)據(jù)）

9. __new__ 用來將類實(shí)例化的

其實(shí)，反射就是通過字符串的形式，導(dǎo)入模塊；通過字符串的形式，去模塊尋找指定函數(shù)，并執(zhí)行。利用字符串的形式去對(duì)象（模塊）中操作（查找/獲取/刪除/添加）成員，一種基于字符串的事件驅(qū)動(dòng)！

使用場(chǎng)景：基于反射機(jī)制模擬web框架路由，
    
                可插拔式，
                動(dòng)態(tài)導(dǎo)入模塊

MRO 列表

事實(shí)上，對(duì)于你定義的每一個(gè)類，Python 會(huì)計(jì)算出一個(gè)方法解析順序（Method Resolution Order, MRO）列表，它代表了類繼承的順序，我們可以使用下面的方式獲得某個(gè)類的 MRO 列表：


>>> C.mro()   # or C.__mro__ or C().__class__.mro()
[__main__.C, __main__.A, __main__.B, __main__.Base, object]
1
2
>>> C.mro()   # or C.__mro__ or C().__class__.mro()
[__main__.C, __main__.A, __main__.B, __main__.Base, object]
那這個(gè) MRO 列表的順序是怎么定的呢，它是通過一個(gè) C3 線性化算法來實(shí)現(xiàn)的，這里我們就不去深究這個(gè)算法了，感興趣的讀者可以自己去了解一下，總的來說，一個(gè)類的 MRO 列表就是合并所有父類的 MRO 列表，并遵循以下三條原則：

子類永遠(yuǎn)在父類前面
如果有多個(gè)父類，會(huì)根據(jù)它們?cè)诹斜碇械捻樞虮粰z查
如果對(duì)下一個(gè)類存在兩個(gè)合法的選擇，選擇第一個(gè)父類

在Python中可以使用type()與isinstance()這兩個(gè)函數(shù)判斷對(duì)象類型，而isinstance()函數(shù)的使用上比type更加方便。

用到場(chǎng)景，個(gè)人觀點(diǎn)：
可能用于比較2個(gè)值的數(shù)據(jù)類型是否一致

dumps時(shí)指定ensure_ascii=False

斷言其實(shí)是防止程序意外出錯(cuò)的一種宏，如果其參數(shù)計(jì)算為假，則程序發(fā)出警告，且退出。
最常見的用法就是在函數(shù)入口處保證輸入?yún)?shù)的正確性。

斷言條件為真時(shí)代碼繼續(xù)執(zhí)行,否則拋出異常,這個(gè)異常通常不會(huì)去捕獲他.我們?cè)O(shè)置一個(gè)斷言目的就是要求必須實(shí)現(xiàn)某個(gè)條件

with語(yǔ)句的作用是通過某種方式簡(jiǎn)化異常處理，它是所謂的上下文管理器的一種

文件操作時(shí)使用過.
with語(yǔ)句下代碼完成后調(diào)用求值語(yǔ)句返回對(duì)象的__exit__方法,可以實(shí)現(xiàn)一些操作,比如關(guān)閉文件。

with語(yǔ)句會(huì)在嵌套的代碼執(zhí)行之后，自動(dòng)關(guān)閉文件。這種做法的還有另一個(gè)優(yōu)勢(shì)就是，無論嵌套的代碼是以何種方式結(jié)束的，它都關(guān)閉文件。如果在嵌套的代碼中發(fā)生異常，它能夠在外部exception handler catch異常前關(guān)閉文件。如果嵌套代碼有return/continue/break語(yǔ)句，它同樣能夠關(guān)閉文件。

# 遞歸的方式
def print_directory_contents(sPath):
    import os
  
    for sChild in os.listdir(sPath):
        sChildPath = os.path.join(sPath, sChild)
        if os.path.isdir(sChildPath):
            print_directory_contents(sChildPath)
        else:
            print(sChildPath)

yield : 生成器函數(shù)關(guān)鍵字
yield from : 相當(dāng)于for i in obj : yield i