Python语法精要

一切都是对象

控制台输入输出

Python 2中：
raw_input([prompt])，从控制台读取字符串。
input([prompt])，等价于eval(raw_input(prompt))。
eval函数将字符串当成有效Python表达式来求值，并返回计算结果，与repr函数互逆。
print语句，将之后的表达式转换为字符串后输出到控制台，相当于对每个表达式调用str函数之后获得字符串，再将其输出至控制台。

Python 3里删除了input函数，将raw_input函数重命名为input，将print语句改为print函数。

断言

assert是关键字。

assert condition [, error string]

如果condition为假，抛出AssertionError异常。

异常

try:    print('in try{')    r = 10 / int('a')    print('result:', r)except ValueError as e:    print('ValueError:', e)except ZeroDivisionError as e:    raiseelse: # 如果没有抛出异常, 会执行else块    print('in else')finally: # 无论是否抛出异常, 都会执行finally块    print('in finally}')

所有的异常类型都继承自BaseException，基类异常也会接收派生类的异常，所以注意except的顺序。
异常的派生关系见于https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#exception-hierarchy。
raise语句用来抛出异常，抛出的异常必须继承自BaseException，raise不带参数会将异常原样抛给上层。

lambda

用lambda关键字能创建小型匿名函数。
Lambda函数能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值，同时不能包含命令或多个表达式。
匿名函数不能直接调用print，因为lambda需要一个表达式。
lambda函数拥有自己的名字空间，且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数。

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2print("Value of total:", sum(10, 20))

模块

Python的源文件叫模块，可用import关键字导入：

import module1[, module2[,... moduleN]

从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

import random和form random import *的区别：
前者调用random.random()，后者调用random()，来获得下一个随机数。

dir()函数接受模块名作为参数，返回一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。

当导入一个模块，Python解析器对模块位置的搜索顺序是：
• 当前目录
• 如果不在当前目录，Python则搜索在shell变量PYTHONPATH下的每个目录
• 如果都找不到，Python会察看默认路径。Linux下，默认路径一般为/usr/lib/python2.6/
模块搜索路径存储在sys模块的sys.path变量中。

添加单文件模块的方法
直接把py文件拷贝到上述三个目录任意一个下即可。当导入example模块时，Python解释器会查看有没有相应的example.pyc文件，如果没有就会生成。pyc是字节码文件，速度更快。如果更新了example.py文件，需要删除example.pyc文件。不过我实际试了下，发现pyc文件会自动更新。

数据类型

主要数据类型有：
数字、字符串、列表、元组、字典。
列表相当于数组，元组相当于只读数组，字典相当于unorderd_map
三者分别用[]、()、{}来定义。

所有的变量都是对象，通过引用的方式来计数。
系统自动回收引用计数为0的对象，也可以用del显式删除一个对象，这么做之后其引用计数就减一。
赋值就是增加一个引用计数。

允许这样赋值：

a, b, c = 1, 2, "john" 

以逗号隔开的对象默认成为元组，比如1,2实际是(1,2)。

del可用来删除序列中元素。

字典的key必须不可变。

//是取整除，**是幂。
与或非分别为and，or，not。
in，not in用来判断是否在指定的序列中（字符串，列表，元组）。

每个对象拥有唯一的id，用id()可得到这个id（是一个整数）。
is和not is用来判断两个对象的id是否相同。

字符串的格式化输出（与c语言printf完全相同）：

"My name is %s and weight is %d kg!"%('Zara',21)"My name is Zara and weight is 21 kg!"

字符串转换：

print会把字符串中的转义字符都变为实际的字符，比如\n变为换行在字符串前加上r或R，串中的转义字符不发生作用，例如print(r'\n')会输出\n，实际发生的动作是将字符串中的\转换为\\字符串前加上u，变为Unicode字符串str(x)将表达式x转换为字符串，发生的动作是先将表达式x的结果转换为字符串，x如果本身是字符串，str(x)的结果就是x本身repr(x)将表达式x转换为字符串，发生的动作是先将表达式x的结果转换为字符串，然后在字符串前加上r或R，使其转义不发生作用（即使x本身就是字符串，其首尾的引号成为结果字符串的一部分，比如'a'，结果变成"'a'"）

其他

ord()函数用来获取字符的编码，chr()函数把编码转换为对应的字符。
str.encode()返回bytes型别的字符串，参数可以是'ascii'，'utf-8'。
b'abc'的型别是bytes，bytes.decode()返回str型别的字符串，参数可以是'ascii'，'utf-8'。

len()，对于str计算字符串，对于bytes计算字节数。
在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以，下面的代码是等价的：

>>> len('ABC')3>>> 'ABC'.__len__()3

我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法。

list.pop()会删除list末尾的元素，list.pop(i)会删除索引为i的元素。

tuple一旦初始化就不能修改。
只有一个元素的tuple，t = (1,)，加上逗号以防被误解为小括号。

Python 2里xrange返回一个生成器，range返回一个list，Python 3里删除了range，将xrange重命名为range，返回range类。

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合。

str是不可变对象，list是可变对象，str的很多函数返回的是一个str副本，list则就地修改。

# -*- coding: utf-8 -*-def f(l=[]):    l.append(1)    print(l)f()f()# 会打印出# [1]# [1,1]

Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。
这里倒可以实现static变量，定义一次，调用多次。但参数是可变的才行。那就把它封装为list就好了：

迭代dict：

for value in d如果要迭代values，for value in d.values()如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()

如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

>>> from collections import Iterable>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代True

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:    pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:it = iter([1, 2, 3, 4, 5])# 循环:while True:    try:        # 获得下一个值:        x = next(it)    except StopIteration:        # 遇到StopIteration就退出循环        break

一个简单的web server

# -*- coding: utf-8 -*-body='''<html><body>hello world!</body></html>'''def application(environ, start_response):    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])    return [body.encode('utf-8')]from wsgiref.simple_server import make_serverhttpd = make_server('', 8090, application)print('serving on 8090...')httpd.serve_forever()

Python写后台有两种方式，一种是通过cgi，与Apache等来交互；另一种是自己做server，此时的标准是wsgi，只要实现application(environ, start_response)函数即可，environ表示传入的请求，start_response用来写http头，函数返回html代码。所有的Python web框架都是对这个函数进行封装。

Data model

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html
有些类似c++运算符重载的操作

Built-in Functions

https://docs.python.org/3/library/functions.html

函数 返回类型 说明 abs(number) number all(iterable) bool 如果所有iterable的元素均为真则返回True any(iterable) bool ascii(object) string 转换为ascii字符 bin(x) string 整数的二进制表示。将一个整数转换为二进制字符串，比如8,0b100，x必须为整数或包含返回整数的__index__()的方法 callable(object) bool 如果类有call()方法，则可调用 chr(i) Unicode字符 ord的反函数，参数有效范围from 0 through 1,114,111 (0x10FFFF in base 16).都包含.ValueError will be raised if i is outside that range.

迭代器和生成器

collections.Iterable
collections.Iterator
types.GeneratorType

Iterator是Iterable的派生类

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型，

generator是types.GeneratorType类型

next会调用__next__方法
iter会调用__iter__方法
Iterable变成Iterator

iter(...)iter(iterable) -> iteratoriter(callable, sentinel) -> iteratorGet an iterator from an object.  In the first form, the argument mustsupply its own iterator, or be a sequence.In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.

for循环
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。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。

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

迭代
可迭代对象
判断可迭代：

>>> from import >>> isinstance('abc', Iterable)

map和reduce函数

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。返回的是map对象。

Map是内建的
from functools import reduce
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)

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，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。

这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。

类的特殊方法

以双下划线开头的（比如__name）代表类的私有成员，不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_ClassName__name。
以双下划线开头和结尾的（__foo__）代表python里特殊方法专用的标识，如__init__（）代表类的构造函数。

__init__ 构造函数
__del__ 析构方法，因为调用析构的时间不可知，尽量避免使用
__getitem__ 下标操作，即重载中括号
__setitem__ 赋值
__delitem__ 用于删除某个元素
__dict__ 类的属性字典
__doc__ 类的文档字符串
__name__ 类名
__module__ 类的定义所在的模块
__bases__ 类的所有基类构成的元组
__str__ str()
__repr__ repr()
__cmp__ 对象比较
getattr(obj, name[, default]) 访问对象的属性
setattr(obj,name,value) 设置一个属性。如果属性不存在，会创建一个新属性
delattr(obj, name) 删除属性。

__iter__
如果一个类想被用于for … in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__

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主要参考
Python教程
http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html