python
Python
第一个Python程序
用notepad++编写程序代码 语言设置为python（高量显示函数和关键字）（注意：行首不能有空格，Python对缩进要求严格）
命令提示符运行
cd \文件名 #打开python程序所在的文件
Dir 查看文件所有的python程序
Python 程序名.pr
数据类型.
1、整数
在Python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样,十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示..浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x10^9就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。
2、浮点数
整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
3、字符串
字符串是以''或""括起来的任意文本，比如'abc'，"xyz"等等。请注意，''或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。
4、布尔值
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写），也可以通过布尔运算计算出来。
布尔值可以用and、or和not运算。（注意==表示判断是否相等）
5、空值
空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
6、print语句
可以向屏幕上输出指定的文字。print语句也可以跟上多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出。print会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出一个空格，因此，输出的字符串是这样拼起来的：
注意: 对于100 + 200，Python解释器自动计算出结果300，但是，'100 + 200 ='是字符串而非数学公式，Python把它视为字符串，
7、注释
Python的注释以 # 开头，后面的文字直到行尾都算注释。
变量
在Python中，变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的。在Python程序中，变量是用一个变量名表示，变量名必须是大小写英文、数字和下划线（_）的组合，且不能用数字开头。
静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错。例如Java是静态语言，赋值语句如下（// 表示注释）。和静态语言相比，动态语言更灵活。
当我们写：a = 'ABC'时，Python解释器干了两件事情：
1. 在内存中创建了一个'ABC'的字符串；
2. 在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向'ABC'。
也可以把一个变量a赋值给另一个变量b，这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据，例如下面的代码：
a = 'ABC'
b = a
a = 'XYZ'
print b
最后一行打印出变量b的内容到底是'ABC'呢还是'XYZ'？如果从数学意义上理解，就会错误地得出b和a相同，也应该是'XYZ'，但实际上b的值是'ABC'，让我们一行一行地执行代码，就可以看到到底发生了什么事：
执行a = 'ABC'，解释器创建了字符串 'ABC'和变量 a，并把a指向 'ABC'：
执行b = a，解释器创建了变量 b，并把b指向 a 指向的字符串'ABC'：
执行a = 'XYZ'，解释器创建了字符串'XYZ'，并把a的指向改为'XYZ'，但b并没有更改：
所以，最后打印变量b的结果自然是'ABC'了。
定义字符串
前面我们讲解了什么是字符串。字符串可以用''或者""括起来表示。
有“”用‘’；有‘’用“”；‘’“”都有，就用\对字符串里的‘’“”进行转义。
如果字符串本身包含'怎么办？比如我们要表示字符串 I'm OK ，这时，可以用" "括起来表示：
"I'm OK"
类似的，如果字符串包含"，我们就可以用' '括起来表示：
'Learn "Python" in imooc'
如果字符串既包含'又包含"怎么办？
这个时候，就需要对字符串的某些特殊字符进行“转义”，Python字符串用\进行转义。
要表示字符串 Bob said "I'm OK".
由于 ' 和 " 会引起歧义，因此，我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符，不代表字符串的起始，因此，这个字符串又可以表示为
'Bob said \"I\'m OK\".'
注意：转义字符 \ 不计入字符串的内容中。
常用的转义字符还有：
\n 表示换行
\t 表示一个制表符
\\ 表示 \ 字符本身
raw字符串与多行字符串
如果一个字符串包含很多需要转义的字符，对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况，我们可以在字符串前面加个前缀r ，表示这是一个 raw 字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：
r'\(~_~)/ \(~_~)/'
但是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含'和 "的字符串（为什么？）
如果要表示多行字符串，可以用'''...'''表示：
'''Line 1
Line 2
Line 3'''
上面这个字符串的表示方法和下面的是完全一样的：
'Line 1\nLine 2\nLine 3'
还可以在多行字符串前面添加 r ，把这个多行字符串也变成一个raw字符串：
r'''Python is created by "Guido".
It is free and easy to learn.
Let's start learn Python in imooc!'''
Unicode字符串
字符串还有一个编码问题。
因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母 A 的编码是65，小写字母 z 的编码是122。
如果要表示中文，显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。
类似的，日文和韩文等其他语言也有这个问题。为了统一所有文字的编码，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。
Unicode通常用两个字节表示一个字符，原有的英文编码从单字节变成双字节，只需要把高字节全部填为0就可以。
因为Python的诞生比Unicode标准发布的时间还要早，所以最早的Python只支持ASCII编码，普通的字符串'ABC'在Python内部都是ASCII编码的。
Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比如：
print u'中文'
中文
注意: 不加 u ，中文就不能正常显示。
Unicode字符串除了多了一个 u 之外，与普通字符串没啥区别，转义字符和多行表示法仍然有效：
转义：
u'中文\n日文\n韩文'
多行：
u'''第一行
第二行'''
raw+多行：
ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",
"日文",
"韩文"等多种语言'''
如果中文字符串在Python环境下遇到 UnicodeDecodeError，这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释
# -*- coding: utf-8 -*-
此时要去掉u。因为上面的# -*- coding: utf-8 -*-就已经表示转过码。例如：
# -*- coding: utf-8 -*-
print '''
静夜思
床前明月光，
疑是地上霜。
举头望明月，
低头思故乡。'''
目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++ 另存为... 并选择UTF-8格式保存。
整数和浮点数
Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算，运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。
基本的运算：
1 + 2 + 3 # ==> 6
4 * 5 - 6 # ==> 14
7.5 / 8 + 2.1 # ==> 3.0375
使用括号可以提升优先级，这和数学运算完全一致，注意只能使用小括号，但是括号可以嵌套很多层：
(1 + 2) * 3 # ==> 9
(2.2 + 3.3) / (1.5 * (9 - 0.3)) # ==> 0.42145593869731807
和数学运算不同的地方是，Python的整数运算结果仍然是整数，浮点数运算结果仍然是浮点数：
1 + 2 # ==> 整数 3
1.0 + 2.0 # ==> 浮点数 3.0
但是整数和浮点数混合运算的结果就变成浮点数了：
1 + 2.0 # ==> 浮点数 3.0
？？？为什么要区分整数运算和浮点数运算呢？这是因为整数运算的结果永远是精确的，而浮点数运算的结果不一定精确，因为计算机内存再大，也无法精确表示出无限循环小数，比如 0.1 换成二进制表示就是无限循环小数。
那整数的除法运算遇到除不尽的时候，结果难道不是浮点数吗？我们来试一下：
11 / 4 # ==> 2
令很多初学者惊讶的是，Python的整数除法，即使除不尽，结果仍然是整数，余数直接被扔掉。不过，Python提供了一个求余的运算 % 可以计算余数：
11 % 4 # ==> 3
如果我们要计算 11 / 4 的精确结果，按照“整数和浮点数混合运算的结果是浮点数”的法则，把两个数中的一个变成浮点数再运算就没问题了：
11.0 / 4 # ==> 2.75
我们已经了解了Python支持布尔类型的数据，布尔类型只有True和False两种值，但是布尔类型有以下几种运算：
与运算：只有两个布尔值都为 True 时，计算结果才为 True。
True and True # ==> True
True and False # ==> False
False and True # ==> False
False and False # ==> False
或运算：只要有一个布尔值为 True，计算结果就是 True。
True or True # ==> True
True or False # ==> True
False or True # ==> True
False or False # ==> False
非运算：把True变为False，或者把False变为True：
not True # ==> False
not False # ==> True
布尔运算在计算机中用来做条件判断，根据计算结果为True或者False，计算机可以自动执行不同的后续代码。
在Python中，布尔类型还可以与其他数据类型做 and、or和not运算，请看下面的代码：
a = True
print a and 'a=T' or 'a=F'
计算结果不是布尔类型，而是字符串 'a=T'，这是为什么呢？
因为Python把0、空字符串''和None看成 False，其他数值和非空字符串都看成 True，所以：
True and 'a=T' 计算结果是 'a=T'
继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是 'a=T'
要解释上述结果，又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。
1. 在计算 a and b 时，如果 a 是 False，则根据与运算法则，整个结果必定为 False，因此返回 a；如果 a 是 True，则整个计算结果必定取决与 b，因此返回 b。
2. 在计算 a or b 时，如果 a 是 True，则根据或运算法则，整个计算结果必定为 True，因此返回 a；如果 a 是 False，则整个计算结果必定取决于 b，因此返回 b。
所以Python解释器在做布尔运算时，只要能提前确定计算结果，它就不会往后算了，直接返回结果。
创建list
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。
比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示：
>>> ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
list是数学意义上的有序集合，也就是说，list中的元素是按照顺序排列的。
构造list非常简单，按照上面的代码，直接用 [ ] 把list的所有元素都括起来，就是一个list对象。通常，我们会把list赋值给一个变量，这样，就可以通过变量来引用list：
>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
>>> classmates # 打印classmates变量的内容
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
由于Python是动态语言，所以list中包含的元素并不要求都必须是同一种数据类型，我们完全可以在list中包含各种数据：
>>> L = ['Michael', 100, True]
一个元素也没有的list，就是空list：
>>> empty_list = []
append() 方法用于在列表末尾添加新的对象
L = []
x=1
while x<=100:
L.append(x*x)
x=x+1
print sum(L)
按照索引访问list
从list中获取指定第 N 名的同学呢？方法是通过索引来获取list中的指定元素。
需要特别注意的是，索引从 0 开始，也就是说，第一个元素的索引是0，第二个元素的索引是1，以此类推。
因此，要打印第一名同学的名字，用 L[0]:
打印第二名同学的名字，用 L[1]:
使用索引时，千万注意不要越界。
当索引数字为负数时，表示逆序读出List中的内容，记住List的最后一个空间的编号为-1开始.
倒序访问list
用 -1 这个索引来表示最后一个元素,倒数第二用 -2 表示，倒数第三用 -3 表示，倒数第四用 -4 表示,使用倒序索引时，也要注意不要越界.
添加新元素
第一个办法是用 list 的 append() 方法，把新同学追加到 list 的末尾：
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
>>> L.append('Paul')
>>> print L
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
append()总是把新的元素添加到 list 的尾部。
方法是用list的 insert()方法，它接受两个参数，第一个参数是索引号，第二个参数是待添加的新元素：
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
>>> L.insert(0, 'Paul')
>>> print L
['Paul', 'Adam', 'Lisa', 'Bart']
L.insert(0, 'Paul') 的意思是，'Paul'将被添加到索引为 0 的位置上（也就是第一个），而原来索引为 0 的Adam同学，以及后面的所有同学，都自动向后移动一位。
从list删除元素
如果Paul同学排在最后一个，我们可以用list的pop()方法删除：
pop()方法总是删掉list的最后一个元素，并且它还返回这个元素，所以我们执行 L.pop() 后，会打印出 'Paul'。要把'Paul'(不是最后一个元素)踢出list，我们就必须先定位Paul的位置。由于Paul的索引是2，因此，用 pop(2)把Paul删掉：
替换元素
Bart同学要转学走了，碰巧来了一个Paul同学，要更新班级成员名单，我们可以先把Bart删掉，再把Paul添加进来。另一个办法是直接用Paul把Bart给替换掉。
>>> L[2] = 'Paul'
>>> print L
L = ['Adam', 'Lisa', 'Paul']
对list中的某一个索引赋值，就可以直接用新的元素替换掉原来的元素，list包含的元素个数保持不变。
由于Bart还可以用 -1 做索引，因此，下面的代码也可以完成同样的替换工作：
>>> L[-1] = 'Paul'
L[0],L[2] = L[2],L[0] 置换
创建tuple
tuple是另一种有序的列表，中文翻译为“ 元组 ”。tuple 和 list 非常类似，但是，tuple一旦创建完毕，就不能修改了。
用tuple表示 t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart')
创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]。
现在，这个 t 就不能改变了，tuple没有 append()方法，也没有insert()和pop()方法。所以，新同学没法直接往 tuple 中添加，老同学想退出 tuple 也不行。
获取 tuple 元素的方式和 list 是一模一样的，我们可以正常使用 t[0]，t[-1]等索引方式访问元素，但是不能赋值成别的元素
创建单元素tuple
tuple和list一样，可以包含 0 个、1个和任意多个元素。包含 0 个元素的 tuple，也就是空tuple，直接用 ()表示：t = ()
因为()既可以表示tuple，又可以作为括号表示运算时的优先级，结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1，导致我们得到的不是tuple，而是整数 1。
正是因为用()定义单元素的tuple有歧义，所以 Python 规定，单元素 tuple 要多加一个逗号“,”，这样就避免了歧义：
>>> t = (1,)
>>> print t
(1,)
Python在打印单元素tuple时，也自动添加了一个“,”，为了更明确地告诉你这是一个tuple。
多元素 tuple 加不加这个额外的“,”效果是一样的
“可变”的tuple “指向不变”
t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
注意到 t 有 3 个元素：'a'，'b'和一个list：['A', 'B']。list作为一个整体是tuple的第3个元素。list对象可以通过 t[2] 拿到：
>>> L = t[2]
然后，我们把list的两个元素改一改：
>>> L[0] = 'X'
>>> L[1] = 'Y'
再看看tuple的内容：
>>> print t
('a', 'b', ['X', 'Y'])
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
if语句
输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，可以用if语句实现：
age = 20
if age >= 18:
print 'your age is', age
print 'adult'
print 'END'
注意: Python代码的缩进规则。具有相同缩进的代码被视为代码块，上面的3，4行 print 语句就构成一个代码块（但不包括第5行的print）。如果 if 语句判断为 True，就会执行这个代码块。
缩进请严格按照Python的习惯写法：4个空格，不要使用Tab，更不要混合Tab和空格，否则很容易造成因为缩进引起的语法错误。
注意: if 语句后接表达式，然后用:表示代码块开始。
如果你在Python交互环境下敲代码，还要特别留意缩进，并且退出缩进需要多敲一行回车：
if-else
当 if 语句判断表达式的结果为 True 时，就会执行 if 包含的代码块：
方法是再写一个 if:或者用 not 运算：
if ... else ... 语句把它们统一起来：
if age >= 18:
print 'adult'
else:
print 'teenager'
利用 if ... else ... 语句，我们可以根据条件表达式的值为 True 或者 False ，分别执行 if 代码块或者 else代码块。
注意: else 后面有个“:”。
if-elif-else
要避免嵌套结构的 if ... else ...，我们可以用 if ... 多个elif ... else ... 的结构，一次写完所有的规则：
if age >= 18:
print 'adult'elif age >= 6:
print 'teenager'elif age >= 3:
print 'kid'else:
print 'baby'
elif 意思就是 else if。
特别注意: 这一系列条件判断会从上到下依次判断，如果某个判断为 True，执行完对应的代码块，后面的条件判断就直接忽略，不再执行了。
for循环
Python的 for 循环就可以依次把list或tuple的每个元素迭代出来：
L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
for namein L:
print name
注意: name 这个变量是在 for 循环中定义的，意思是，依次取出list中的每一个元素，并把元素赋值给 name，然后执行for循环体（就是缩进的代码块）。
while循环
和 for 循环不同的另一种循环是 while 循环，while 循环不会迭代 list 或 tuple 的元素，而是根据表达式判断循环是否结束。如果没有这一个语句，while循环在判断 x < N 时总是为True，就会无限循环下去，变成死循环，所以要特别留意while循环的退出条件。
break退出循环
用 for 循环或者 while 循环时，如果要在循环体内直接退出循环，可以使用 break 语句。
比如计算1至100的整数和，我们用while来实现：
sum = 0
x = 1
whileTrue:
sum = sum + x
x = x + 1
if x > 100:
break
print sum
咋一看， while True 就是一个死循环，但是在循环体内，我们还判断了 x > 100 条件成立时，用break语句退出循环，这样也可以实现循环的结束。
continue继续循环
在循环过程中，可以用break退出当前循环，还可以用continue跳过后续循环代码，继续下一次循环。
假设我们已经写好了利用for循环计算平均分的代码：
L = [75, 98, 59, 81, 66, 43, 69, 85]
sum = 0.0
n = 0
for xin L:
sum = sum + x
n = n + 1
print sum / n
现在老师只想统计及格分数的平均分，就要把 x < 60 的分数剔除掉，这时，利用 continue，可以做到当 x < 60的时候，不继续执行循环体的后续代码，直接进入下一次循环：
for x in L:
if x < 60:
continue
sum = sum + x
n = n + 1
continue 不是结束循环，是跳到下一次循环的开头处
continue语句是跳过本次循环continue以下的部分，执行下一次循环。
continue跳过后续循环代码，继续下一次循环
continue语句的插入位置很关键
break 语句才是结束循环。
多重循环
在循环内部，还可以嵌套循环，我们来看一个例子：
for xin ['A', 'B', 'C']:
for yin ['1', '2', '3']:
print x + y
x 每循环一次，y 就会循环 3 次，这样，我们可以打印出一个全排列：
A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2C3
dict
Python的 dict 就是专门干这件事的。用 dict 表示“名字”-“成绩”的查找表如下：
d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}
我们把名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过 key 来查找 value。
花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。
由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小：
>>> len(d)
3注意: 一个 key-value 算一个，因此，dict大小为3。
可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，不同之处是，list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key：
>>> print d['Adam']
95
>>> print d['Paul']
Traceback (most recent call last):
File "index.py", line 11, in
print d['Paul']
KeyError: 'Paul'
注意: 通过 key 访问 dict 的value，只要 key 存在，dict就返回对应的value。如果key不存在，会直接报错：KeyError。
要避免 KeyError 发生，有两个办法：
一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：
if 'Paul' in d:
print d['Paul']
如果 'Paul' 不存在，if语句判断为False，自然不会执行 print d['Paul'] ，从而避免了错误。
二是使用dict本身提供的一个 get 方法，在Key不存在的时候，返回None：
>>> print d.get('Bart')
59
>>> print d.get('Paul')
None
dict的特点
dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。
dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样：dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。
dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。
更新dict
要把新同学'Paul'的成绩 72 加进去，用赋值语句：
>>> d['Paul'] = 72
如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value：
遍历dict
由于dict也是一个集合，所以，遍历dict和遍历list类似，都可以通过 for 循环实现。
直接使用for循环可以遍历 dict 的 key：
>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> for key in d:
... print key
...
Lisa
Adam
Bart
由于通过 key 可以获取对应的 value，因此，在循环体内，可以获取到value的值。
什么是set
dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。
创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
可以查看 set 的内容：
>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])
请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。set不能包含重复的元素，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。
访问set：可以用 in 操作符判断，同时区分大小写。比如：>>> 'Bart' in s
True
set的特点
set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。
set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。
最后，set存储的元素也是没有顺序的。
遍历set
由于 set 也是一个集合，所以，遍历 set 和遍历 list 类似，都可以通过 for 循环实现。
直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素：
>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
>>>fornamein s:
... print name
...
Lisa
Adam
Bart
注意: 观察 for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同。
更新set
由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：
一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。
添加元素时，用set的add()方法：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])
如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
删除set中的元素时，用set的remove()方法：
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])
如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：
所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。
函数
Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数。也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息。调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，
如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型：
>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
File "
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
在Python中，定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。
我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例：
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。
return None可以简写为return。
返回多值
# math包提供了sin()和 cos()函数，我们先用import引用它：
import math
def move(x, y, step, angle):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
这样我们就可以同时获得返回值：
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print x, y
151.961524227 70.0
用print打印返回结果，原来返回值是一个tuple！
但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。
递归函数
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。
举个例子，我们来计算阶乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函数 fact(n)表示，可以看出：
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试计算 fact(10000)。
汉诺塔 (http://baike.baidu.com/view/191666.htm) 的移动也可以看做是递归函数。
我们对柱子编号为a, b, c，将所有圆盘从a移到c可以描述为：
如果a只有一个圆盘，可以直接移动到c；
如果a有N个圆盘，可以看成a有1个圆盘（底盘） + (N-1)个圆盘，首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b，然后，将 a的最后一个圆盘移动到c，再将b的(N-1)个圆盘移动到c。
请编写一个函数，给定输入 n, a, b, c，打印出移动的步骤：
move(n, a, b, c)
def move(n, a, b, c): #定义递归函数
if n==1: #考虑n=1的情况，直接a-->c
print a,'-->',c
return #循环结束，退出循环
move(n-1,a,c,b) #把前n-1当做整体从a移到b上，可以把b看作最后目标柱
print a,'-->',c #把第n个移到c上
move(n-1,b,a,c) #把前n-1个从b移到c上
move(4, 'A', 'B', 'C')
定义默认参数
定义函数的时候，还可以有默认参数。函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。函数的默认参数的作用是简化调用，你只需要把必须的参数传进去。但是在需要的时候，又可以传入额外的参数来覆盖默认参数值。由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面：
定义可变参数
可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数可变参数也不是很神秘，Python解释器会把传入的一组参数组装成一个tuple传递给可变参数，因此，在函数内部，直接把变量 args 看成一个 tuple 就好了。定义可变参数的目的也是为了简化调用。假设我们要计算任意个数的平均值，就可以定义一个可变参数：
对list进行切片
取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：
>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
... r.append(L[i])
...
>>> r
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：
>>> L[0:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
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：
>>> L[:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']
也可以从索引1开始，取出2个元素出来：
>>> L[1:3]
['Lisa', 'Bart']
只用一个 : ，表示从头到尾：
>>> L[:]
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
因此，L[:]实际上复制出了一个新list。
切片操作还可以指定第三个参数：
>>> L[::2]
['Adam', 'Bart']
第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。
把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。
倒序切片
对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，记住倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> L[-2:]
['Bart', 'Paul']
>>> L[:-2]
['Adam', 'Lisa']
>>> L[-3:-1]
['Lisa', 'Bart']
>>> L[-4:-1:2]
['Adam', 'Bart']
对字符串切片
字符串 'xxx'和 Unicode字符串 u'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：
迭代
给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历是迭代（Iteration）。
在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如java代码：for (i=0;i
因为 Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他任何可迭代对象上。
迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。
注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：
1.有序集合：list，tuple，str和unicode；
2.无序集合：set
3.无序集合并且具有 key-value 对：dict
而迭代是一个动词，它指的是一种操作，在Python中，就是 for 循环。
迭代与按下标访问数组最大的不同是，后者是一种具体的迭代实现方式，而前者只关心迭代结果，根本不关心迭代内部是如何实现的。
索引迭代
Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。
方法是使用 enumerate() 函数：枚举
>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>>for index, name in enumerate(L):
... print index, '-', name
...
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul
使用 enumerate() 函数，我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是，这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上，enumerate() 函数把：
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
变成了类似：
[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]
因此，迭代的每一个元素实际上是一个tuple：
for tinenumerate(L): #枚举
index = t[0]
name = t[1]
print index, '-', name
如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素，for循环又可以进一步简写为：
for index, name in enumerate(L):
print index, '-', name
这样不但代码更简单，而且还少了两条赋值语句。
可见，索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身。
迭代dict的value
dict对象本身就是可迭代对象，用 for 循环直接迭代 dict，可以每次拿到dict的一个key。
ict 对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value：
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]for vin d.values(): print v
dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一样：
这两个方法有何不同之处呢？
1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。
2. 但是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。
3. 打印 itervalues() 发现它返回一个
如果一个对象说自己可迭代，那我们就直接用 for 循环去迭代它，可见，迭代是一种抽象的数据操作，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。
迭代dict的key和value
dict 对象的 items() 方法返回的值：
>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]
可以看到，items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：s
>>> for key, value in d.items():
... print key, ':', value
...
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存。
生成列表
要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们可以用range(1, 11)：
>>> range(1, 11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：
>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
... L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
这种写法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式，可以以非常简洁的代码生成 list。
复杂表达式
使用for循环的迭代不仅可以迭代普通的list，还可以迭代dict。
假设有如下的dict：
d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
完全可以通过一个复杂的列表生成式把它变成一个 HTML 表格：
tds = ['%s %s
print ' print ' print '\n'.join(tds) print ''
'Name Score '
注：字符串可以通过 % 进行格式化，用指定的参数替代 %s。字符串的join()方法可以把一个 list 拼接成一个字符串。
条件过滤
列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。有了 if 条件，只有 if 判断为 True 的时候，才把循环的当前元素添加到列表中。
isinstance(x, str) 可以判断变量 x 是否是字符串；
x.upper()：字符串的 upper() 方法可以返回大写的字母。
多层表达式
for循环可以嵌套，因此，在列表生成式中，也可以用多层 for 循环来生成列表
2-1函数式编程
函数式编程的特点：
1、把计算视为函数而非指令；
2、纯函数式编程：不需要变量，没有副作用，测试简单
3、支持高阶函数，代码简洁。
Python支持的函数式编程：
1、不是纯函数式编程：允许有变量；
2、支持高阶函数：函数也可以作为变量传入；
3、、支持闭包：有了闭包就能返回函数；
4、有限度地支持匿名函数。
2-2高阶函数
1、变量可以指向函数，直接调用变量和调用函数是一样的。Eg、f=abs f(-20) 结果是20
2、函数名其实就是指向函数的变量。
3、高阶函数：能接收函数做参数的函数
变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，一个函数就可以接收另一个函数作为参数。
Eg、
DEMO：接收abs函数：
定义一个函数，接收x，y，f三个参数，x，y是数值，f是函数
def add（x，y,f):
return f(x）+f(y)
2-3把函数作为参数
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
传入abs作为参数f的值：
add(-5, 9, abs)
根据函数的定义，函数执行的代码实际上是：
abs(-5) + abs(9)
由于参数 x, y 和 f 都可以任意传入，如果 f 传入其他函数，就可以得到不同的返回值。
math.sqrt计算平方根
2-4 map（）函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
Eg、对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：
传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：
def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。
由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。