主要是介绍下自己编程过程中遇到的一些小知识点：
1. more_itertools.consecutive_groups(): 主要是标识连续数组
举例说明：
当我们的iterable=[2,3,4,5,6,9,10]时
[list(group) for group in more_itertools.consecutive_groups(iterable)]
输出结果：
[[2,3,4,5,6],[9,10]]
适用情况：主要是当我们需要给偶尔连续，偶尔不连续的列表值进行分组时，可以使用该方法
2.利用python创建一个n*m的二维数组:
my_list=[([0]*m) for i in range(n)] #此时创建了一个nxm的二维数组
3. 创建一个字典
my_dict=dict(zip(my_list,[0 for i in range(len(my_list)]))) #创建了一个长度-=len(my_list)的，初始值为0的字典
适用情况： 有些时候，我们需要计算某些非数值的类型对应的值时，利用字典来进行存储比较好
4.对输入的值进行类型转换
我们往往需要对一些变量的类型进行转换，此时我们可以适用map()函数进行操作，例如：
list(map(int,[i for i in my_list])) #这个代码的功能就是将my_list中的元素一一转换成int型数据。
- map(fn,value)
其中fn:函数名,可以自己定义，如：
fn=lambda x:x**2
此时map(fn,[i for i in my_list]) #表示是将my_list中的值作为自变量，然后平方之后，返回。
- 与map()函数有相同作用的还有一个函数apply()，区别在于运行速度不一样，感兴趣的可以去看下pandas教程，里面在做数据处理和分析的时候，经常会用到map()函数和apply()函数。
5.关于json数据的常用操作
import json
若是将json数据写入到一个文件中：
- 首先是将f=open('test.json','w')打开文件
- 加入json数据为json，则利用json.dump(json,f)可以写入到指定文件中
若是从一个文件中读取json数据格式的文件：
- 首先是将f=open('test.json','r')打开要读取的文件
- 然后利用json.load(f)函数可以直接读取文件
