Python拾遗1
1、变量名是给编译器和程序员看的，操作时转换成地址，符号表起连接作用。符号表包括常数表、变量名表、数组表、过程名表、标号表等。
2、python为什么比C/C++慢？
a、支持动态类型，执行时需要先判断类型；
b、执行时需要先翻译再执行，效率低；
c、虚拟机带来间接开销；
d、GIL带来的伪多线程问题。
3、Psyco是PVM增强工具，将部分程序字节码转换成真正的二进制机器码，加快执行速度
4、注册表机制和#!同理。
5、python模块导入本质上讲就是载入另一个文件，导入必须找到文件将其编译成字节码并运行代码，导入者得到了模块文件中在顶层所定义的所有变量名。
6、查看模块内部可用变量名列表。os.platform，sys.path，程序由模块构成，模块包含语句，语句包含表达式，表达式建立并处理对象。
7、help(class.method)
8、in表达式
9、0o、0x、0b
10、floor、ceil、round
11、oct、hex、bin，将整数转换成其它进制的字符串，int将数字字符串转换为整数。
12、整数、浮点数、复数、小数、decimal（Decimal）、Fraction
13、数字、集合、元组、字符串不可变，类型属于对象，变量只是引用了不同的对象。
14、传址：列表、字典和class
15、python缓存并复用了小的整数和字符串，切片是复制，不是共享引用。列表整体赋值是共享引用。
16、raw字符串不能以单个反斜杠结尾。切片的正偏移 + 负偏移 = 长度
17、ord转ascii，chr转字符串，join、split
18、格式字符串 %(对象...) str.format
19、values keys items
20、序列化对象到文件，比手动字符串转化要方便， with open() as myfile
21、列表通过切片进行拷贝，字典通过.copy进行拷贝，只做顶层复制，不能够复制嵌套的数据结构，如果需要深度复制，需使用copy.deepcopy
22、==测试值的相等性，is测试对象的一致性（同一个对象）
23、sorted内置函数
24、序列赋值，带*号扩展赋值
25、以单一下划线开头的变量名不会被 from module import *导入；前后有下划线的变量名是系统定义的；有两下划线开头但结尾没有下划线的变量名是类的本地变量；以双下划线开头并结尾的变量名是用来表示python实现细节的命名模式。
26、print([object,...][sep=''][end='\n'][,file=sys.stdout.]) print(xxx)等价于sys.stdout.write
27、python没有switch-case
28、顶层代码必须于第一栏开始写，嵌套代码可于任意栏开始写，只要一致即可，不管缩进多少。
29、任意表达式都可放在括号内，括号可以跨行
30、布尔运算符是字，不是像C语言中的符号，and和or会返回真或假的对象而不是True False
31、A = Y if X else Z
32、while else break continue pass for ..range...
33、并行遍历：zip和map，zip创建元组对的列表，map使用函数作用于序列中的每个元素。
34、enumerate返回生成器对象
35、有__next__方法的对象会前进到下一个结果，在结果的末尾会引发StopIteration，这类对象就是可迭代的，任何这类对象也能以for循环或其它迭代工具遍历。迭代器在python中以C语言的速度运行，内置函数iter.next。python3.x提供了内置函数next，next(X)相当于X.__next__。文件本身就是自己的迭代器，而列表等不是自身的迭代器，必须用iter获得迭代器，才能针对迭代器调用next或__next__。
36、python迭代环境包括for循环、列表解析、map内置函数、in成员关系测试表达式、sorted、sum、any、all、join、序列赋值等，都使用了迭代协议
37、变量名解析的LE/NGB法则（本地、函数、全局、内置），最小化全局变量。global，nonlocal嵌套的def（记住状态信息），nonlocal声明的变量必须在上一层def中定义过。
def tester(start):
state = start
def nested(label):
nonlocal state
print(label,state)
state += 1
return nested38、不可变参数通过值传递，可变对象通过指针传递。
39、常规参数，关键字参数（通过变量名匹配），默认参数是定义时写好，关键字参数是调用时写。任一参数*（主要是收集不匹配的位置参数）和**（主要是字典）。keyword-only参数必须出现在一个**args形式之前。
40、lambda arg1 arg2...:expression using args 也能使用默认参数，是表达式，可以出现在任何地方，起到函数速写的作用，用到跳转表、map中。函数式编程。
41、map比for循环快两倍，列表解析比map快。
42、生成器yield一个值，保留状态等待下次执行，生成器的__next__方法继续函数并且运行到下一个yield结果返回或引发StopIteration。生成器表达式写在圆括号中（与列表解析对比）。生成器是单迭代器对象。
43、import导入文件不加路径和后缀名，模块搜索路径：程序主目录、PYTHONPATH目录（可扩展）、标准链接库目录，任何.pth文件（可扩展）。sys.path.append(dirname)
44、模块导入只发生一次，后面的导入只会取出已加载的模块对象。from也会把整个模块导入内存。导入操作不会赋予被导入文件中的代码对上层代码的可见度，被导入文件无法看见进行导入的文件内的变量名。
45、reload，导入一个模块，再修改其代码，然后用reload重载，重载不会影响所有使用import读取了模块的客户端，只会对以后使用from的客户端造成影响。
46、python代码的目录就称为包，包导入就是把计算机上的目录编程一个python命名空间，包导入语句路径的每个目录内都必须由__init__.py，__all__
47、from。。。import name ，同层次目录导入。3.x默认绝对搜索路径sys.path，而不是相对路径。import name进行相对导入。相对导入解决包名冲突，适用于包内导入。
48、把变量名赋值给__all__，from *只会把这些变量复制出来。
49、启用以后的语言特性：from __future__ import futurename
50、__name__ __main__
51、import ... as ..简化名字，避免命名冲突。
52、reload不重载通过import导入的模块。from导入复制变量名而不是原变量的一个引用。
53、属性属于实例，方法属于类。
54、运算符重载：以双下划线命名的方法是特殊钩子（拦截作用），当实例出现在内置运算时这类方法会自动调用，方法的返回值会变成相应表达式的结果。
常见的运算符重载方法：
55、重载函数：__init__，__str__
56、instance.__class__提供从实例到创建它的类的连接，类有__name__和__bases__序列。
57、pickle，shelve
58、超类构造函数需要显示调用，不会默认调用，实例属性是由对方法内self属性进行复制运算生成的，类属性是通过class语句内的语句生成的。
59、属性是python的字典键，__dict__，dir
60、重载__iter__，__next__，实现自己的迭代器
61、继承、多态、封装。继承、组合、委托、复合、多继承、绑定方法、工厂
62、绑定方法会自动让实例和类方法函数配对。
63、python3.x都是新式类，都继承自object，内置类型和用户类型没有差别，类和类型同义，钻石继承宽度优先（多重继承），__slots__（实例变量）
64、函数装饰器是它后面的函数的运行时的声明，在def上一行写，由@符号跟着元函数，用来给现成的函数增加函数每次被调用时都会运行的一层逻辑。
65、Exception，try,except,finally,else,raise,assert,with..as...。字符串异常和类异常。3.x中的异常必须由类定义。
66、坏境管理器实现需要有__enter__何__exit__方法，sys.exe_info
67、编码是把一个字符串翻译为原始字节形式，3.x有str、bytes、bytearray，BOM
68、装饰器提供了一种方法在函数和类定义末尾插入自动运行代码，函数装饰器可以用来管理函数调用和函数对象，装饰器自身时候一个返回可调用对象的自调用对象。
69、元类继承自type，重新定义__init__和__new__，metaclass=M声明继承，类装饰器。
70、装饰器、特性、描述符、元类。
71、不建议使用thread，最明显的原因是主线程退出后所有其他线程会不清理直接退出，threading则会处理。
72、_做占位符用。
73、装饰器是可调用对象，其参数是另一个函数（被装饰的函数），装饰器可能会处理被装饰的对象然后把它返回，或者将其替换成另一个函数或可调用对象。装饰器的一个关键特性是他们在被装饰的函数定义之后立即运行。多数函数装饰器会修改被装饰的函数，而不是原封不动的返回，一般要用到闭包。
自由变量是未在本地作用域中绑定的变量，闭包是一种函数，会保留定义在函数时存在的自由变量的绑定，这种函数调用时虽然作用域不可用了，但是仍能使用那些绑定。
nonlocal把变量标记为自由变量。函数加了@装饰器符号就可以等价为经装饰器调用后返回的函数。
74、time.pert_counter计时
75、python内置了3个装饰器：property、classmethod、staticmethod。另一个常见装饰器是functools.wraps，functools.lru_cache做备忘录优化性能。
76、叠放装饰器，放在前面的最后作用。参数化装饰器创建装饰器工厂函数，把参数传给他再返回一个装饰器。
77、除了开发框架，不要写元类。
78、subprocess管理子线程，
79、collections.deque
80、os.fork在windows版本python中没有定义，multiprocessing来处理多进程，进程池Pool。
81、冻结二进制文件：将程序的字节码、PVM以及任何程序所需要的python支持文件打包成一个单独的可执行二进制程序。客户端系统不需要安装python来运行这些冻结的二进制文件。
82、python内置对象
83、列表、集合、字典都可以用解析来创建
[i for i in "spam"] {i for i in "spam"} {i:ord(i) for i in "spam"}
84、对字典进行排序：通过字典的keys方法收集一个键的列表，然后使用列表的sort方法进行排序，最后使用for循环逐个显示结果。使用内置sorted可以一步完成。
85、元组有两个专有的可调用方法：Index和count。元组一旦创建就不能改变。
86、整除法： // ，自动类型转换仅仅在数字类型运算时才有
87、repr，代码规范显示 str，用户友好显示
可以使用连比，X < Y
88、集合只能包含不可变对象类型。sys.getrefcount查询对象的引用次数。
89、常见字符串操作：
单双引号是一样的。
常见的列表操作：
常用的字典操作：
元组的常用操作：
常见文件运算：
90、python中所有一切都是某种类型的对象：
91、python语句集：
92、列表解析看上去像是一个反向的for循环。函数属性、函数注解。python类没有访问控制权限，通过伪私有属性__xx来实现访问控制。
93、编写函数装饰器
装饰器使用场景：不想改变源代码，又想增加功能。
类装饰器实现__call__方法
无参装饰器：
def decorator(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*arg,**kwargs):
print('foo')
fn(*args,**kwargs)
print('bar')
return wrapper
有参装饰器多了一层函数的嵌套：
def decorator(times):
# 外部装饰器
def out_wrapper(fn):
# 内部装饰器
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('foo') # 目标函数之前执行
for _ in range(times): # 执行次数
fn(*args, **kwargs) # 执行目标函数
print('bar') # 目标函数之后执行
return wrapper # 返回内部装饰器
return out_wrapper # 返回外部装饰器
通过类实现带参装饰器减少嵌套：
from functools import wraps
# 装饰器类
class Decorator(object):
def __init__(self, times): # 初始化方法，传递参数
self._times = times # 参数赋值
def __call__(self, fn): # 魔法方法，当类被调用时执行
@wraps(fn) # 保留原方法函数名
def wrapper(*args, **kwargs): # 装饰器方法
print('foo') # 在目标函数之前运行
for _ in range(self._times): # 执行多少次
fn(*args, **kwargs) # 执行目标函数
print('bar') # 在目标函数之后运行
return wrapper # 返回装饰猴年的方法
94、python调试
在cmd窗口中启动python脚本调试：python -m pdb xxx.py，启用pdb对python脚本进行调试。
95、python容器
Python附带一个模块，它包含许多容器数据类型，名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。
有：
- defaultdict
- counter
- deque
- namedtuple
- enum.Enum (包含在Python 3.4以上)
96、PEP Python Enhancement Proposal
97、比较重要的语法元素：
python内置2种集合：
98、
super(子类名, self) . 父类方法()
使用super的缺陷：混用super和传统调用CABB问题、每个基类__init__的参数个数不同问题
- 应该避免多重继承， 使用一些设计模式替代
- super的使用必须一致， 在类层次结构中， 应该在所有地方使用super或者彻底不使用它。混用super和传统调用是一种混乱的方法， 人们倾向于避免使用super， 这样使代码更清晰。
- 不要混用老式和新式的类， 两者都具备的代码库将导致不同的MRO表现。
- 调用父类时必须检查类层次， 避免出现任何代码问题， 每次调用父类时， 必须查看一下所涉及的MRO（使用mro）
99、
88、集合只能包含不可变对象类型。sys.getrefcount查询对象的引用次数。
89、常见字符串操作：
单双引号是一样的。
常见的列表操作：
常用的字典操作：
元组的常用操作：
常见文件运算：
90、python中所有一切都是某种类型的对象：
91、python语句集：
92、列表解析看上去像是一个反向的for循环。函数属性、函数注解。python类没有访问控制权限，通过伪私有属性__xx来实现访问控制。
93、编写函数装饰器
装饰器使用场景：不想改变源代码，又想增加功能。
类装饰器实现__call__方法
无参装饰器：
def decorator(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*arg,**kwargs):
print('foo')
fn(*args,**kwargs)
print('bar')
return wrapper有参装饰器多了一层函数的嵌套：
def decorator(times):
# 外部装饰器
def out_wrapper(fn):
# 内部装饰器
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('foo') # 目标函数之前执行
for _ in range(times): # 执行次数
fn(*args, **kwargs) # 执行目标函数
print('bar') # 目标函数之后执行
return wrapper # 返回内部装饰器
return out_wrapper # 返回外部装饰器通过类实现带参装饰器减少嵌套：
from functools import wraps
# 装饰器类
class Decorator(object):
def __init__(self, times): # 初始化方法，传递参数
self._times = times # 参数赋值
def __call__(self, fn): # 魔法方法，当类被调用时执行
@wraps(fn) # 保留原方法函数名
def wrapper(*args, **kwargs): # 装饰器方法
print('foo') # 在目标函数之前运行
for _ in range(self._times): # 执行多少次
fn(*args, **kwargs) # 执行目标函数
print('bar') # 在目标函数之后运行
return wrapper # 返回装饰猴年的方法94、python调试
在cmd窗口中启动python脚本调试：python -m pdb xxx.py，启用pdb对python脚本进行调试。
95、python容器
Python附带一个模块，它包含许多容器数据类型，名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。
有：
- defaultdict
- counter
- deque
- namedtuple
- enum.Enum (包含在Python 3.4以上)
96、PEP Python Enhancement Proposal
97、比较重要的语法元素：
python内置2种集合：
98、
super(子类名, self) . 父类方法()
使用super的缺陷：混用super和传统调用CABB问题、每个基类__init__的参数个数不同问题
- 应该避免多重继承， 使用一些设计模式替代
- super的使用必须一致， 在类层次结构中， 应该在所有地方使用super或者彻底不使用它。混用super和传统调用是一种混乱的方法， 人们倾向于避免使用super， 这样使代码更清晰。
- 不要混用老式和新式的类， 两者都具备的代码库将导致不同的MRO表现。
- 调用父类时必须检查类层次， 避免出现任何代码问题， 每次调用父类时， 必须查看一下所涉及的MRO（使用mro）
99、