1.输出 print
打印
print语句也可以跟上多个字符串，用逗号“,”隔开，print会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出一个空格.
格式化
%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部，%s表示用字符串替换，%d表示用整数替换，有几个%?占位符，后面就跟几个变量或者值，顺序要对应好。如果只有一个%?，括号可以省略。
%d 整数
%f 浮点数
%s 字符串
%x 十六进制整数
其中，格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串。
2.输入 raw_input()
当输入name = raw_input()并按下回车，Python交互式命令行就在等待你的输入。这时，可以输入任意字符，然后按回车后完成输入。
raw_input()读取的内容永远以字符串的形式返回。
3.语法基础
以#开头的语句是注释，注释是给人看的，可以是任意内容，解释器会忽略掉注释。其他每一行都是一个语句，当语句以冒号“:”结尾时，缩进的语句视为代码块
字符串
单双引号皆可，但是不能混用。Python允许用'''...'''的格式表示多行内容.
字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多\，为了简化，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义。
打印中文和Unicode字符串使用 u'' ,u'xxx'转换为UTF-8编码的'xxx'用encode('utf-8')方法
空值。反过来，把UTF-8编码表示的字符串'xxx'转换为Unicode字符串u'xxx'用decode('utf-8')方法。
len()函数可以返回字符串的长度
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。
4.字符串转换ord 和chr
Python提供了ord()和chr()函数，可以把字母和对应的数字相互转换.
由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
5.判断
判断
if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else
只要x是非零数值、非空字符串、非空list等，就判断为True，否则为False
6.数据结构
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。用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始.list里面的元素的数据类型可以不同.
classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
append追加,pop删除,insert插入
tuple
另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字
t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义.
Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。
dict
d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value.
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除.
正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象.
set
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
s = set([1, 2, 3])
add添加，remove删除
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作。
如果原生函数被覆盖，使用del funcName 就可以重新得到原生函数
7.函数的参数
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
数据类型检查可以用内置函数isinstance实现.
默认参数
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):定义一个拥有两个默认参数的函数
可变参数
def calc(*numbers): 定义一个可变参数的函数。
定义可变参数和定义list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数
关键字参数
def person(name, age, **kw):
print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
8.高阶特性
切片
切片（Slice）操作符
>>>L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']
>>>L[0:3]
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple。
字符串'xxx'或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
通过collections模块的Iterable类型判断
isinstance('abc', Iterable)
列表生成式
列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。例如:
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']//字符串全排列
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']//传入函数
>>> [s.lower() for s in L]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
生成器 Generator
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x104feab40>
可以通过generator的next()方法，一个一个的打印元素。但通常都是用for循环,因为生成器是可迭代的。
定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator
generator函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
9.高阶函数
map
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，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list返回。
>>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
reduce
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
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
filter
Python内建的filter()函数用于过滤序列。
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。
def is_odd(n)://在一个list中，删掉偶数，只保留奇数
return n % 2 == 1
filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 结果: [1, 5, 9, 15]
sorted
sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个比较函数来实现自定义的排序
10.闭包
返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用
装饰器
实例：
def bdcall(text):
if callable(text):
@functools.wraps(text)
def wrapper(*args,**kw):
print 'begin call %s: '%text.__name__
text(*args,**kw)
print 'end call %s: '%text.__name__
return wrapper
else:
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args,**kw):
print 'text: %s : ' %text
func(*args,**kw)
print 'end call %s: '%func.__name__
return wrapper
return decorator
@bdcall('demo')
def bdexe():
print 'func exec'
bdexe()
print bdexe.__name__
@bdcall
def bdexe2():
print 'func exec2'
bdexe2()
print bdexe2.__name__
输出
text: demo:
func exec
end call bdexe:
bdexe
begin call bdexe2:
func exec2
end call bdexe2:
bdexe2
偏函数
Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数（Partial function）。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。
函数参数通过设定默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。
简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
11.模块
在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
通过包来组织模块，避免冲突。
请注意，每一个包目录下面都会有一个init.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。init.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为init.py本身就是一个模块，而它的模块名就是文件夹名称。
模块实例:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print 'Hello, world!'
elif len(args)==2:
print 'Hello, %s!' % args[1]
else:
print 'Too many arguments!'
if __name__=='__main__':
test()
第1行和第2行是标准注释，第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行，第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码；
第4行是一个字符串，表示模块的文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释；
第6行使用author变量把作者写进去，这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名。
