python的基础知识点总结_Python基础知识点总结

常用数据类型

整数、浮点数、字符串、布尔值、空值、

字符串编码

默认使用unicode编码，通过encode转换成byte数组，byte通过decode转换成unicode字符串。

常用数据结构

list

tuple

set

dict

列表生成式

生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

生成器generator

列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator

g = (x * x for x in range(10))

使用yield创建

def fib(max):

n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

yield b

a, b = b, a + b

n = n + 1

return 'done'

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

迭代器

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。

map/reduce

>>> def f(x):

... return x * x

...

>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> list(r)

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

filter

筛选函数

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

sorted 可以对list进行排序呢

sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)

返回函数

def lazy_sum(*args):

def sum():

ax = 0

for n in args:

ax = ax + n

return ax

return sum

当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数

匿名函数

匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):

return x * x

装饰器

import functools

def log(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper(*args, **kw):

print('call %s():' % func.__name__)

return func(*args, **kw)

return wrapper

import functools

def log(text):

def decorator(func):

@functools.wraps(func)

def wrapper(*args, **kw):

print('%s %s():' % (text, func.__name__))

return func(*args, **kw)

return wrapper

return decorator

偏函数

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。

>>> import functools

>>> int2 = functools.partial(int, base=2)

>>> int2('1000000')

type和isinstance的区别

type()不会认为子类是一种父类类型。

isinstance()会认为子类是一种父类类型。

最后

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