数据类型
Python 3 只有 int 和 float 类型，Python 2 除此之外还有 long 类型，使用 type() 函数能够查询对象所指向的对象类型，isinstance(a, int) 函数能够判断变量所指向的对象类型是否为某一特定类型。
字符串
1. 字符编码
- ASCII 编码：1 个字节，只有 127 个字符
- GB2312 编码：在 ASCII 的基础上加入了中文
- Unicode 编码：2 个字节，把所有语言都统一到一套编码里
- UTF-8 编码：可变长编码，把一个 Unicode 字符根据不同的数字大小编码成 1- 6 个字节
在计算机内存中，统一使用 Unicode 编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为 UTF-8 编码。
Python 文件首行加入 # -*- coding: utf-8 -*- 是为了告诉 Python 解释器，按照 UTF-8 编码读取源代码。如果 .py 文件本身使用 UTF-8 编码，并且也申明了 # -*- coding: utf-8 -*-，就能够正常显示中文。
2. 格式化
'Hello, %s' % 'world'
'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125)
3. 引号
单引号和双引号都能够表示字符串，三引号包含的字符串可由多行组成。
容器
1. list
列表。可变有序表，list 里面的元素数据类型可以不同。
classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] # 定义 list
len(classmates) # 长度
classmates[0] # 访问第一个元素
classmates[-1] # 访问倒数第一个元素
classmates.append('Adam') # 追加元素到末尾
classmates.insert(1, 'Jack') # 插入元素到指定位置
classmates.pop() # 删除末尾元素
classmates.pop(i) # 删除指定位置的元素
classmates[1] = 'Sarah' # 替换元素
2. tuple
元组。一旦初始化就不能修改。
classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy') # 定义 tuple
t = (1,) # 当元组中只有一个数时，必须加逗号消除和小括号的歧义
3. dict
字典。使用 键-值（key - value）存储，key 必须是不可变对象。
d = {'Michael': 95, 'Bob': 75} # 定义字典
d['Adam'] = 67 # 字典插入/赋值
'Thomas' in d # 判断字典中是否存在 key
d.get('Thomas') # 若 key 不存在，返回 None
d.get('Thomas', -1) # 若 key 不存在，返回指定 value
d.pop('Thomas') # 删除元素
4. Set
无序、不重复，重复元素会被自动过滤。
s = set([1, 2, 3]) # 定义集合
s.add(4) # 添加元素
s.remove(4) # 删除元素
s1 & s2 # 并集操作
s1 | s2 # 交集操作
函数参数
1. 默认参数
def power(x, n=2)，默认参数必须指向不变对象。
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
2. 可变参数
在参数前面加了一个 * 号，参数 numbers 接收到的是一个 tuple，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括 0 个参数。
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
如果已经有一个 list 或 tuple，可以在前面加一个 * 号，把 list 或 tuple 元素变成可变参数传进去。
nums = [1, 2, 3]
calc(*nums)
3. 关键字参数
允许传入 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。
**extra 表示把 extra 这个 dict 的所有 key-value 用关键字参数传入到函数 **kw 参数，kw 将获得一个 dict，注意 kw 获得的 dict 是 extra 的一份拷贝，对 kw 的改动不会影响到函数外的 extra。
# 函数定义
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
# 函数调用
person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
# 简化写法
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
4. 命名关键字参数
命名关键字参数用于限制关键字参数的名字，必须传入参数名。
# 特殊分隔符 * 后面的参数被视为命名关键字参数
def person(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
# 如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面的命名关键字参数就不需要特殊分隔符了
def person(name, age, *args, city, job):
print(name, age, args, city, job)
高级特性
1. 切片
list、tuple 和字符串都可以使用切片操作。
L = list(range(100))
L[0:3] # 取前 3 个元素
L[:3] # 若第一个元素为 0，可以省略
L[-1] # 取倒数第一个元素
L[-2:-1] # 倒数第二个 — 倒数第一个
L[-10:] # 取后 10 个数
L[:10:2] # 前 10 个数，每两个取一个
L[::5] # 所有数，每 5 个取一个
L[:] # 原样复制一个 list
2. 迭代
通过 for ... in 完成迭代，只要作用于一个可迭代的对象，for 循环就可以正常运行。
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
# 迭代 key
for key in d:
# 迭代 value
for value in d.values():
# 同时迭代 key 和 value
for k, v in d.items():
# 下标迭代
for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
3. 列表生成式
list(range(1, 11)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[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'] # ['AX','AY','AZ','BX','BY','BZ','CX','CY','CZ']
4. 生成器
列表容量是有限的，如果创建一个 100 万个元素的列表，只需要访问前面几个元素的话，后面元素占用的空间就浪费了，这时就可以使用生成器。
g = (x * x for x in range(10)) # 使用小括号
next(g) # 获得下一个返回值，没有下一个元素时抛出 StopIteration
for n in g: # 一般使用 for 进行迭代
print(n)
除此之外，也可以通过 yield 关键字定义迭代器。
# 斐波那契生成器
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
# 生成器调用
f = fib()
next(f)
5. 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。
Python 的for循环本质上就是通过不断调用 next() 函数实现的，