一直觉得大蟒蛇是非常强大的语言，经过几次学习还是没有摸到什么门路，这次静下心来记录一下，希望能有个不错的收穫，人生苦短，我学python。
作为一个4年的前端，js写的还算比较6，所以经常无意识的给末尾加分号，不知道学一阵子大蟒蛇之后会不会习惯了不写分号bug了我js - -|||
so here we go.
包含内容：输入，输出，基础用法，数据类型，字符串编码，格式化，list和tuple，条件判断，循环，dict类型，set类型，函数，空函数，递归函数
输入
print()可以接受多个字符串使用逗号隔开。
print('hello','world')
可以运。
输出
input()在运行之后允许用户输入，之后可以赋值给变量，再次打印变量将得到用户输入的结果。
基础用法
缩进写法，不需要尾分号，#号为注释，冒号结尾缩紧的语句是代码段。
# print absolute value of an integer:
a = 100
if a >= 0:
print(a)
else:
print(-a)
数据类型
python能直接处理的数据类型：
整数，浮点数，字符串，布尔值，空值，变量，常量
整数 正负二进制
浮点数
整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
字符串
可以用转义 单引号 双引号完全一致 三引号定义多行内容
>>> print('''line1
... line2
... line3''')
布尔值
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写），也可以通过布尔运算计算出来
空值
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。
此外，Python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型。
变量
字母数字下划线，不能数组开头，直接定义，可以反复赋值，可以改变类型
常量
也是变量，只是统一使用大写规定。
字符串编码
对于单个字符的编码，Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符
>>> ord('A')
65
>>> ord('中')
20013
>>> chr(66)
'B'
>>> chr(25991)
'文'
格式化
在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现
>>> 'Hello, %s' % 'world'
'Hello, world'
>>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000)
'Hi, Michael, you have $1000000.'
常见的占位符有：
| %d | 整数 |
| %f | 浮点数 |
| %s | 字符串 |
| %x | 十六进制整数 |
如果不太确定应该用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串
有些时候，字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%
使用list和tuple
list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
len()可以获取个数
append()添加
insert()可以添加指定索引的位置
pop()删除list末尾或者指定索引的元素
要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置
tuple
tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改
只有一个元素的tuple需加一个逗号消除歧义
atuple = (1,)
tunple的元素是一个list是可以改变list值的
条件判断
if <条件判断1>:
<执行1>
elif <条件判断2>:
<执行2>
elif <条件判断3>:
<执行3>
else:
<执行4>
循环
Python的循环有两种，一种是for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来。
把每个元素代入变量，然后执行缩进块的语句。
第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环。
break
在循环中，break语句可以提前退出循环。
continue
在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。
循环是让计算机做重复任务的有效的方法。
break语句可以在循环过程中直接退出循环，而continue语句可以提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。这两个语句通常都必须配合if语句使用。
要特别注意，不要滥用break和continue语句。break和continue会造成代码执行逻辑分叉过多，容易出错。大多数循环并不需要用到break和continue语句，上面的两个例子，都可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑，去掉break和continue语句。
有些时候，如果代码写得有问题，会让程序陷入“死循环”，也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序，或者强制结束Python进程。
dict
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。
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在。
二是通过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。
注意：返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除。
和list比较，dict有以下几个特点：
- 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
- 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
- 占用空间小，浪费内存很少。
dict的key必须是不可变对象
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。
要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key。
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。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤。
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果。
通过remove(key)方法可以删除元素。
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
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。
使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。
tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。
函数
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。
return None可以简写为return。
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
if age >= 18:
pass
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
定义函数时，需要确定函数名和参数个数；
如果有必要，可以先对参数的数据类型做检查；
函数体内部可以用return随时返回函数结果；
函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。
可变参数
定义可变参数和定义一个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。
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
允许在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去：
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
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关键字参数
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。请看示例
def person(name, age, **kw):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
命名关键字参数
函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数
参数组合
Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。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、命名关键字参数和关键字参数。
Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！
要注意定义可变参数和关键字参数的语法：
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。
定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符*，否则定义的将是位置参数。
递归函数
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。