分类
数值型
用浮点型的时候注意别和"=="一起使用。
数字的处理函数
注意round()函数的特殊：四舍六入五取偶
类型判断
列表list
列表list定义 初始化
列表索引访问
列表查询
如何查帮助
列表元素修改、增加、插入、删除
注意：不能一边迭代该列表，一边删除或者增加该列表
列表其他操作
列表复制
"=="比较的是两个对象的"值"是否相等 "is"比较的是两个对象在内存中的地址是否相等 两者的区别可参考：https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5260560.html 事实上Python 为了优化速度，使用了小整数对象池，避免为整数频繁申请和销毁内存空间。而Python 对小整数的定义是 [-5, 257)，只有数字在-5到256之间它们的id才会相等，超过了这个范围就不行了， 同样的道理，字符串对象也有一个类似的缓冲池，超过区间范围内自然不会相等了。 总的来说，只有数值型和字符串型，并且在通用对象池中的情况下，a is b才为True，否则当a和b是int，str，tuple，list，dict或set型时，a is b均为False。
随机数
列表练习
合数：一个正整数，除了1和它本身以外，还能被其他正整数整除，这个数就叫做合数。如4、6、9、10等。 合数是除了1和其本身外具有其他正因数的正整数。依照定义，每一个大于1的整数若不是质数，就会是合数。而0与1则被认为不是质数，也不是合数。例如，整数14是一个合数，因为它可以被分解成2 × 7。 注意上述第二种方法中for循环和else的组合： 当i不属于primenumber列表中的元素时，则会执行else中的语句！
#杨辉三角 def fun(): L = [1] while True: for i in range(len(L)): print(L[i],end=' ') print() yield L L = [1] + [L[i] + L[i + 1] for i in range(len(L) - 1)] + [1]
#利用合数是几个质数的乘积（未优化，有大量多余计算） s = [] start1=datetime.datetime.now() for x in range(2,n): for i in s: if x%i == 0: break else: s.append(x) delta1=(datetime.datetime.now()-start1).total_seconds() print(len(s)) print(delta1) #计算结果： 9592 4.54826
#上述代码的优化 import datetime import math n=100000 pn=[] flag=False start=datetime.datetime.now() for x in range(2,n): for i in pn: if x%i==0: flag=True break if i>=math.ceil(x**0.5): flag=False break if not flag: pn.append(x) delta=(datetime.datetime.now()-start).total_seconds() print(len(pn)) print(delta) #计算结果： 9592 0.377021
元组
元组的定义初始化
元组元素的访问
元组查询
元组其他操作
命名元祖nametuple
冒泡法
冒泡法代码实现(一)
注意冒泡排序在有序的时候效率最差！ 因此在有序的时候交换次数为0，但是比较次数没变，因为我们可以考虑设置一个标记变量来判断序列是否已经有序从而提前结束循环，提高效率！
冒泡法代码实现(二)
#优化后的冒泡排序
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
count=0#用于统计比较次数
count_swap=0#用于统计交换次数
length = len(lst)
for i in range(length-1):
flag = False
for j in range(length-1-i):
count+=1
if lst[j+1]<lst[j]:#满足条件必定会交换
lst[j+1],lst[j]=lst[j],lst[j+1]
flag=True
count_swap += 1
if not flag:
break
冒泡法总结
字符串
字符串的定义初始化
字符串元素的访问---下标
字符串"+"连接
字符串"join"连接
注意：连接字符串的时候应优先使用join而不是+。 因为当用操作符+连接字符串的时候，由于字符串是不可变对象，其工作原理实际上是这样的：如果要连接如下字符串S1+S2+...+SN，执行一次+操作便会在内存中申请一块新的内存空间，
并将上一次操作的结果和本次操作的右操作数复制到新申请的内存空间，即当执行S1+S2的时候会申请一块内存，并将S1+S2复制到该内存中，以此类推，在N个字符串连接的过程中，会产
生N-1个中间结果，每产生一个中间结果都需要申请和复制一次内存，总共需要申请N-1次内存，从而严重影响执行效率。因此，整个字符串连接的过程相当于S1被复制N-1次，S2被复制
N-2次，...，SN复制一次，所以字符串的连接时间复杂度近似为O(n^2)。 而当用join()方法连接字符串的时候，会首先计算需要申请的总的内存空间，然后一次申请所需内存并将字符序列中的每一个元素复制到内存中去，所以join()操作的时间复杂度为O(n)。
字符串分割
s = 'aaa sss ddd' print(s.split(' ')) print(s.partition(' ')) #输出如下： ['aaa', 'sss', 'ddd'] ('aaa', ' ', 'sss ddd')
split分割
partition分割
字符串大小写
字符串排版
字符串修改
字符串查找*
注意find()方法的小坑，[start，end)是一个左开右闭的区间，且find和rfind分别是在其区间内从左至右和从右至左。
字符串判断*
字符串判断is系列
字符串格式化
字符串格式化最常用的还是format！
print("{:*^10}".format("center")) #输出如下： **center**
*octets中表示参数分解！
#题目输入一个字符串统计其中每个字符出现的次数：
num = ""
while True:
num = input("Please a integer :").strip()
if num.isdigit():
break
else:
print("Plesae input Again!")
#有需要优化的地方（可以使用字典提高效率）
count =[0]*10
for i in range(10):
count[i] = num.count(str(i))
for i in range(10):
if count[i]:
print(i,count[i])