python当中的eval（）函数是将字符串当成有效Python表达式来求值，并返回计算结果
x = 1
eval('x+1')
eval('x==1')
与之对应的repr函数，它能够将Python的变量和表达式转换为字符串表示：
repr(x+1)
repr(x+ ‘1’-1)('x=+=1')
Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
Python的特色简单 Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 易学 就如同你即将看到的一样，Python极其容易上手。前面已经提到了，Python有极其简单的语法。 免费、开源 Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。这是为什么Python如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。 高层语言 当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 可移植性 由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。 这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC！ 解释性 这一点需要一些解释。 一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。 而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码 运行 程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植。 面向对象 Python即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在 面向过程 的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在 面向对象 的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。 可扩展性 如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。 可嵌入性 你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。 丰富的库 Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。 除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
第一章 Python数据模型
魔术方法(magic method)或者说双下方法(dunder method)表示特殊方法。以双下划线开始和结束，比如 getitem
len()需要实现 len ()
[]和切片需要实现 getitem ()
可迭代或者反向迭代，至少需要实现 getitem ()
in需要实现 contains (),如果没有实现，则至少需要实现 getitem (),因为它可以自己做迭代搜索
repr,它能把一个对象有字符串的形式表达出来，repr就是通过 repr 这个特殊方法来得到一个字符串的表达形式的。如果没有实现 repr ，输出实例时，得到的字符串就是Vector object at 0x10e100070之类的
注意 repr 和 str 的区别，后者是在str()函数中使用，或者是在用print函数打印的时候才被调用。
如果一个对象没有 str 函数，而Python又需要调用它的时候，解释器会用 repr 作为替代。
在if，while或者and or not运算符中，为了判定一个值x是真还是假，Python会调用bool(x),这个函数只能返回True或者False。
bool(x)，其实调用的是x. bool ()的结果，如果不存在 bool ,bool(x)会尝试调用x. len ().若返回0，则bool会返回False，否则True。
第二章 序列构成的数组
序列类型概览
1、容器序列
list、tuple、collections.deque这些序列都能存放不同类型的数据
2、扁平序列
str、bytes、bytearray、memoryview和array.array，这些序列只能容纳一种类型。
注意：容器序列存放的是它们所包含任意类型的对象的引用，二扁平序列里存放的是值而不是引用。换句话说，扁平序列其实是一系列连续的内存空间，但是扁平序列只能存放字符、字节和数值这种基础类型。
可变序列
list、bytearray、array.array、collections.deque和memoryview
不可变序列
tuple、str和bytes
列表推倒
symbols = 'abc'
codes = []
for symbol in symbols:
codes.append(symbol)
codes = [symbol for symbol in symbols]
第一种就是正常的for循环，第二种就是列表推导
生成器表达式
虽然可以用列表推导来初始化元组、数组或者其他序列类型，但是生成器表达式更好。因为生成器表达式背后遵循了迭代器协议，可以逐个产出元素，而不是先建立一个完整的列表，然后再把这个列表传递到某个构造函数里面。
和列表推导差不多，就是方括号改成圆括号
symbols = 'abc'
array.array('i', (symbol for symbol in symbols))
元组的应用：
1、当作记录，因为它是不可更改的
2、元组拆包，可以得到里面的数据 类似于 a, b = (first, second)
3、具名元组，从collections.namedtuple生成具名元组，除了继承普通元组的属性，具名元组还有一些自己专有的属性。_fields类属性，类方法_make(iterable)和实例方法_asdict()。
_fields类属性：包含具名元组的各个字段名称
_make(iterable)：通过_make()接受一个可迭代对象来生成这个类的一个实例
_asdict()：把具名元组以collections.ordereddict的形式返回。
切片：
s[a:b:c] s在a到b之间以c为间隔取值，c还可以是负，负值意味着取反。如s[::-1]意味着，将这个list倒置
给切片赋值：
l=list(range(5))
print(l) [0,1,2,3,4]
l[1:3]=[20,30]
print(l) [0,20,30,4]
l[1:3]=100 报错，需要写成[100]
对序列使用+和*
+是把两个序列合并，在拼接过程中，两个被操作对序列都不会被修改，Python会新建一个包含同类型数据对序列作为拼接结果。
是把序列复制几份然后拼接起来。例如 l=[1,2] l 3=[1,2,1,2,1,2] *也会构建新的序列而不修改原有的对象。
序列的增量赋值
+=背后的特殊方法是 iadd ,但是如果一个类没有实现这个方法，Python会退一步调用 add
第三章 字典和集合
字典推导
country_code = {country: code for code, country in dial_doces} dial_doces是一个元组的list
{code:country.upper() for country, code in country_code.items() if code66}
第一个是把国家作为键，第二个把code作为键
if key not in my_dict:
my_dict[key]=[]
my_dict[key].append(new_value)
可以直接写成my_dict.setdefault(key,[]).append(new_value)
所有映射类型在处理找不到的键的时候，都会牵扯到 missing 方法，
集合
{1,2}这是集合
集合推导
from unicodedata import name
{chr(i) for i in range(32,256) if 'SIGN' in name(chr(i),'')}
a.union(b,c,d) 这里a必须是set，b、c和d则可以是任何类型的可迭代对象
为了获取dict[key]背后的值，python会调用hash(key)来计算key的散列值，然后去散列表里面查找表元，若找到的表元是空的，则抛keyerror，若不是空的，则表元里会有一对found_key:found_value，这个时候Python会检验key == found_key是否为真，如果他们相等的话，会返回found_value。如果不等，说明出现了散列冲突。发生这种情况的原因是，散列表所做的只是把随机的元素映射到只有几位的数字上，而散列表本身的索引又只依赖于这个数字的一部分。为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外取几位，然后用特殊方法处理一下，把新得到的数字再当作索引来寻找表元。
dict的实现
1、支持hash()函数，并且通过 hash ()方法所得到的的散列值是不变的。
2、通过 eq ()来检测相等性
3、若a == b，则 hash(a) == hash(b)
往字典添加新键可能会改变已有键的顺序
无论何时往字典里添加新键，python解释器都可能作出字典扩容的决定。扩容导致的结果就是需要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表。这个过程可能会发生散列冲突，导致新散列表次序发生变化。
由此可知，不要对字典同时进行迭代和修改。如果你想扫描并修改一个字典，最好分成两步来解决，首先对字典迭代，以得出需要添加对内容，把这些内容放到一个新字典里，迭代结束之后再对原字典进行更新。
字符问题
字节序列-解码-unicode
字符串-解码-unicode
b = str.encode('utf8') 字符串转化成字节码 是编码
b.decode('utf8') 把字节码还原成字符串 是解码
一等函数
一等函数满足以下条件：
1、在运行时创建
2、能赋值给变量或数据结构中的元素
3、能作为参数传给函数
4、能作为函数的返回结果
高阶函数
接受函数为参数，或者把函数作为结果返回的函数时高阶函数。
匿名函数
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
可调用类型
任何python对象都可以表现的像函数。只需要实现实例方法 call
实现 call 方法的类是创建函数类对象的简便方式
函数内省
可以用dir(len)查看所有的函数属性
sorted(set(dir(func))-set(dir(obj))) 计算差集 然后排序 得到类的实例没有 而函数有的属性列表
==运算符比较两个对象的值（对象中保存的数据），而is是比较对象的标识。
通常，我们关注的是值，而不是标识，因此python中==出现的频率比is高。
a==b是语法糖，等同于a. eq (b) 装饰器也是语法糖
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