python note
python语言特点 ：
解释性语言 、动态型语言（运行时确定数据类型）、一切皆对象（数据、容器、类、模块）
python运行机制 （python解释器）：
源代码(.py) 编译后生成pythonCodeObject存在于内存中（.pyc文件是pythonCodeObject在硬盘中的表现形式），将编译后的.pyc文件传入python虚拟机中运行
虚拟机会从编译得到的PyCodeObject对象中一条一条执行字节码指令，并在当前的上下文环境中执行这条字节码指令
http:// python.jobbole.com/8459 9/
python中的数据结构 https://www. cnblogs.com/myworld7/p/ 8449614.html
列表和元组：
python中的列表是对其他对象的引用组成的连续数组，指向这个数组的指针及长度被保存在一个列表头结构中。
list.insert o(N) list.delete o(N) 修改/获取 o(1) 查询 o(N)
操作 复杂度
复制 O(N)
添加元素(在尾部添加) O(1)
插入元素(在指定位置插入) O(N)
获取元素 O(1)
修改元素 O(1)
删除元素 O(N)
遍历 O(N)
获取长度为k的切片 O(k)
删除切片 O(N)
列表扩展 O(k)
测试是否在列表中 O(N)
min()/max() O(n)
获取列表长度 O(1)
字典
CPython使用伪随机探测(pseudo-random probing)的散列表(hash table)作为字典的底层数据结构。由于这个实现细节，只有可哈希的对象才能作为字典的键。
操作 平均复杂度 平摊最坏情况复杂度
获取元素 O(1) O(n)
修改元素 O(1) O(n)
删除元素 O(1) O(n)
复制 O(n) O(n)
遍历 O(n) O(n)
set集合
CPython中集合和字典非常相似。事实上，集合被实现为带有空值的字典，只有键才是实际的集合元素。此外，集合还利用这种没有值的映射做了其它的优化。
函数：
传递实参：位置实参、关键字实参、默认值
返回值：简单值、列表/字典等复杂数据结构
传递列表，在函数中修改列表，传递列表副本fun(L[:])（防止被修改）
传递任意数量实参 fun(*args) args为一个元组
传递任意数量关键字实参 **args
函数变量作用域：函数中定义的参数和变量属于局部变量，作用域为函数内部
在函数内部不要修改全局变量(python使用屏蔽方式保护全局变量)，修改时会创建一个副本。若要修改全局变量，需用在函数中global关键字修饰全局变量
内嵌函数
闭包：在一个内部函数中对外部作用域的变量进行引用，这个内部函数成为闭包
外部函数的局部变量对应内部函数的局部变量，不可对外部局部变量进行修改。若要修改，使用容器类型 python3中使用nonlocal修饰外部局部变量
filter map lambda函数
python类：
类名首字母大写 self相当于C++中的this指针
魔法方法__init__()构造方法
公有和私有：私有变量加__两下划线 _类名__变量名访问私有变量
继承：class 类名（被继承的类） 相同方法或属性会发生覆盖
super函数
组合：在类中使用类
类对象（类属性和类对象绑定）和实例对象
魔法方法：__fun__()
迭代器和生成器
iterable: 实现了__iter__()方法的对象
iterator:实现了__iter__()和__next__()方法的对象
generator:生成器是一种特殊的迭代器，实现：生成器函数（yield）和生成器表达式
python装饰器：
为已经存在的函数或对象添加额外的功能
编写一个函数，返回封装原始函数调用的一个子函数
当装饰器需要参数时，必须使用第二级封装
类实现装饰器：让类的构造函数__init__()接受一个函数，然后重载__call__()并返回一个函数，也可以达到装饰器函数的效果
内置的装饰器：内置的装饰器和普通的装饰器原理是一样的，只不过返回的不是函数，而是类对象 @property @stasticmethod @classmethod
函数式编程
map(function,iterable)
reduce(function, iterable[, initializer])
filter(function,iterable)
sorted(L,key)
lambda
decorator