哪个季节做试管婴儿好

【试管婴儿包成功】【微信：13802269370】【试管婴儿可选男女】“体外受精和胚胎移植”（IVF-ET）叫“试管婴儿”。而事实上，体外受精是一种特殊的技术，是把卵子和精子都拿到体外来，让它们在体外人工控制的环境中完成受精过程，然后把早期胚胎移植到女性的子宫中，在子宫中孕育成为孩子。利用体外受精技术产生的婴儿称为试管婴儿，这些孩子也是在妈妈的子宫内长成的。可以说，“试管婴儿技术”等同于“体外受精”。

一、Python简介

1.特性：

优雅、明确、简单。
相当高级的语言，同样的功能下，代码量远远小于C、Java等。但是代价是运行速度慢。
表面上，这种高级语言学起来简单，但是只是入门简单，其实在非常高的抽象计算中，高级的python程序设计也是很难学的。但是，对于普通的任务，Python语言是很简单实用的。
Python用处广泛：日常任务（如自动备份MP3），写网站（如YouTube、Instagram、豆瓣……），做网络游戏的后台……；总的来说，Python适合开发各种网络应用（包括网站、后台服务等等），血多日常需要的小工具（包括系统管理员需要的脚本任务等等），另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。只是除了写操作系统（只能用C）；写手机应用（只能用Swift/Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android））；写3D游戏，最好用C或C++。
Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。

2.缺点（其实也称不上缺点）：

1）运行速度慢，与C相比。因为Python是解释性语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。但是一般大量的运用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本察觉不出来。

2）代码不能加密。这个缺点仅限于你要编写的软件需要卖给别人挣钱的时候。好消息是目前的互联网时代，靠卖软件授权的商业模式越来越少了，靠网站和移动应用卖服务的模式越来越多了，后一种模式不需要把源码给别人。

……

二、安装Python

1.Mac 上：官方安装；或者使用homebrew进行安装：brew install python3

2. 关于Python解释器：需要使用Python解释器去执行.py文件。由于python从规范到解释器都是开源的，所以水平够高就可以自己编写解释器。事实上，也存在多种python解释器：CPython（官方的，使用最广泛）、IPython、PyPy、JPython、IronPython。

三、第一个Python程序

1.命令行模式

　　在命令行模式下，可以执行python进入Python交互式环境，也可以执行python hello.py 运行一个.py文件。

　　执行一个.py文件只能在命令行模式执行。

2.交互模式

　　Python交互模式的代码是输入一行，执行一行，而命令行模式下直接运行.py文件是一次性执行该文件内的所有代码。可见，Python交互模式主要是为了调试Python代码用的，也便于初学者学习，它不是正式运行Python代码的环境！

3.使用文本编辑器

推荐Sublime Text和Notepad++，但是绝不能使用Word和Windows自带的笔记本。Word保存的不是纯文本文件，而记事本会自作聪明地在文件开始的地方加上几个特殊字符（UTF-8 BOM），结果会导致程序运行出现莫名其妙的错误。

4.直接运行py文件

能不能像.exe文件那样直接运行.py文件呢？在Windows上是不行的，但是，在Mac和Linux上是可以的，方法是在.py文件的第一行加上一个特殊的注释：

#!/usr/bin/env python3

print('hello,world')

然后，通过命令给hello.py以执行权限：

$ chmod a+x hello.py

然后就可以直接运行hello.py了： ./hello.py

用Python开发程序，完全可以一边在文本编辑器里写代码，一边开一个交互式命令窗口，在写代码的过程中，把部分代码粘到命令行去验证，事半功倍！前提是得有个27'的超大显示器！

5.Python代码运行助手

6.输入和输出

输入：input('输入提示语') 输出：print(……)

四、Python基础

　　Python的语法比较简单，采用缩进方式：缩进有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码，但没有规定缩进是几个空格还是Tab。按照约定俗成的管理，应该始终坚持使用4个空格的缩进。在文本编辑器中，需要设置把Tab自动转换为4个空格，确保不混用Tab和空格。最后，请务必注意，Python程序是大小写敏感的，如果写错了大小写，程序会报错。

　　此外，写法上，#代表注释，当语句以:结尾时，缩进的语句视为代码块。

1.数据类型和变量

整数：任意大小，正/负。
注意：Python的整数没有大小限制，而某些语言的整数根据其存储长度是有大小限制的，例如Java对32位整数的范围限制在-2147483648-2147483647。
浮点数：也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学计数法表示时，一个浮点数的小数点的位置是可以变的，也能保持值相等。用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。（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。）Python的浮点数也没有大小限制，但是超出一定范围就直接表示为inf（无限大）。
字符串：
- 表示：""或者''
- 转义字符：\，为了简化避免使用太多转移字符，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义，如print(r'\\\t\\')打印结果是\\\t\\
- 字符串内部很多换行：Python允许用'''...'''的格式表示多行内容。（注意：...是命令行提示符的一部分，不是代码的一部分）

　　　　　　　　print('''123

　　　　　　　　...line2

　　　　　　　　...line3''')

　　　　　　如果写成程序并存为.py文件，就是：

　　　　　　　print('''123

　　　　　　　line2

　　　　　　　line3''')

布尔值：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。布尔值可以用and、or和not运算。
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。
变量：在Python中，等号=是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量。这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错（例如Java是静态语言），和静态语言相比，动态语言更加灵活。
- 最后，理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。当我们写a='ABC'时，Python解释器干了两件事：　　
  1. 在内存中创建了一个'ABC'的字符串；
  2. 在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向'ABC'。如：
    
    a = 'ABC'
    b = a
    a = 'XYZ'
    print(b)

常量：大写字母表示，如PI
补充：关于整数除法。在Python中，有两种除法，一种除法是/：10/3结果为3.33333333(表示浮点数)，即使是两个整数恰好整除，结果也是浮点数；还有一种除法是//，称为地板除，两个整数的除法仍然是整数。

2.字符串和编码

　　Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。

　　Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。新的问题又出现了：如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。所以，本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间：UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。

　　总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式：

　　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。

字符串的编码：在操作字符串时，我们经常遇到str和bytes的互相转换。为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换。
- 在最新的Python 3版本中，字符串是以Unicode编码的，也就是说，Python的字符串支持多语言。
- 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：如ord('A')结果为65；chr(65)结果为'A'，chr(25991)结果为'文'。
- Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示：x=b'ABC'。以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes。反过来，如果我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str，就需要用decode()方法：b'ABC'.decode('ascii')。如果bytes中包含无法解码的字节，decode()方法会报错；如果bytes中只有一小部分无效的字节，可以传入errors='ignore'忽略错误的字节：b'\xe4\xb8\xff'.decode('utf-8',errors='ignore')。
- len()函数计算的是str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数。
- 由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行：(第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。)

　　　　　　　　#!/usr/bin/env python3

　　　　　　　　# -*- coding: utf-8 -*-

　　　　　　申明了UTF-8编码并不意味着你的.py文件就是UTF-8编码的，必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码。

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。%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部，%s表示用字符串替换，%d表示用整数替换，有几个%?占位符，后面就跟几个变量或者值，顺序要对应好。如果只有一个%?，括号可以省略。
- 另一种方式：format()，但是写起来要复杂得多。

3.使用list和tuple

1）list：list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。如classmates=['M','F']

如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素;以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个。
list中元素可以是不同类型,还可以包含另一个list
如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0
list常用操作：
- l.append('a') #追加元素到末尾
- l.pop()　　 #删除末尾元素
- l.pop(i) #删除指定索引位置的元素
- l.insert(1,'a') #插入元素到指定索引的位置

2）tuple: 另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改。

不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
tuple的陷阱：当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来。
tuple里只有一个元素的时候，为了避免与数学意义上的（）的歧义，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：t=(1,)。

4.条件判断

完整形式：条件判断从上向下匹配。

　　　　if <条件判断1>:

　　　　　　<执行1>

　　　　elif <条件判断2>:

　　　　　　<执行2>

　　　　elif……

　　　　else:

　　　　　　<执行n>

5.循环

1）两种表达形式：

一种是for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来： for name in names: 、 for x in [1,2,3]: 等等。 ps：可以通过range(x)函数生成0-x的整数序列。
第二种就是while循环

2）关于 break和continue

6.使用dict和set

1) dict

python内置了字典，类比其他语言中的map，使用键-值存储，具有极快的查找速度。
使用：如d={'a':97,'bob':0} 则d['bob']=0
判断字典中是否存在key: 'a' in d 或者使用dict提供的get()方法：d.get(……)
删除一个key(包括其value)： d.pop(key)
和list比较，dict有以下几个特点：
1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

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：

2) set

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。
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。
基本操作：s.add(x) s.remove(x)

3) 再议不可变对象

str是不变对象，而list是可变对象
对str使用replace()方法：如a.replace('a','A')，然后将这个新的字符串对象赋值个b变量。
以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。。

五、函数

Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。
函数就是最基本的一种代码抽象的方式。

1.调用函数

基础常用：abs()、数据类型转换如int('123') float(……） str(……） bool(1)……

2. 定义函数

格式：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：（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。）
def my_abs(x):
　　if x >= 0:
　　　　return x
　　else:
　　　　return -x
新文件中导入使用函数：如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）：

　　　　>>>from abstract import my_abs

　　　　>>>my_abs(-1)

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：(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。)

　　　　def nop():

　　　　　　pass

参数检查：如果对my_abs(……）对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现：

　　　　　　　　def my_abs(x):

　　　　　　　　　　if not isinstance(x,(int,float)):

　　　　　　　　　　　　raise TypeError('bad operand typr!')

返回多个值：当在函数体中 return x,y 时，其实返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。

3. 函数的参数

Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。

1)位置参数：常见

2)默认参数：比如对于power函数，由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2： def power(x, n=2): 这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)：

　　设置默认参数时，有几点要注意：

　　　　一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）；

　　　　二是如何设置默认参数。

　　　　当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

还有，定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！（对于List这个可变对象来说，们可以用None这个不变对象来实现：）

3）可变参数：顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。

　　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（def cal(*numbers): ）。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。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数。

　　如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？Python允许你在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表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用，而且很常见。

4）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。

　　def person(name, age, **kw):

　　　　print('name:',name,'age:',age,'other:',kw)

5) 命名关键字参数：和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了；命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错。

　　def person(name, age, *, city, job):

　　　　……

6）参数组合：在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。如 def f1(a, b, c=0, *args, city, job, **kw)

虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。

4.递归函数

　　使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。

尾递归调用时，如果做了优化，栈不会增长，因此，无论多少次调用也不会导致栈溢出。

遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化，Python解释器也没有做优化，所以，即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。

六、高级特性

1. 切片

2.迭代

3.列表生成式

4.生成器

5.迭代器

七、函数式编程

1. 高阶函数

2.返回函数

3.匿名函数

4.装饰器

5.片函数

八、模块

1. 使用模块

2.安装第三方模块

九、面向对象编程

1.类和实例

2. 访问限制

3 继承和多态

4. 获取对象信息

5. 实例属性和类属性

十、面向对象高级编程

1.使用__slots__

2. 使用@property

3. 多重继承

4. 定制类

5. 使用枚举类

6. 使用元类

十一、错误、调试和测试

1. 错误处理

2. 调试

3. 单元测试

4. 文档测试

十二、I/O编程

1.文件读写

2.StringIO和BytesIO

3.操作文件和目录

4.序列化

十三、进程和线程

1.多进程

2.多线程

3.ThreadLocal

4. 进程vs线程

5. 分布式进程