为什么学习Python？
1.python是一门编程语言，它的语法简单，优雅，编写程序容易阅读
2.跨平台，可以在window、Linux、以及MacOs上运行
3.易于学习，站在非专业的角度上来讲，如果把编程语言做解决问题的工具，python相较于C++、Java等语言来说易于学习和掌握。
4.极为强大而丰富的标准库和第三方库，比如：电子邮件、GUI界面等
5.python主要是以面向对象编程的语言。
什么是面向对象？记得刷知乎时看到有人举了一个简单粗暴的例子：
狗.吃屎() 这样类型就是面向对象。 后面的python日记中会覆盖有面向对象的例子。
Python的缺点：
相较于C、C++、Java运行效率较慢
因为python属于解释型语言（相对编译语言）
解释型语言可以理解为运行就需要编译。简述解释型和编译型编程语言
解释型语言编写的程序不需要编译，在执行的时候，专门有一个解释器能够将VB语言翻译成机器语言，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
用编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，通过编译系统，把源高级程序编译成为机器语言文件，翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率高，但也不能一概而论，
部分解释型语言的解释器通过在运行时动态优化代码，甚至能够使解释型语言的性能超过编译型语言。Python解释器种类以及特点
CPython
当 从Python官方网站下载并安装好Python2.7后，就直接获得了一个官方版本的解释器：Cpython，这个解释器是用C语言开发的，所以叫 CPython，在命名行下运行python，就是启动CPython解释器，CPython是使用最广的Python解释器。
IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的，好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实是调用了IE。
PyPy
PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度，PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译，所以可以显著提高Python代码的执行速度。
Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
在Python的解释器中，使用广泛的是CPython，对于Python的编译，除了可以采用以上解释器进行编译外，技术高超的开发者还可以按照自己的需求自行编写Python解释器来执行Python代码，十分的方便！请至少列举5个 PEP8 规范
一 代码编排
1 缩进。4个空格的缩进（编辑器都可以完成此功能），不使用Tap，更不能混合使用Tap和空格。
2 每行最大长度79，换行可以使用反斜杠，最好使用圆括号。换行点要在操作符的后边敲回车。
3 类和top-level函数定义之间空两行；类中的方法定义之间空一行；函数内逻辑无关段落之间空一行；其他地方尽量不要再空行。
二 文档编排
1 模块内容的顺序：模块说明和docstring—import—globals&constants—其他定义。其中import部分，又按标准、三方和自己编写顺序依次排放，之间空一行。
2 不要在一句import中多个库，比如import os, sys不推荐。
3 如果采用from XX import XX引用库，可以省略‘module.’，都是可能出现命名冲突，这时就要采用import XX。
三 空格的使用
总体原则，避免不必要的空格。
1 各种右括号前不要加空格。
2 逗号、冒号、分号前不要加空格。
3 函数的左括号前不要加空格。如Func(1)。
4 序列的左括号前不要加空格。如list[2]。
5 操作符左右各加一个空格，不要为了对齐增加空格。
6 函数默认参数使用的赋值符左右省略空格。
7 不要将多句语句写在同一行，尽管使用‘；’允许。
8 if/for/while语句中，即使执行语句只有一句，也必须另起一行。
四 注释
总体原则，错误的注释不如没有注释。所以当一段代码发生变化时，第一件事就是要修改注释！
注释必须使用英文，最好是完整的句子，首字母大写，句后要有结束符，结束符后跟两个空格，开始下一句。如果是短语，可以省略结束符。
1 块注释，在一段代码前增加的注释。在‘#’后加一空格。段落之间以只有‘#’的行间隔。比如：
# Description : Module config.
#
# Input : None
#
# Output : None
2 行注释，在一句代码后加注释。比如：x = x + 1 # Increment x
但是这种方式尽量少使用。
3 避免无谓的注释。
五 文档描述
1 为所有的共有模块、函数、类、方法写docstrings；非共有的没有必要，但是可以写注释（在def的下一行）。
2 如果docstring要换行，参考如下例子,详见PEP 257
"""Return a foobang
Optional plotz says to frobnicate the bizbaz first.
"""
六 命名规范
总体原则，新编代码必须按下面命名风格进行，现有库的编码尽量保持风格。
1 尽量单独使用小写字母‘l’，大写字母‘O’等容易混淆的字母。
2 模块命名尽量短小，使用全部小写的方式，可以使用下划线。
3 包命名尽量短小，使用全部小写的方式，不可以使用下划线。
4 类的命名使用CapWords的方式，模块内部使用的类采用_CapWords的方式。
5 异常命名使用CapWords+Error后缀的方式。
6 全局变量尽量只在模块内有效，类似C语言中的static。实现方法有两种，一是__all__机制;二是前缀一个下划线。
7 函数命名使用全部小写的方式，可以使用下划线。
8 常量命名使用全部大写的方式，可以使用下划线。
9 类的属性（方法和变量）命名使用全部小写的方式，可以使用下划线。
9 类的属性有3种作用域public、non-public和subclass API，可以理解成C++中的public、private、protected，non-public属性前，前缀一条下划线。
11 类的属性若与关键字名字冲突，后缀一下划线，尽量不要使用缩略等其他方式。
12 为避免与子类属性命名冲突，在类的一些属性前，前缀两条下划线。比如：类Foo中声明__a,访问时，只能通过Foo._Foo__a，避免歧义。如果子类也叫Foo，那就无能为力了。
13 类的方法第一个参数必须是self，而静态方法第一个参数必须是cls。
七 编码建议
1 编码中考虑到其他python实现的效率等问题，比如运算符‘+’在CPython（Python）中效率很高，都是Jython中却非常低，所以应该采用.join()的方式。
2 尽可能使用‘is’‘is not’取代‘==’，比如if x is not None 要优于if x。
3 使用基于类的异常，每个模块或包都有自己的异常类，此异常类继承自Exception。
4 异常中不要使用裸露的except，except后跟具体的exceptions。
5 异常中try的代码尽可能少。比如：
try:
value = collection[key]
except KeyError:
return key_not_found(key)
else:
return handle_value(value)
要优于
try:
# Too broad!
return handle_value(collection[key])
except KeyError:
# Will also catch KeyError raised by handle_value()
return key_not_found(key)
6 使用startswith() and endswith()代替切片进行序列前缀或后缀的检查。比如：
Yes: if foo.startswith('bar'):优于
No: if foo[:3] == 'bar':
7 使用isinstance()比较对象的类型。比如
Yes: if isinstance(obj, int): 优于
No: if type(obj) is type(1):
8 判断序列空或不空，有如下规则
Yes: if not seq:
if seq:
优于
No: if len(seq)
if not len(seq)
9 字符串不要以空格收尾。
10 二进制数据判断使用 if boolvalue的方式。通过代码实现如下转换：
二进制转换成十进制：v = “0b1111011”
十进制转换成二进制：v = 18
八进制转换成十进制：v = “011”
十进制转换成八进制：v = 30
十六进制转换成十进制：v = “0x12”
十进制转换成十六进制：v = 87
v = '0b1111011'
v = int(v,2)
#int 第一个参数接收变量,第二个参数接收 进制数,
v = 18
v = bin(v)
#bin() 十进制转换二进制
ascii、unicode、utf-8、gbk 区别
ascii 是最早美国用的标准信息交换码，把所有的字母的大小写，各种符号用 二进制来表示，共有256中，加入些拉丁文等字符，1bytes代表一个字符，
Unicode是为了统一世界各国语言的不用，统一用2个bytes代表一个字符，可以表达2**16=65556个，称为万国语言，特点：速度快，但浪费空间，
可以用在内存处理中，兼容了utf-8，gbk，ASCII，
utf-8 为了改变Unicode的这种缺点，规定1个英文字符用1个字节表示，1个中文字符用3个字节表示，特点；节省空间，速度慢，用在硬盘数据传输，网络数据传输，相比硬盘和网络速度，体现不出来的，
gbk 是中文的字符编码，用2个字节代表一个字符，
列举 Python2和Python3的区别
内容太多,贴链接 https://www.cnblogs.com/meng-wei-zhi/articles/8194849.html
用一行代码实现数值交换：
a = 1
b = 2
a,b = b,axrange和range的区别
range 前面小节已经说明了，range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。
比如：
>>> range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> range(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>> range(0,6,2)
[0, 2, 4]
xrange 用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个list对象，而是一个生成器。
>>> xrange(5)
xrange(5)
>>> list(xrange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> xrange(1,5)
xrange(1, 5)
>>> list(xrange(1,5))
[1, 2, 3, 4]
>>> xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2)
>>> list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]
由上面的示例可以知道：要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间。
xrange 和 range 这两个基本上都是在循环的时候用。
for i in range(0, 100):
print i
for i in xrange(0, 100):
print i
这两个输出的结果都是一样的，实际上有很多不同，range会直接生成一个list对象：
a = range(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]
输出结果：
<type 'list'>
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
3
而xrange则不会直接生成一个list，而是每次调用返回其中的一个值：
a = xrange(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]
输出结果：
<type 'xrange'>
xrange(100)
0 1
字符串、列表、元组、字典每个常用的5个方法
内容太多 https://blog.csdn.net/qq_39443687/article/details/81940264
lambda表达式格式以及应用场景
#普通函数
def func(a):
return a+1
print 'test1_func0:',func(1000)
#lambda表达式
func0 = lambda a:a+1
print 'test2_func0:',func0(1000)
复制代码
上面这种方法，都实现了将1000+1的结果打印出来这个功能，但是用下面
lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示。
说道lambda，这里再赠送一些可以给lambda加buff小伙伴：
1.map函数，我们使用map函数将会对列表中的所有元素进行操作。map有两个参数（函数，列表），它会在内部遍历列表中的每一个元素，执行传递过来的函数参数。在输出到新列表中。
li = [11, 22, 33]
new_list = map(lambda a: a + 100, li)
输出：[111, 122, 133]
当然，map还可以完成多个数组的相加：
li = [11, 22, 33]
sl = [1, 2, 3]
new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl)
print new_list
输出：[12, 24, 36]
2.reduce函数，对于序列内所有元素进行累计操作：
lst = [11,22,33]
func2 = reduce(lambda arg1,arg2:arg1+arg2,lst)
print 'func2:',func2
输出：func2: 66
3.filter函数，他可以根据条件对数据进行过滤：
li = [11, 22, 33]
new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li)
print new_list
输出：[33]