- 模式匹配
import re
match = re.match('Hello[ \t]*(.*)world','Hello Python world')
match.group(1)
'Python'
如果找到了这样的子字符串，与模式中括号包含的部分匹配的子字符串的对应部分保存为组。
- 列表
列表也是序列的一种，跟字符串相比，它是可变的。大多数列表的方法都会就地改变列表对象，而不是创建一个新的列表。
sort方法默认是按照升序队列进行排序，而reverse对列表进行反转。
嵌套：
python核心数据类型的一个优秀的特性就是它们支持任意的嵌套。
列表解析：
列表解析表达式：列表解析是编写在方括号中的（提醒你在创建列表这个事实），并且由使用了同一个变量名的表达式和循环结构组成。
下面的语句的意思是把M中的每个列表元素中的第二个数放在一起组成一个序列
除此之外我们足以领略python 序列的强大指出，我们可以对序列元素进行任意数据类型组合，这简直就相当于给你细胞，就可以组建世界万物一样。这个也是python中的简单胜于复杂的提现。
括号中的解析语法也可以创建产生所需结果的生成器（迭代器）
内置函数map可以做类似的事情，产生对各项运行一个函数的结果。
- 字典
python中的字典是完全不同的东西：它们不是序列，而是一种映射（mapping）。映射是一个其他对象的结合，是通过建值对来组成。映射中元素的顺序不是固定的，要获取值只能通过健来锁定，位置定位。（映射并没有任何可靠的从左到右的顺序。）
字典是python核心对象集合中的唯一的一种映射类型，也具有可变形---可以就地改变，并可以随需求增大或减小，就像列表那样。
通过键索引一个字典往往是Python中编写搜索的最快方法。
重访嵌套：
注意这里的最后一个操作是如何扩展潜入job列表的。因为job列表是字典所包含的一部分独立的内粗，它可以自由地增加或减少
通过这个例子我们可以看到python核心数据类型的灵活性。在python中，这样的嵌套显得特别简单--运行表达式创建了整个的嵌套对象结构。事实上，这是python这样的脚本语言主要有点之一。
在python中，当最后一次引用对象后（例如，将这个变量用其他的值进行赋值），这个对象所占用的内存空间将会自动清理掉。
从技术来说，python有一种叫做垃圾收集的特性，在程序运行时可以清理不再使用的内存，并将你从必须管理代码中这样的细节中解放出来。
如何查看对象的引用个数：
import sys
sys.getrefcount(object)
健的排序：for循环
因为字典没有严格的顺序，如果我们又想要字典的顺序，比较好的方法就是通过字典的keys方法收集一个健的列表，使用列表的sort方法进行排序，然后使用for循环走个进行显示结果
while循环：
python的while循环是一种更为常见的拍讯循环工具，它不仅限于便利排序
迭代和优化：
迭代协议：这是python中无处不在的一个概念，表示在内存中物理存储的序列，或一个在迭代操作情况下每次产生一个元素的对象。
如果一个对象在响应next之前先用一个对象对iter内置函数作出响应，那么它属于后一种枪框。生成器解析表达式就是这样的一个对象。
注意：列表解析和相关的函数编程工具，如map和filter，通常运行得比for循环快（也许快倍）
map()函数表达式的用法：map()是python内置的高阶函数，它接受一个函数f和一个list，并通过把函数f依次作用在list的每个元素上，得到一个新的list并返回。
注意：map()函数不改变原油的list，而是返回一个新的list
利用map（）函数，可以把一个list转换为另一个list，只需要传入转换函数。
当列表不止一个时，map可以并行（注意是并行）地对每个seq执行如下图所示的过程：
python3中可以处理类表长度不一致的情况，但无法处理类型不一致的情况
通过上面的例子我们可以看出，map并不是特殊的处理运算，也是遵循python的计算规则，比如2*‘55’ 这个是可以支持的。但是“55” + 2 是不支持的。所以会报错。
特殊用法，做类型转换：
list(map(int,"12345"))
如果函数是None，自动假定一个‘indetity’函数，这时候就是模仿zip()函数。
这时候None类型不是一个可以调用的对象。所以他没法返回值。
目的是将多个列表相同位置的元素归并到一个远足。如：
但是在python3中，返回一个迭代器，所以它其实是不可调用的。