1.迭代器:可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable,使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator,使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
注意与Iterable 和 Iterator, list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator,转化使用iter()函数：
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
2.返回函数和闭包：
def lazy_sum(*args):
def sum():
ax = 0
for n in args:
ax = ax + n
return ax
return sum
当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：
>>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9) >>> f <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”
3.匿名函数：与Java概念相似
lambda x: x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
4.装饰器：在代码运行期间为已定义好的函数动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）：
>>> def now():
... print('2015-3-25')
为其增加打印日志的功能：
def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
@log
def now():
print('2015-3-25')
借助Python的@语法，把log置于函数的定义处，把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：now = log(now)
log()是一个decorator，返回一个函数，原来的now()函数仍存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
5.偏函数:Python的functools模块提供functools.partial()方法创建一个偏函数：
def int2(x, base=2): return int(x, base) >>> int2('1000000') 64 >>> int2('1010101') 85
使用functools.partial()方法自己定义int2:
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
6.模块:与Java中的包相同，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块
内建的sys模块为例，编写一个hello的模块：
#!/usr/bin/env python3 --让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行
# -*- coding: utf-8 -*- --表示.py文件本身使用标准UTF-8编码
' a test module ' #--表示模块的文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释；
__author__ = 'Michael Liao' #--作者名
import sys #--导入该模块，就可以访问sys模块的所有功能
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print('Hello, world!')
elif len(args)==2:
print('Hello, %s!' % args[1])
else:
print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__':
test()
最后两行：当我们在命令行运行hello模块文件时，Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__，而如果在其他地方导入该hello模块时，if判断将失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。
安装第三方模块:通过包管理工具pip完成的:
第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册,安装命令：
pip install Pillow
Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，可以尝试直接import numpy等已安装的第三方模块
7.作用域：
__xxx__：这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途
abc：是公开的（public），可以被直接引用
_xxx和__xxx：是非公开的（private），不应该被直接引用(Python没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，从编程习惯上不应该引用private函数或变量)
8.类：
class Student(object):
pass
(object)表示该类是从哪个类继承下来的
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
创建实例的时候__init__（）方法可以强制绑定属性，__init__（）方法的第一个参数永远是self（指向创建的实例本身）但是创建实例的时候self不需要传
方法：第一个参数要是self
由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。
9.访问限制：让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__变成了一个私有变量（private），与Java相似可在class中设置get和set方法
10.继承和多态：
继承：
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
class Dog(Animal):
pass
class Cat(Animal):
pass
多态：子类方法覆盖父类方法
静态语言 vs 动态语言：
静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法
Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：
class Timer(object):
def run(self):
print('Start...')
这就是动态语言的“鸭子类型”:看起来像鸭子就把它当做鸭子吧！
11.获取对象信息：
判断对象类型:type()函数
判断class的类型:isinstance()函数,两个参数比较是否相同
获得一个对象的所有属性和方法：dir()函数
类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的：__len__方法返回长度：
>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3
12.实例属性和类属性：
给实例绑定属性的方法：通过self变量
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
s = Student('Bob')
s.score = 90
给类（class）绑定属性的方法：与Java一样增加类属性
class Student(object):
name = 'Student'
13.使用__slots__ :
动态语言可以给实例绑定任何属性和方法：
>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25
但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的，__slots__限制实例的属性，在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量来限制该class实例能添加的属性：
class Student(object): __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name' >>> s.age = 25 # 绑定属性'age' >>> s.score = 99 # 绑定属性'score' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'注意：__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的
14.@property：既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量，@property装饰器就是负责把方法变成属性调用的：
class Student(object):
@property
def get_score(self):
return self._score
@score.setter
def set_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter把一个setter方法变成属性赋值
还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter --birth是可读写属性
def birth(self, value):
self._birth = value
@property --age就是一个只读属性
def age(self):
return 2015 - self._birth
15.多重继承：与Java不同Python允许多继承
16.定制类：类似__slots__这种形如__xxx__有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类
__str__：打印好看
__iter__：用于for ... in循环
__getitem__：像list那样按照下标取出元素
__getattr__：动态返回一个属性
__call__：任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用
17.枚举类：枚举是列出某些有穷序列集的所有成员，Enum类来实现这个功能：
from enum import Enum
Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
这样我们就获得了Month类型的枚举类
更精确地控制枚举类型可以从Enum派生出自定义类：
from enum import Enum, unique
@unique --@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。
class Weekday(Enum):
Sun = 0 # Sun的value被设定为0
Mon = 1
Tue = 2
Wed = 3
Thu = 4
Fri = 5
Sat = 6