Pythonの基本的な知識

1.リスト

注意点：
1。リスト内の要素はさまざまなタイプにすることができます
2.リスト内の要素はさまざまなリストにすることができます
3.リストリスト内のリストを読み取ります[3] [1]
4.indexはリストのインデックスを返します.index値
5.リストオブジェクトの要素を変更できます
6.list.insert（index、Value）特定のインデックス位置に挿入します
7.del list [index]
リストで指定されたインデックス値を削除します8.リストの包含a = "PY" n = [1,2,3,4]
print（[（x、y）for x in a for y in n]）
9。リスト操作シンボル
+組み合わせリスト*繰り返しリスト
10.リスト関数len（）/ max（）/ min（）
11.list（）メタアセンブリをリストに
置き換えます
12.sum関数13.print（dir []）すべてのメソッドを表示します
14.extend（）リストと「+」関数を組み合わせます
15.pop（index）と同様にインデックス値と対応するインデックスを
削除します16.remove（Vale）リスト内の値を削除します

2.タプル

1.タプルには要素が1つしかないため、要素の後に追加する必要があります
2.タプル
のオブジェクトは変更できません3.タプルのオブジェクトにインデックスを付けることができます
4. +記号の組み合わせタプル
5.要素を削除できませんdel （）タプル全体を削除します。6
。一般関数len（）max（）min（）sum（）
7。list（）/ tuple（）関数は、リストとタプルを相互に置き換えます。

3.辞書

1.dic = {'name'： 'Jack'、 'Sex'： 'Male'、 'ID'：1212}
2。キー値で値を返します
3.同じキー値に対して2回表示することはできません。同じキーが割り当て2回で、後者は上書きされます
4.辞書の要素は変更できます
5. print（dir（{}））すべての辞書を表示するメソッド
6.get（K [d]）Kがありますdic.get（ "name"）
7.Items（）dict.items（）は、辞書を出力可能なリストに変換します
8.keys（）はすべてのキー値を返し、リストを生成します
9.valus（）はすべてを返します値とリストを生成します
10.Setdefault（k、d）辞書要素がある場合は追加します
11.popitem（）辞書の最初の要素を削除します
12.update（{'Street'： " Xingdou Garden Room 701 "}）辞書に追加

4.エスケープ文字

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5.弦

1.captitalizeは文字の最初の単語を大文字にし、その後はすべて小文字にします
2.大文字はすべての文字を大文字にします
3.すべての小文字を小文字にし
ます
4.titleは文字のすべての単語の最初の文字を大文字にします5.swapcaseは文字列内のすべての単語を変更しますto small Big、big、small
6.Isalnum（）文字と数字の文字列
7.Isapha（）文字と中国語の文字
列
8.isdigit（）数字のみの文字列9.count（）の長さを計算するstring
10.find（）文字のインデックス値を検索します
11.index（）はfind（）関数と一致し、見つからない
場合はエラーが報告されます12.join（）単一要素の累積
13.replace（）print str.replace（old、new、3）;ここで、3は3つ以下の置換を意味します
14 max（）、min（）は対応するASIIコードを返します

コーディングスタイルの紹介：
クラス名：キャメルケースと頭字語：HTTPWriterはHttpWriterよりも優れています。
変数名：lower_with_underscores。
メソッド名と関数名：lower_with_underscores。
モジュール名：lower_with_underscores.py。（ただし、アンダースコアのない名前の方が適しています！）
定数名：UPPER_WITH_UNDERSCORES。
プリコンパイルされた正規表現：name_re。
詳細については、https：//www.cnblogs.com/zhizhan/p/5546539.htmlをご覧ください。

文字列のフォーマット
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Six。オペレーター

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列子：
a = 60＃60 = 0011 1100
b = 13＃13 = 0000 1101
c = 0

c = a＆b;＃12 = 0000 1100
print "1-cの値は次のとおりです："、c

c = a | b;＃61 = 0011 1101
print "2-cの値は次のとおりです："、c

c = a ^ b;＃49 = 0011 0001
print“ 3-cの値は：”、c

c = 〜a;＃-61 = 1100 0011
print "4-cの値は次のとおりです："、c

c = a << 2;＃240 = 1111 0000
print "5-cの値は："、c

c = a >> 2; ＃15 = 0000 1111

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7.条件付き判断

もし…そうでなければ…
if…elif…elif…
三項式

8.ループ

1.while 2.for
3.break
break out of the loop
4.continue break out of
a single loop 5.passemptyステートメント

ナイン機能

1.パラメータの送信：

1）必須パラメーター
2）キーワードパラメーター
3）デフォルトパラメーター：関数が呼び出されたときに、デフォルトパラメーターの値が渡されない場合、それはデフォルト値と見なされます。次の例では、年齢が渡されない場合、デフォルトの年齢を出力します
。4）可変長パラメーター：最初に宣言されたよりも多くのパラメーターを処理できる関数が必要になる場合があります。これらのパラメータは、パラメータの二種類以上の異なる不定長パラメータと呼ばれるこれらの名前されていない。
で宣言、等：
**** DEF試験（*引数）：＃*引数：タプルの要素、引数：データを格納するタプル変数名
print（* args）
def fun（args）：＃args：辞書内の要素（キーのみ）、args：データを格納する辞書の変数名
print（args）
fun（username = "Zhang San"、age = 18）＃{'username'： 'Zhang San'、 'age'：18}

5）関数内のグローバル変数の値を変更する場合は、キーワードglobalを使用して宣言する必要があります

2.ラムダ式

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3.閉鎖思想

def sayHI（）：
print（ "Hello"）
def SayHIs（sayHI）：
sayHI（）
print（ "Hello again"）

クロージャアイデアデコレータの
拡張＃デコレータ
インポートロギングの使用
1.最初の要件は、関数をパラメータとして関数に渡して、クロージャ
defを形成することです。Use_log（fuc）：
logging.warn（ "％s isrunning " 。％のFuc名）
のFuc（）
DEFバー（）：
プリント（ '私はバー午前'）
USE_LOG（バー）

＃2装饰器的延伸思想。
デフUSE_LOG（のFuc）：
デフ整経機（* argsを、** kwargsから）：
（。％のFuc "％sがruningてさ" logging.warn名）
リターンのFuc（*引数を、** kwargsから）
リターンワーパー

def bar1（）：
print（ 'i am a bar11'）

bar = Use_log（bar1）
bar（）

＃3の進化のバージョン。
USE_LOG（のFuc）DEFデコレータ：
DEF整経機（* argsを、** kwargsから）：
logging.warn（％のfucをを"％sがruningてさ"。名前）
リターンのFuc（* argsを、** kwargsから）
リターンワーパー

@Use_log
def bar1（）：
print（ 'i am a bar222'）
bar1（）

4.パラメータを使用したデコレータの使用

デフUSE_LOG（リーベン）：
デフデコレータ（FUNC）：
（* argsを、** kwargsから）デフwapper：
==「メイン」リーベン場合：
logging.warn（。％のFUNC "％sがruningてさ"名）
リターンfuncを（*引数、** kwargsから）
リターンwapperの
リターンデコレータ
@Use_log（リーベン= 'メイン'）
DEF BAR1（）：
プリント（ '私はBAR11午前'）
BAR1（）

＃5。クラスデコレータの使用法クラスデコレータには、柔軟性、高い凝集度、カプセル化などの利点があります。
クラスFOO（オブジェクト）：
def init（self、func）：
self.func = func
def call（self、* args、* * kwargs）：
print（ "レコードの前の位置"）
self.func（）
print（ '呼び出し後の位置'）
@FOO
def bar1（）：
print（ 'i am a bar11'）
bar1（）

#functools wrapsは、元の関数のメタ情報をデコレータ関数にコピーできます。これにより、デコレータ関数は、
functoolsの元の関数と同じメタ情報を持つようになり
ます
。importwrapsdeflogged（func）：@ wraps（func）
def with_logging（*引数、** kwargsから）：
プリントは、（。.format（FUNC "{}と呼ばれた"名））
戻りFUNC（引数、** kwargsから）
リターンwith_logging
@logged
DEF F（X）：
リターンX + X X

5.高階関数

1.lambda 2.reduceの
functoolsからのreduceバイナリ操作関数
3.2つのパラメーターをマップします。1つは関数で、もう1つは数値の
シーケンスです。4。filterはシーケンスをフィルター処理し、1つは関数で、もう1つはのシーケンスです。数値
＃高次関数
def add（x、y、f）：
return f（x）+ f（y）
print（add（-5,6、abs））＃無名
関数ラムダ式lambda [arg1]
sum = lambda x、y：x + y
print（sum（10,20））
def MAX（a、g）：
max = a [0]
for i in range（len（a））：
if g：
max = a [i]
return max
a = [1,2,3、6,6,43,20,99]
print（MAX（a、lambda x、y：x> y））
＃reduceは、functoolsのバイナリ操作関数
ですimport reduce
l = [1,2,3,4,5]
l1 = [7,8,9]
print（reduce（lambda x、y：x + y、l））
print（reduce（lambda x、y：x + y、l 、20））
#map関数は2つのパラメーターを受け入れます。1つは関数でもう1つはシーケンスです。マップは渡された関数をシーケンスの各要素に順番に適用し、結果を新しいリストとしてmap（func、seq1 [、sq2…]）
print（list（map（lambda x：x + 1、l）））
try：
print（list（map（lambda x、y：x + y、l、l1）））＃2つを組み合わせる以下
を除く配列：
print（ "エラーがあります"）

シーケンスをフィルタリングする#filter関数
print（list（filter（lambda x：x> 3、l）））＃reduce mapフィルターの巧みな使用
5.デコレータ
6.記述子（脳の理解が多すぎる）クラスの動作を制御する

#Python関数型プログラミング1.3
つの主要な機能：不変データ関数は変数のような末尾再帰の最適化を使用します：stacは再帰ごとに再利用されます
2.モードの利点：並行性、遅延評価、決定論
3.関数型プログラミングテクノロジー：ラムダマップフィルターはパイプラインの再帰的な再帰的なカレーを減らします高次関数
4.関数型プログラミングロジック：このようなコードは、実行方法ではなく、実行内容を記述しています。