（1）函数默认参数

def foo3 (i, L=[]):

    

if len(L)==0:

        L.append(0)

    L[0]+=i

    

return L[0]

print foo3(1)

print foo3(2)

print foo3(3)

print foo3(4)

 

上述代码得到的结果是

1

3

6

10

因此不要用可变对象作为默认参数值(Don’t use mutable as defaults)

1 2 3 4

def function(x, l = []):               # 不要这么干 def function(x, l = None ):        # 更好的一种方式      if l is None :         l = []

 

 

 

 

 tca , tcb , tcc 差异

class tc:

    tca = []

    tcb = 

''

    

def 

__init__(self,ff): 

        self.tcc = []

       

 

（2） Python中 set 相关操作

          python的set 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素.

          集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.

         作为一个无序的集合，set 不记录元素位置或者插入点。因此，set 不支持 indexing, slicing, 或其它类序列的操作。

          基本操作：

 

len(s)         set 的长度

x in s          测试 x 是否是 s 的成员

x not in s   测试 x 是否不是 s 的成员

s.issubset(t)

s <= t         测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中

s.issuperset(t)

s >= t         测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中

s.union(t)

s | t             集合的并

s.intersection(t)

s & t           集合的交

s.difference(t)

s - t            差集

s.symmetric_difference(t)

s ^ t           对称差集

s.copy()     浅复制

 

s.update(t)
s |= t        
s.intersection_update(t)
s &= t
s.difference_update(t)
s -= t
s.symmetric_difference_update(t)
s ^= t

s.add(x)
s.remove(x)       删除元素 x, 如果不存在则引发 KeyError
s.discard(x)       如果存在元素 x, 则删除
s.pop()              删除并返回一个不确定元素, 为空则引发 KeyError
s.clear()            删除所有元素

#说明：非运算符版本的操作支持任何 iterable 对象，不仅限于set 

（3）列表，元组，字典 （List，Tuple，Dictionary）

 

两个变量的交换：

1	a, b = b, a

参数在切片操作中的步骤，如：

1 2 3

a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] >>> a[:: 2 ]  # 以步长为2的增量迭代整个list对象 [ 1 , 3 , 5 ]

一个特殊的例子 `x[::-1]`用来反转x的实用语法。 

1 2	>>> a[:: - 1 ]   [ 5 , 4 , 3 , 2 , 1 ]

 

学习各种集合(learn the various collections)

python有各种各样的容器数据类型，在特定情况下选择python内建的容器如：list和dict。通常更多像如下方式使用： 

1 2 3 4 5 6

freqs = {} for c in "abracadabra" :      try :          freqs[c] + = 1      except :          freqs[c] = 1

 

 

 

 

 

另外一种方式： 

1 2 3

freqs = {}     for c in "abracadabra" :         freqs[c] = freqs.get(c, 0 ) + 1

 使用defaultdict

1 2 3 4

from collections import defaultdict freqs = defaultdict( int )      for c in "abracadabra" :          freqs[c] + = 1

其它集合 

1 2 3 4 5

namedtuple()       # 用指定的域创建元组子类的工厂函数 deque            # 类似list的容器，快速追加以及删除在序列的两端 Counter          # 统计哈希表的dict子类 OrderedDict            # 记录实体添加顺序的dict子类 defaultdict            # 调用工厂方法为key提供缺省值的dict子类

 

 

 

 

（4）序列的特殊操作 filter , map , reduce , lambda

filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple返回：

#返回不能被2和3整除的数

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 

>>> filter(f, range(2, 25)) 

[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] 

map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个List返回：

>>> def cube(x): return x*x*x 

>>> map(cube, range(1, 11)) 

[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000] 

>>> def add(x, y): return x+y 

>>> map(add, range(8), range(8)) 

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function 

>>> def add(x,y): return x + y 

>>> reduce(add, range(1, 11)) 

55 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10）

>>> reduce(add, range(1, 11), 20) 

75 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20）

lambda： 快速定义单行的最小函数，类似于C语言中的宏 

>>> g = lambda x: x * 2 

>>> g(3) 

6 

>>> (lambda x: x * 2)(3) 

6

 （5）使用iteritems而不是items

iteriterms 使用的是 generators，所以当迭代很大的序列是此方法更好 

1 2 3 4 5

d = { 1 : "1" , 2 : "2" , 3 : "3" }   for key, val in d.items()       # 调用items()后会构建一个完整的list对象   for key, val in d.iteritems()   # 只有在迭代时每请求一次才生成一个值

 

 

 

 

 （6）使用isinstance 而不是type 

需要注意的是这里使用basestring而不是str是因为你可能会用一个unicode对象去检查是否为string,例如： 

1 2 3 4 5

>>> a = u 'aaaa' >>> print isinstance (a, basestring ) True >>> print isinstance (a, str ) False

 

 

 

 

因为在Python中3.0以下的版本存在两种字符串类型str和unicode

        object

          |

       basestring

         / \

      str  unicode