目录
1.Python语言简介
2.Python中常用数据结构
2.1什么是列表？
2.2什么是元组？
2.3什么是字典？
2.4索引及分片
3.其它基本概念
3.1数据类型和变量
3.2生成器
3.3迭代器
3.4模块
1.Python语言简介
发展历史：
Python是由Guido van Rossum在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。
像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
现在Python是由一个核心开发团队在维护，，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。
特点：
Python是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。
完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。
功能：
用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站包括YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。
Python当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用C语言写；写手机应用，只能用Swift/Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；写3D游戏，最好用C或C++。
适合开发哪些类型应用呢？
首选是网络应用，包括网站、后台服务等等；
其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等；
另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。
许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。
缺点：
第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。
第二个缺点就是代码不能加密。如果要发布你的Python程序，实际上就是发布源代码，这一点跟C语言不同，C语言不用发布源代码，只需要把编译后的机器码（也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件）发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的，所以，凡是编译型的语言，都没有这个问题，而解释型的语言，则必须把源码发布出去。
2.Python中常用数据结构
2.1什么是列表？
List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。
列表用[ ]标识。是python最通用的复合数据类型。看这段代码就明白。
列表中的值得分割也可以用到变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的列表，从左到右索引默认0开始的，从右到左索引默认-1开始，下标可以为空表示取到头或尾。
加号（+）是列表连接运算符，星号（*）是重复操作。如下实例：
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ] tinylist = [123, 'john'] print list # 输出完整列表 print list[0] # 输出列表的第一个元素 print list[1:3] # 输出第二个至第三个的元素 print list[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素 print tinylist * 2 # 输出列表两次 print list + tinylist # 打印组合的列表 以上实例输出结果： ['abcd', 786, 2.23, 'john', 70.2] abcd [786, 2.23] [2.23, 'john', 70.2] [123, 'john', 123, 'john'] ['abcd', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john'] |
2.2什么是元组？
元组是另一个数据类型，类似于List（列表）。
元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元素不能二次赋值，相当于只读列表。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ) tinytuple = (123, 'john') print tuple # 输出完整元组 print tuple[0] # 输出元组的第一个元素 print tuple[1:3] # 输出第二个至第三个的元素 print tuple[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素 print tinytuple * 2 # 输出元组两次 print tuple + tinytuple # 打印组合的元组 |
以上实例输出结果：
('abcd', 786, 2.23, 'john', 70.2) abcd (786, 2.23) (2.23, 'john', 70.2) (123, 'john', 123, 'john') ('abcd', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john') |
以下是元组无效的，因为元组是不允许更新的。而列表是允许更新的：
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ) list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ] tuple[2] = 1000 # 元组中是非法应用 list[2] = 1000 # 列表中是合法应用 |
2.3什么是字典？
字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。
两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- dict = {} dict['one'] = "This is one" dict[2] = "This is two" tinydict = {'name': 'john','code':6734, 'dept': 'sales'} print dict['one'] # 输出键为'one' 的值 print dict[2] # 输出键为 2 的值 print tinydict # 输出完整的字典 print tinydict.keys() # 输出所有键 print tinydict.values() # 输出所有值 |
2.4索引及分片
索引：列表或者元组中的所有元素都是有编号的——从0开始递增。这些元素可以通过编号分别访问，如下图所示：
>>> greeting = ‘Hello’ >>> greeting[0] ‘H’ |
可以通过索引获取元素。所有列表或者元组可以通过这种方式进行索引。使用负数索引时，就是从列表最后一个元素开始计数，倒数第一为-1，倒数第二个为-2，依次按照负数大小从右往左绝对值大小递增编号。
分片：与使用索引来访问单个元素类似，可以使用分片操作来访问一定范围内的元素。分片通过冒号隔开的两个索引来实现：
>>> numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] >>> numbers[3:6] [4,5,6] >>> numbers[0:1] [1] |
简而言之，分片操作的实现需要提供两个索引作为边界，第1个索引的元素是包含在分片内的，而第2个则不办含在分片内。
3.其它基本概念
3.1数据类型和变量
数据类型：
在内存中存储的数据可以有多种类型。
例如，person.s年龄作为一个数值存储和他或她的地址是字母数字字符存储。
Python有一些标准类型用于定义操作上，他们和为他们每个人的存储方法可能。
Python有五个标准的数据类型：
Numbers（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Dictionary（字典）
变量：
Python中的变量不需要声明，变量的赋值操作既是变量声明和定义的过程。
每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。
每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
等号（=）用来给变量赋值。
等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。
3.2生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
3.3迭代器
可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
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。
生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable（是可迭代对象），却不是Iterator。
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
3.4模块
模块让你能够有逻辑地组织你的Python代码段。
把相关的代码分配到一个 模块里能让你的代码更好用，更易懂。
模块也是Python对象，具有随机的名字属性用来绑定或引用。
简单地说，模块就是一个保存了Python代码的文件。模块能定义函数，类和变量。模块里也能包含可执行的代码。
