Python 的一些特性和语法
总结一些自己跳过的坑
Python3.5

对象皆引用

不同于 C++，Python 只有传引用，不存在传值，在 Python 中，一切皆对象，变量只是对对象的引用
Python 中不需要声明变量类型也是基于此
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a=3
b=a
a 和 b 都只是引用一个整型值 3，修改 b，a 的引用值也会变化
如果要拷贝，可以用 b=a [:]

string 是常量

字符串不能更改，只能在原先字符串上更改后赋给一个新字符串，原字符串依然不变

lambda 匿名函数

简化函数书写，lambda 参量：计算式
主要用于排序或者 reduce
lambda 的参数是自由变量，是运行时绑定值，而不是定义时绑定值，如果要实现定义时绑定值，则定义之后在 lambda 中设置默认参数
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x=10
a=lambda y,x=x:x+y
x=20
print(a(10))

>>> 20
如果不设置默认参数，上面的运行结果就是 30

迭代器与生成器

通过重写对象的__iter__方法实现自定义迭代器，生成器 yield 实现迭代器的 next 方法

	class Countdown:
		def __init__(self, start):
			self.start = start
	
		def __iter__(self):
			n = self.start
			while n > 0:
				yield n
				n -= 1
   
		def __reversed__(self):
			n = 1
			while n <= self.start:
				n += 1
   
   
	for rr in (Countdown(3)):
		print(rr)
	
>>> 3
    2
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enumerate

同时输出迭代对象和索引，参数为索引开始号
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for idx,val in enumerate(my_list,1):
print(idx,val)

函数

接收任意个参数
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def avg(first,*rest):
return (first+sum(rest))/(1+len(rest))
* 接任意数量的位置参数，也可以用 ** 接一个字典，代表任意数量的关键字参数，也可以混用 * 和 **
顺序 (任意个位置参数，*，最后一个位置参数，其他参数，**)
函数返回多个值
直接 return a,b,c，实际上返回的是一个元祖

装饰器

一个装饰器就是一个函数，它接收一个函数作为参数并返回一个新的函数

	import time
	from functools import wraps
	
	
	def timethis(func):
		@wraps(func)
		def wrapper(*args, **kwargs):
			start = time.time()
			result = func(*args, **kwargs)
			end = time.time()
			print(func.__name__, end - start)
			return result
	
		return wrapper
	
	@timethis
	def loop(n):
		while n > 0:
			n -= 1
	
	
	loop(100000)

>>> loop 0.03971695899963379

在上例中，timethis 是包装器，其定义中 func 是被包装的函数，args 和 kwargs 是任意数量的位置参数和关键字参数，来保证被包装的函数能正确接收参数执行
可以看到包装器中实现了一个 wrapper 装饰器函数，它运行了作为参数的 func 函数并计算打印了运行时间，一般装饰器函数返回原函数的执行结果

可以看到 timethis 中的 @wraps 本身也是一个装饰器，它用来注解底层包装函数，这样能够保留原函数的元信息，还能通过装饰器返回函数的__wrapped__属性直接访问到被装饰的函数，用来解除装饰

逗号的特殊作用

输出时换行变空格
转换类型为元组

filter

接收一个函数和序列，将函数作用于序列中每一个元素上，根据返回值决定是否删除该元素
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def is_odd(n):
return n % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])

any

原型：

def any(iterable):
   for element in iterable:
	   if  element:
		   return False
   return True

yield

一个带有 yield 的函数就是一个 generator，它和普通函数不同，生成一个 generator 看起来像函数调用，但不会执行任何函数代码，直到对其调用 next ()（在 for 循环中会自动调用 next ()）才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行，但每执行到一个 yield 语句就会中断，并返回一个迭代值，下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
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>>> def g(n):
... for i in range(n):
... yield i **2
...
>>> for i in g(5):
... print i,":",
...
0 : 1 : 4 : 9 : 16 :

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Python 特性拾零