%：求余数
//：整除
"is"是比较内存地址是否一样 "=="是比较值是否一样
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在python中遍历字典的时候不能对字典的key进行改变
深浅拷贝的理解
def func(m):
for k, v in m.items():
m[k + 2] = v + 2
m = {1: 2, 3: 4} # m={1:2, 3:4}
l = m # l={1:2, 3:4}
l[9] = 10 # l={1:2, 3:4, 9:10}
func(l) # l={1:2, 3:4, 9:10}
m[7] = 8 # l={1:2, 3:4, 9:10, 7:8}
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global：在局部对全局变量进行修改
nonlocal：在局部对离自己最近的上一个局部中的变量进行修改
globals()：返回全局作用域中的所有名字
locals()：返回本地作用域中的所有名字
作用域：函数内部是局部作用域
函数外部是全局作用域
闭包函数：内部函数调用外部函数的变量，就是闭包函数
装饰器：开放封闭原则，对功能扩展是开放的，对修改是封闭的
本质上是一个闭包函数
迭代器：有“__iter__”方法是可迭代对象，
有“__iter__”和“__next__”方法是迭代器
可迭代对象加上“__iter__”方法就会变成迭代器
可迭代对象和迭代器都能直接for循环
生成器和迭代器都是惰性运算，不主动运算，要一个值给一个值
生成器：生成器函数yield，下面接收者就是一个生成器，他有“__iter__”和“__next__”方法，
所以生成器的本质就是迭代器
生成器进阶：send()：就是给上一个yield处传一个值，
且第一次必须使用__next__”方法，
最后一次yield不能接受外部的值
yield from：当生成器函数是一个列表的话，可以不用for循环然后yield
可以直接yield from
比如可以不用这种
def generator():
a = "abcde"
for i in a:
yield i
g = generator()
for i in g:
print(i)
而用这种：
def generator():
a = "abcde"
yield from a
g = generator()
for i in g:
print(i)
生成器表达式，放在括号中：g = (i for i in range(1, 11))，
列表推倒式，放在列表中：[i for i in range(1, 11) if i % 2 == 0]
g就是生成器
如果放在列表中，就不是生成器表达式，而是列表推倒式
生成器表达式不占内存，可以用一个取一个，
而列表推倒式一下子生成列表，占内存
内置函数加小知识点：
dir()：查看一个对象拥有的方法
help()：查看一个对象拥有的方法以及用法
callble()：查看对象是变量是一个函数还是一个值
id()：一个变量所在的内存地址
"
"：字符串前面加上"
"回到行首
"
"：字符串后面加上"
"换行
eveal()：执行字符串类型的代码，有返回值
exec()：执行字符串类型的代码，没有返回值
abs()：绝对值
divmod(x,y)：x除以y，得出一个元组，第一个值是商，第二个值是余数
pow(x,y)：幂运算，x的y次方
pow(x,y,z)：幂运算，x的y次方除以z取余数
round()：精确小数取多少位
sum()：求和，只能接受可迭代的数据类型
min()：有一个key参数，例如可以指定key=abs
reversed()：反转，保留原列表，返回一个迭代器
repr()：会让一个变量原封不动的打印出来，例如字符串1打印出来就是"1"
frozenset()：不可变集合，不可变数据类型
enumerate()：枚举，接受一个可迭代对象，list之后得到列表包元组，
元组第一个值是序号，第二个值是可迭代对象中的一个个值
zip()：拉链函数
filter()：过滤函数
执行之后的结果，列表中的个数 <= 执行前的结果，
filter只管筛选，不会改变原来的值
map()：执行之后的结果，列表中的个数=执行前的结果，
值可能会发生改变， 在列表推倒式中使用map，列表推倒式后面没有if条件
sorted()：排序，会直接生成一个新列表，而不是生成一个迭代器，
所以占用内存，应该慎用
匿名函数：格式： lambda x: x + 1 冒号前面是函数参数，冒号后面是函数返回值
一提到匿名函数，应该立即联想到内置函数，filter,map,max,min,sorted等