1.切片：截取List,tuple指定范围内的值:>>L[0,3]
2.如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。 在Python中，迭代是通过for ... in来完成的 for x in L print(x)
3.列表生成式时，就是动态的创建列表，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。
for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100]
还可以使用两层循环，可以生成全排列：
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ'] ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list，而代码却十分简洁。
4。生成器 在Python中，这种一边循环一边计算的创建list的机制，称为生成器：generator，节省大量的空间 g=(x * x for x in range(10)] for x in g: print(x)
5.这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。 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。 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象： 小结 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。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：
for x in [1, 2, 3, 4, 5]: pass
6. 函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！ 可见，abs(-10)是函数调用，而abs是函数本身。 说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
7.编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数。map,reduce
8.filter()函数 Python内建的filter()函数用于过滤序列。
9.排序算法 Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序： sorted()也是一个高阶函数。用sorted()排序的关键在于实现一个映射函数。 >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36] 要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True) ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
10.闭包 内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量，当lazy_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为“闭包（Closure）”的程序结构拥有极大的威力。 高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。
11.匿名函数 关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。 >>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81
12.装饰器 在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。
13. 偏函数 简单总结functools.partial的作用就是，把一个函数的某些参数给固定住（也就是设置默认值），返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
14. 模块 在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里,为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。 作用域 在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。
15 正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；
类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；
类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；
之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。
由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象