.pyc是个什么鬼？
1. Python是一门解释型语言？
我初学Python时，听到的关于Python的第一句话就是，Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
为了防止其他学习Python的人也被这句话误解，那么我们就在文中来澄清下这个问题，并且把一些基础概念给理清。
2. 解释型语言和编译型语言
计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。
编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。
解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。
通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少 掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效 率上超过编译型语言。
此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。
用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
3. Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
熟悉Java的同学可以想一下我们在命令行中如何执行一个Java的程序：
javac hello.java
java hello
只是我们在用Eclipse之类的IDE时，将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样，当我们执行python hello.py时，他也一样执行了这么一个过程，所以我们应该这样来描述Python，Python是一门先编译后解释的语言。
4. 简述Python的运行过程
在说这个问题之前，我们先来说两个概念，PyCodeObject和pyc文件。
我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。我们先简单知道就可以了，继续向下看。
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
数据类型初识
2 是一个整数的例子。
长整数 不过是大一些的整数。
3.23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。
(-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子，其中-5,4为实数，j为虚数，数学中表示复数是什么？。
int（整型）
在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～9223372036854775807
跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。
注意，自从Python2.2起，如果整数发生溢出，Python会自动将整数数据转换为长整数，所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。
float（浮点型）
浮点数用来处理实数，即带有小数的数字。类似于C语言中的double类型，占8个字节（64位），其中52位表示底，11位表示指数，剩下的一位表示符号。
complex（复数）
复数由实数部分和虚数部分组成，一般形式为x＋yj，其中的x是复数的实数部分，y是复数的虚数部分，这里的x和y都是实数。
"hello world"
列表、元组操作
列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作
创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示：
name = ["000","111","222","333","aa"]
使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示：
print (name[0][1])
print (name[0:3])
你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用append()方法来添加列表项，如下所示：
name.append("444")
name[2] = "abc"
可以使用 del 语句来删除列表的的元素，如下实例：
del name[0]
Python列表脚本操作符
列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表，* 号用于重复列表。
如下所示：
| Python 表达式 | 结果 | 描述 |
|---|---|---|
| len([1, 2, 3]) | 3 | 长度 |
| [1, 2, 3] + [4, 5, 6] | [1, 2, 3, 4, 5, 6] | 组合 |
| ['Hi!'] * 4 | ['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!'] | 重复 |
| 3 in [1, 2, 3] | True | 元素是否存在于列表中 |
| for x in [1, 2, 3]: print x, | 1 2 3 | 迭代 |
Python列表截取
Python的列表截取与字符串操作类型，如下所示：
L = ['spam', 'Spam', 'SPAM!']
操作：
| Python 表达式 | 结果 | 描述 |
|---|---|---|
| L[2] | 'SPAM!' | 读取列表中第三个元素 |
| L[-2] | 'Spam' | 读取列表中倒数第二个元素 |
| L[1:] | ['Spam', 'SPAM!'] | 从第二个元素开始截取列表 |
Python列表函数&方法
Python包含以下函数:
1 cmp(list1, list2)
比较两个列表的元素
2 len(list)
列表元素个数
3 max(list)
返回列表元素最大值
4 min(list)
返回列表元素最小值
5 list(seq)
将元组转换为列表
Python包含以下方法:
1 list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象
2 list.count(obj)
统计某个元素在列表中出现的次数
3 list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4 list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5 list.insert(index, obj)
将对象插入列表
6 list.pop(obj=list[-1])
移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7 list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项
8 list.reverse()
反向列表中元素
9 list.sort([func])
对原列表进行排序
什么是字典？字典是Python语言中唯一的映射类型。
映射类型对象里哈希值（键，key）和指向的对象（值，value）是一对多的的关系，通常被认为是可变的哈希表。
字典对象是可变的，它是一个容器类型，能存储任意个数的Python对象，其中也可包括其他容器类型。
字典类型与序列类型的区别：
1.存取和访问数据的方式不同。
2.序列类型只用数字类型的键（从序列的开始按数值顺序索引）；
3.映射类型可以用其他对象类型作键（如：数字、字符串、元祖，一般用字符串作键），和序列类型的键不同，映射类型的键直4.接或间接地和存储数据值相关联。
5.映射类型中的数据是无序排列的。这和序列类型是不一样的，序列类型是以数值序排列的。
6.映射类型用键直接“映射”到值。
字典是Python中最强大的数据类型之一。
字典的基本操作
1、如何访问字典中的值？
adict[key] 形式返回键key对应的值value，如果key不在字典中会引发一个KeyError。
2、如何检查key是否在字典中？
a、has_key()方法 形如：adict.haskey(‘name') 有–>True，无–>False
b、in 、not in 形如：'name' in adict 有–>True，无–>False
3、如何更新字典？
a、添加一个数据项（新元素）或键值对
adict[new_key] = value 形式添加一个项
b、更新一个数据项（元素）或键值对
adict[old_key] = new_value
c、删除一个数据项（元素）或键值对
del adict[key] 删除键key的项 / del adict 删除整个字典
adict.pop(key) 删除键key的项并返回key对应的 value值
字典的方法
1、adict.keys() 返回一个包含字典所有KEY的列表；
2、adict.values() 返回一个包含字典所有value的列表；
3、adict.items() 返回一个包含所有（键，值）元祖的列表；
4、adict.clear() 删除字典中的所有项或元素；
5、adict.copy() 返回一个字典浅拷贝的副本；
6、adict.fromkeys(seq, val=None) 创建并返回一个新字典，以seq中的元素做该字典的键，val做该字典中所有键对应的初始值（默认为None）；
7、adict.get(key, default = None) 返回字典中key对应的值，若key不存在字典中，则返回default的值（default默认为None）；
8、adict.has_key(key) 如果key在字典中，返回True，否则返回False。 现在用 in 、 not in；
9、adict.iteritems()、adict.iterkeys()、adict.itervalues() 与它们对应的非迭代方法一样，不同的是它们返回一个迭代子，而不是一个列表；
10、adict.pop(key[,default]) 和get方法相似。如果字典中存在key，删除并返回key对应的vuale；如果key不存在，且没有给出default的值，则引发keyerror异常；
11、adict.setdefault(key, default=None) 和set()方法相似，但如果字典中不存在Key键，由 adict[key] = default 为它赋值；
12、adict.update(bdict) 将字典bdict的键值对添加到字典adict中。
购物车练习
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
shangpin_list = [("iphone", "5000"), ("bike", "2000")]
gouwu_list = []
money = input("your money")
if money.isdigit():
money = int(money)
while True:
for idx,item in enumerate(shangpin_list):
print(idx,item)
user = input("选择你的商品")
if user.isdigit():
user = int(user)
if user < len(shangpin_list) and user >=0:
p_item = shangpin_list[user]
if int(p_item[1]) <= money:
gouwu_list.append(p_item)
money -= int(p_item[1])
print("剩余%s"%(money))
print(gouwu_list)
else:
print ("买不起")
else:
print ("输入错误")
elif user.txt == "q":
for i in gouwu_list:
print (i)