Python基础

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Python基础
2.1 编程语言介绍

机器语言：

特点：用计算机能看懂的0和1去写程序
优点：程序运行速度快
缺点：开发效率非常低

汇编语言：

特点：用一些英文标签代替一串二进制来写程序
优点：比机器语言可阅读性强，操作系统大量使用汇编语言比如关于进程的调度（多道技术）代码就是汇编语言写的
缺点：没有摆脱二进制编程的本质，开发效率低

高级语言：

特点：用人能读懂的（英文）字符去写程序
优点：优点开发效率高
缺点：必须经过翻译才能让计算机识别，导致运行速度慢

总结：

运行效率从高到底
开发效率从低到高
学习难度从难到易

编译型：一次性翻译，拿编译后的结果直接给机器运行
eg:c语言，需求编译器（如gcc，glibc）
？？编译只需要点一次？？

解释型：一句一句解释成机器指令运行
eg:python，需求解释器（如Cpython）

2.2 执行python程序：

eg: pythpn3 C: est.py 1. 启动python解释器（内存中） 2. 将C: est.py内容从硬盘读入内存（这一步与文本编辑器是一样的） 3. 执行读入内存的代码

如果想要永久保存代码，就要用文件的方式
如果想要调试代码，就要用交互式的方式

2.3 变量

一个是“变”：核心在变化
一个是“量”：衡量，计量，表示一种状态

变量的定义

“变量名” + “赋值符号” + “变量的值”
eg: name='egon'

变量定义规则：
1. 变量名只能是字母、数字或下划线的任意组合
2. 变量的第一个字符不能是数字
3. 一下关键字不能声明为变量名['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
变量的修改

定义一个变量，存储的数据是变量值
变量名与变量值只是一种绑定关系，变量名本身没有存储值的功能
python name='a' # 'a'这个值的引用计数+1 name='b' # 'b'这个值的引用计数+1，a这个值的引用计数-1 值的引用计数为0时，python解释器会定期回收这些值
- 变量定义的三个重要组成部分：
  id(身份) 可用is/is not 判定
  type
  value(值) 可用'=='判定
- 小数池：python特性，用来存放长度较短的数字
常量：不变的量
python中没有常量的专门定义方式
通常用全部大写的变量名表示常量，仅仅只是一种提示效果

赋值
- 链式赋值
  a=b=c=d=e=f=10
- 增量赋值
  +=，-=....
- 交换赋值
  x,y = y,x
- 值的解压
```python msg = 'hello'
a,b,c,d,e = msg
a,,,,e = msg
a,*,e = msg ```

2.4 程序交互

input

input默认接受的内容为字符串

python2中raw_input同python3的input，python2的input将输入的内容原封不动的传进来

2.5 格式化输出

%+字母

python print('number:%d, string:%s' % (123,'str'))

str.format()

在使用%+字母的地方换成{}， ```python

不加数字表示顺序输出

print('number:{}, string:{}'.format(123,'st'))

将（）中视作列表，使用索引输出

print('{2},{1},{0}'.format('a','b','c'))

亦可索引嵌套索引

print('{1[2]},{2},{0}'.format('a',('aa','bb','cc'),[1,2,3]))

2.6 进制转换

十进制

0，1，2，3，4，5，6，7，8，9

二进制

0，1
bin()

八进制

0，1，2，3，4，5，6，7
oct()

十六进制

0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,a,b,c,d,e
hex()

2.7 运算符

常规运算符：

+
-
*
**
/
//
%

字符串、列表是有序的可用+、*运算符

比较运算符：

is >
<
>=
<=
==
!=

赋值运算符：

=
+=
-=
*=
/=
\%=
**=
//=

逻辑运算：

and
or
in
not

2.8 流程控制

if
elif
elif
...
else
```python score = input('>>:　') score = int(score)

if score >= 90: print('A') elif score >= 80: print('B') elif score >= 70: print('C') elif score >= 60: print('D') else: print('E') print('====>') ```

2.9 循环控制

1.while循环

while 条件: 循环体的代码1 循环体的代码2 循环体的代码3 ```python

2.while循环打印0-9

count = 0 while count < 10: print(count) count += 1

3.while死循环打印ok

while True: #死循环 print('ok')

4.while死循环打印ok2

while 1: #死循环 print('ok')

5.break语句打印0-4

break:跳出本层循环 count = 0 while count < 10: if count == 5: break print(count) count += 1

6.continue语句不打印4，5，6

continue：跳出本次循环 0 1 2 3 7 8 9 count = 0 while count < 10: if count >=4 and count <=6: count += 1 continue print(count) count += 1

7.猜年龄（死循环无限猜）

OLDBOY_AGE = 56 while 1: age = input('猜一猜年龄>>: ') age = int(age)
```
if age > OLDBOY_AGE:
    print('太大了')
elif age < OLDBOY_AGE:
    print('太小了')
else:
    print('猜对了')
    break
```
8.猜年龄2（猜三次）（循环条件控制）

OLDBOY_AGE = 56 count = 1 while count <= 3: age = input('猜一猜年龄>>: ') age = int(age)
```
if age > OLDBOY_AGE:
    print('太大了')
    count += 1
elif age < OLDBOY_AGE:
    print('太小了')
    count += 1
else:
    print('猜对了')
    break
```
9.猜年龄3（猜三次）（循环体if控制）

OLDBOY_AGE = 56 count = 1 while True: if count > 3: print('您猜的次数超过限制') break age = input('猜一猜年龄>>: ') age = int(age)
```
if age > OLDBOY_AGE:
    print('太大了')
elif age < OLDBOY_AGE:
    print('太小了')
else:
    print('猜对了')
    break
count += 1
```
10.分数变成绩

while True: score = input('>>:　') score = int(score)
```
if score >= 90:
    print('A')
if score >= 80:
    print('B')
if score >= 70:
    print('C')
if score >= 60:
    print('D')
if score < 60:
    print('E')
```
11.猜年龄4（循环体if控制）（优化版本）

OLDBOYAGE = 56 count = 0 while True: if count > 2: break age = input('猜一猜年龄>>: ') age = int(age) if age > OLDBOYAGE: print('太大了') if age < OLDBOYAGE: print('太小了') if age == OLDBOYAGE: print('猜对了') break count += 1 ```

for循环

不依赖索引
for 单项 in 序列:
循环体 python for item in dict: print(dicr[item]) for i in range(10,0,-2) print(i)

2.10 基本数据类型

数据是用来表示状态的，不同的状态就应该用不同的类型的数据去表示。
编程就是为了模拟人的活动并替人工作，所以需要能够识别人类的信息，对应的就是不同数据结构表示不同的状态。

数字

整型int

eg:年级，年纪，等级，身份证号，QQ号，手机号
level=10

浮点型float

eg:身高，体重，价格，薪资，温度
height=1.73
salary=4.4

字符串str

包含在引号（单、双、三）里面，由一串字符组成
eg:姓名，性别，地址，学历，密码
name = 'chuck'

基本使用：
- 长度len
  name = 'chuck' print(len(name))
- 索引
  print(name[2]) 注：只读，不可写
- 切片
  print(name[2:])
常用方法

```python

!/usr/bin/python

coding=utf-8

import string

strip

name = 'chuck' print(name.strip('')) print(name.lstrip('')) print(name.rstrip(''))

startwith, endwith判断开头结尾的字符是否符合

name = 'handsome_chuck' print(name.endswith('ck')) print(name.startswith('hand'))

replace替换字符

name = "Egon say :i don't have one tesla, my name is egon" print(name.replace('egon', 'SB', 1))

format格式化

print('name:{}, age:{}, gender:{}'.format('chuck', 18, 'male')) print('{1}, {0}, {1}'.format('chuck', 18, 'male')) print('{name}, {age}, {gender}'.format(gender='male', name='chuck', age=18))

find, rfind, index, rindex, count

sentence = 'chuck say hello to everyone' print(sentence.find('o')) # 从左开始寻找符合的字符串 print(sentence.rfind('o')) # 从右开始寻找符合的字符串 print(sentence.index('o')) # 从左开始寻找符合的字符串，找不到报异常 print(sentence.rindex('o')) # 从右开始寻找符合的字符串，找不到报异常 print(sentence.count('o')) # 对符合条件的字符串计数

split分割字符串为多串字符串

name = 'root:x:0:0::/root:/bin/bash' print(name.split(':')) name = 'C:/a/b/c/d.txt' print(name.split('/', 1)) name = 'a|b|c' print(name.rsplit('|', 1))

join将多串字符串链接为单个字符串

tag = ' ' print(tag.join(['chuck', 'say', 'hello', 'to', 'world']))

is数字系列

num1 = b'4' num2 = u'4' num3 = '四' num4 = 'Ⅳ'

isdigt:bytes,unicode

print(num1.isdigit()) print(num2.isdigit()) print(num3.isdigit()) print(num4.isdigit())

isdecimal:unicode

print(num2.isdecimal()) print(num3.isdecimal()) print(num4.isdecimal())

isnumberic:unicode,中文数字，罗马数字

print(num2.isnumeric()) print(num3.isnumeric()) print(num4.isnumeric()

上三者皆不可判断浮点数

num5 = '4.5' print(num5.isdigit()) print(num5.isdecimal()) print(num5.isnumeric())

总结:

最常用的是isdigit,可以判断bytes和unicode类型，整型数字,这也是最常见的数字应用场景

如果要判断中文数字或罗马数字,则需要用到isnumeric

```

扩展方法

```python

is其他

print('=' * 20) name = 'SB1234' print(name.isalnum()) # 只能是字母数字 print(name.isalpha()) # 只能是字母 print(name.isidentifier()) # 是否包含关键字 print(name.islower()) # print(name.isupper()) print(name.isspace()) print(name.istitle())

center, ljust, rjust, zfill

name = 'the best chuck' print(name.center(30, '=')) # 将目标字符串在指定长度的字符串里居中 print(name.ljust(30, '')) # 将目标字符串在指定长度的字符串里靠左对齐 print(name.rjust(30, '')) # 将目标字符串在指定长度的字符串里靠右对齐 print(name.zfill(30))

expandtabs 将制表符转换成空格

name = 'chuck hello' print(name) print(name.expandtabs(1))

lower, upper

info = 'Chuck is belong to NASA.' print(info) print(info.lower()) # 将字符串全部小写 print(info.upper()) # 将字符串全部大写

captalize, swapcasw, title

print(info.capitalize()) # 仅第一个字符大写 print(info.swapcase()) # 字符串中大写变小写，小写变大写 print(info.title()) # 字符串每个单词首字母大写

```

列表list

以上都只是一个对象可处理，列表可以存多个对象，可以对多个对象进行处理（可变类型）
eg:爱好，装备，购物车
hobby = ['paly', 'eat', 'sleep']

基本使用
- 索引
  l = [1,2,3,4]
  print(l[2],l[3])
- 切片
  
```python l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(l[1:4])
print(l[1:5:2])

'2'为指定步长

print(l[-1]) print(l[]) ```
- 包含
  l = [1,2,3,4,5] printf(2 in l)
- list.index(x)
  返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。
  
```python

print(l.index(2)) 1 ```
常用方法
- list.append(x)
  把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。 l.append(6)
- list.extend(L)
  将一个给定列表中的所有元素都添加到另一个列表中，相当于 a[len(a):] = L。
- list.insert(i, x)
  在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x)。
- list.remove(x)
  删除列表中值为 x 的第一个元素，返回None，如果没有这样的元素，就会返回一个错误。
- list.pop([i])
  从列表的指定位置删除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop() 返回最后一个元素。元素随即从列表中被删除（方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你输入一对方括号，你会经常在Python 库参考手册中遇到这样的标记）。
扩展方法
- list.clear()
  从列表中删除所有元素。相当于 del a[:]。
- list.count(x)
  返回 x 在列表中出现的次数。
- list.sort(self,key,reverse)
  对列表中的元素就地进行排序。key为指定关键字排序，reverse指定正序或倒序
- list.reverse()
  就地倒排列表中的元素。
- list.copy()
  返回列表的一个浅拷贝。等同于 a[:]。
模拟堆栈

列表方法使得列表可以很方便的做为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。
可用list.insert(i,x)&list.pop()
list.append(x)&list.pop()
两种方法模拟

模拟队列

你也可以把列表当做队列使用，队列作为特定的数据结构，最先进入的元素最先释放（先进先出）。不过，列表这样用效率不高。相对来说从列表末尾添加和弹出很快；在头部插入和弹出很慢（因为，为了一个元素，要移动整个列表中的所有元素）。

要实现队列，使用 collections.deque，它为在首尾两端快速插入和删除而设计。 ```python

from collections import deque queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) queue.append("Terry") # Terry arrives queue.append("Graham") # Graham arrives queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham']) ```

列表推导式

列表推导式不局限于列表中使用

```python l1 = [x**2 for x in range(10)]

l1、l2等价

l2 = [] for x in range(10): x **= 2 l2.apeend(x)

l3 = [x2 if x%2==0 else x3 for x in range(10)]

l3、l4等价

l4 = [] for x in range(10): if x % 2 == 0: x **= 2 else: x **= 3 l4.append(x) ```

嵌套的列表推导式

```python

matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ] [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]

等价于：

transposed = [] for i in range(4): transposed.append([row[i] for row in matrix])

等价于：

transposed = []

for i in range(4): transposedrow = [] for row in matrix: transposedrow.append(row[i]) transposed.append(transposed_row)

终极简版：

list(zip(*matrix)) ```

zip():需求多个等长序列，将每个序列的同等索引位的元素组合成元组，并返回元组组合的列表

元组tuple

元组就像字符串，不可变的。通常包含不同种类的元素并通过分拆（参阅本节后面的内容) 或索引访问（如果是 namedtuples，甚至可以通过属性）。用来做查询功能，不具有其他功能，可以节省内存。
- 元组可以作为字典的key
```
```python
d = {(1,2,3): 'egon'}
print(d, type(d), d[(1,2,3)])
```  
```
- 元组不可变，但元组内部的元素可以是可变类型
  
  python t = (1,['a','b'],'sss',(1,2)) t[1][0] = 'A' print(t)
字典dict

字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。

如果元组中只包含字符串和数字，它可以做为关键字，如果它直接或间接的包含了可变对象，就不能当做关键字。不能用列表做关键字，因为列表可以用索引、切割或者 append() 和 extend() 等方法改变。

{键key：键值value}
key只能用不可变数据类型，键值value无限制

可以看做无序的键：值对（key:value 对）集合
取值：

python print(dict[key]) print(dict.get('key', object))

常用方法
- 存/取
  
  dict.get(self,k,default),返回k的value，失败返回设定的default，不报错
  
  dict.pop(self,k,default),返回k的value，失败返回default
  
  dict.popitem(self),返回key&value
  
  python info_dict = {'name':'chuck', 'age':18, 'sex':'male'} print(info_dict['name']) info_dict['level'] = 10 info_dict.get['ann',None] info_dict.pop['sex2', None] info_dict.popitem()
- 删除
  
  python del info_dict['name']
- dict.keys(self)
- dict.items(self)
- dict.values(self)
- 循环取值
  
```python for k in infodict: print(k, infodict[k]) for k in info_dict.keys: print(k, infodict[k]) for val in infodict.values: print(val)

for items in infodict.items: # items = (key, value) print(items) for k,v in infodict.items: # 将元组items的值解压出来给k,v
print(k, v) ```
- 长度用len()求取
- 包含in
- dict.update(kwargs) ()中接收一个字典，比对两个字典，相同的key取第二个字典的value，原字典没有的key&value补充进原字典
- dict.setdefault(k, default)
  
  key不存在则添加key，其值为default，若存在，不新建key，default不起任何作用
  
  python info_dict.setdefault('hobbyies',[]).append('study')
- dict.copy(self)
  
  python d = info_dict.copy()
- dict.clear() 清空字典
- dict.fromkeys(seq, value)
  seq接收一个序列，将序列的每一个值作为key，对应相同的一个value，组合成一个字典。dict不对应任何一个具体的字典。
- dict.get(k, default)
  取key为k的value，无则返回default
循环使用
- while()
  
  python while True: pass while 1: pass
- for
不依赖索引的取值
```
```python
for item in dict:
    print(dicr[item])
for i in range(10,0,-2)
    print(i)
```
```
- items()
  
  循环字典时关键字和对应的值可以同时解读出来:
  
  python knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} for k, v in knights.items(): print(k, v)
- enumerate()
  
  在序列中循环时，索引位置和对应值可以同时得到:
  
  python for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): print(i, v)
- 同时循环两个或更多的序列，可以使用 zip() 整体打包:
  
  python questions = ['name', 'quest', 'favorite color'] answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue'] for q, a in zip(questions, answers): print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
- 逆向循环序列
  
  先正向定位序列，然后调用 reversed() 函数:
  
  python for i in reversed(range(1, 10, 2)):
布尔bool

True：1
False：0

集合set

作用：去重，关系运算
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。集合对象还支持 union（联合），intersection（交），difference（差）和 sysmmetric difference（对称差集）等数学运算。
大括号或 set() 函数可以用来创建集合。注意：想要创建空集合，你必须使用 set() 而不是 {}。
集合元素的原则：
1. 每个元素必须是不可变类型
2. 没有重复的元素
3. 无序

关系运算
- in &not in
- 并集 |
  
  set.union([set])
  
  python l1 = {1,2,3,4,5,7,8,90,0} l2 = {1,3,56,8,0,6,4,8,5} s = l1 | l2
- 交集 &
  
  set.intersection([set])
  
  python s2 = l1 & l2
- 差集 -
  
  set.difference([set])
  
  python s3 = l1 - l2 s4 = l2 - l1
- 对称差集 ^
  
  set.symmetric_difference([set])
  
  python s5 = l1 ^ l2
- for
  
  python for item in l1: print l1
- 解压
  
  python a, *_ = l1
- ==
  
  python set1={1,2,3} set2={1,2,3} print(set1 == set2)
- >，>= ，<,<= 父集，子集
  
  python set1={1,2,3,4,5} set2={1,2,3,4} print(set1 >= set2) print(set1.issuperset(set2)) print(set2 <= set1) print(set2.issubset(set1))
主要方法
- set.add(val)
  
  set类型为可变类型，但是只能添加不可变类型
- set.pop()
  
  随机删除某个元素并返回删除删除元素
- set.remove(val)
  
  指定删除某个元素，若无该元素则报错
- set.discard(val)
  
  指定删除某个元素，元素不存在不会报错
扩展
- set.update([set])
- set.cpoy()
- set.clear()
- set.difference_update([set2])
  
  set 与set2的差集替换set，但不改变set的id
可变数据类型与不可变数据类型
- 可变数据类型：不可哈希类型，列表，字典，deque，
  
  id不变的时候，数据类型内部元素的value可变
  
  这些元素可以存多个对象，并且修改这些对象
- 不可变数据类型：可哈希类型，数值，字符串，bool，元组
  
  value改变，id也跟着改变
  
```python

num = 10 id(num) 1793701216 type(num) <class 'int'> num 10 num='abc' id(num) 37460331576 type(num) <class 'str'> num 'abc' x=1.3 id(x) 37457305864 type(x) <class 'float'> x=2.3 id(x) 37457305888 type(x) <class 'float'> x = 'hello' id(x) 37464353344 type(x) <class 'str'> x[0] 'h' ```
字符编码

前言
1. 文本编辑器存取文件的原理（nodepad++，pycharm，word）
  打开编辑器就打开了启动了一个进程，是在内存中的，所以在编辑器编写的内容也都是存放与内存中的，断电后数据丢失。
  因而需要保存到硬盘上，点击保存按钮，就从内存中把数据刷到了硬盘上。
  在这一点上，我们编写一个py文件（没有执行），跟编写其他文件没有任何区别，都只是在编写一堆字符而已。
2. python解释器执行py文件的原理，例如python test.py
  
  第一阶段：python解释器启动，此时就相当于启动了一个文本编辑器
  
  第二阶段：python解释器相当于文本编辑器，去打开test.py文件，从硬盘上将test.py的文件内容读入到内存中
  
  第三阶段：python解释器解释执行刚刚加载到内存中test.py的代码
3. 总结：
  python解释器是解释执行文件内容的，因而python解释器具备读py文件的功能，这一点与文本编辑器一样。
  与文本编辑器不一样的地方在于，python解释器不仅可以读文件内容，还可以执行文件内容。
什么是字符编码

计算机要想工作必须通电,也就是说‘电’驱使计算机干活,而‘电’的特性，就是高低电平(高低平即二进制数1,低电平即二进制数0),也就是说计算机只认识数字，编程的目的是让计算机干活，而编程的结果说白了只是一堆字符，也就是说我们编程最终要实现的是：一堆字符驱动计算机干活。
所以必须经过一个过程：
字符--------（翻译过程）------->数字
这个过程实际就是一个字符如何对应一个特定数字的标准，这个标准称之为字符编码
以下两个场景下涉及到字符编码的问题：
1. 一个python文件中的内容是由一堆字符组成的
2. python中的数据类型字符串是由一串字符串组成的

字符编码的发展史

ASCII
- 计算机起源阶段，仅有将英文进行编码
  ASCII:一个Bytes代表一个字符（英文字符/键盘上的所有其他字符），1Bytes=8bit，8bit可以表示0-（2^8-1）种变化，即可以表示256个字符
  ASCII最初只用了后七位，127个数字，已经完全能够代表键盘上所有的字符了（英文字符/键盘的所有其他字符）
  后来为了将拉丁文也编码进了ASCII表，将最高位也占用了
GBK和其他编码
- 使用其他语言的国家，自行定制编码 GBK:2Bytes代表一个字符
  为了满足其他国家，各个国家纷纷定制了自己的编码
  日本把日文编到Shift_JIS里，韩国把韩文编到Euc-kr里
unicode&UTF-8
- 各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。
  unicode，　统一用2Bytes代表一个字符，　2**16-1=65535，可代表6万多个字符，因而兼容万国语言。
  但对于通篇都是英文的文本来说，这种编码方式无疑是多了一倍的存储空间（二进制最终都是以电或者磁的方式存储到存储介质中的）。
  于是产生了UTF-8，对英文字符只用1Bytes表示，对中文字符用3Bytes。
- unicode VS UTF-8
  
  unicode：简单粗暴，所有字符都是2Bytes，
  
  优点是字符->数字的转换速度快，
  
  缺点是占用空间大
  
  utf-8：精准，对不同的字符用不同的长度表示，
  
  优点是节省空间，
  
  缺点是：字符->数字的转换速度慢，因为每次都需要计算出字符需要多长的Bytes才能够准确表示
  
  内存中使用的编码是unicode，用空间换时间（程序都需要加载到内存才能运行，因而内存应该是尽可能的保证快）
  
  硬盘中或者网络传输用utf-8，网络I/O延迟或磁盘I/O延迟要远大与utf-8的转换延迟，而且I/O应该是尽可能地节省带宽，保证数据传输的稳定性。
所有程序，最终都要加载到内存，程序保存到硬盘不同的国家用不同的编码格式，但是到内存中我们为了兼容万国（计算机可以运行任何国家的程序原因在于此），统一且固定使用unicode，这就是为何内存固定用unicode的原因，你可能会说兼容万国我可以用utf－8啊，可以，完全可以正常工作，之所以不用肯定是unicode比utf－8更高效啊（uicode固定用2个字节编码，utf－8则需要计算），但是unicode更浪费空间，没错，这就是用空间换时间的一种做法，而存放到硬盘，或者网络传输，都需要把unicode转成utf－8，因为数据的传输，追求的是稳定，高效，数据量越小数据传输就越靠谱，于是都转成utf－8格式的，而不是unicode。

字符编码分类--字符编码的使用

- 文件执行的过程：
某个能打开文件的程序启动--->将需要打开的文件从硬盘加载进内存--->程序按照自己的规则操作文件
- 字符编码会在两个阶段使用：
  
  文件从硬盘加载进内存 & 文件从内存存入硬盘
  
  程序按照自己的规则操作文件
- 内存默认编码格式为Unicode
- 硬盘通常使用UTF-8格式
结论： 1. 文件以什么编码encode的，就以什么编码decode 2. python3默认的解码格式是UTF-8，可以在文件头更改 3. python2默认解码格式是ASCII，可以在文件头更改 4. python2默认字符串格式为默认文件解码格式encode之后的bytes，可以手动加上u改为Unicode 5. python3默认字符串格式为Unicode，可以使用encode方法改成其他编码格式的bytes

文件从硬盘加载进内存 & 文件从内存存入硬盘

notepad++

分析过程？什么是乱码

文件从内存刷到硬盘的操作简称存文件

文件从硬盘读到内存的操作简称读文件
- 乱码一：存文件时就已经乱码
存文件时，由于文件内有各个国家的文字，我们单以shiftjis去存，

本质上其他国家的文字由于在shiftjis中没有找到对应关系而导致存储失败，用open函数的write可以测试，f=open('a.txt','w',encodig='shift_jis')

f.write('你瞅啥何を見て ') #'你瞅啥'因为在shiftjis中没有找到对应关系而无法保存成功，只存'何を見て '可以成功

但当我们用文件编辑器去存的时候，编辑器会帮我们做转换，保证中文也能用shiftjis存储（硬存，必然乱码），这就导致了，存文件阶段就已经发生乱码

此时当我们用shiftjis打开文件时，日文可以正常显示，而中文则乱码了
- 乱码二：存文件时不乱码而读文件时乱码
存文件时用utf-8编码，保证兼容万国，不会乱码，而读文件时选择了错误的解码方式，比如gbk，则在读阶段发生乱码，读阶段发生乱码是可以解决的，选对正确的解码方式就ok了，而存文件时乱码，则是一种数据的损坏。

pycharm

reload与convert的区别：

pycharm非常强大，提供了自动帮我们convert转换的功能，即将字符按照正确的格式转换

要自己探究字符编码的本质，还是不要用这个

我们选择reload，即按照某种编码重新加载文件
无论是何种编辑器，要防止文件出现乱码（请一定注意，存放一段代码的文件也仅仅只是一个普通文件而已，此处指的是文件没有执行前，我们打开文件时出现的乱码）

核心法则就是，文件以什么编码保存的，就以什么编码方式打开
- 以GBK编码写入一段汉字保存，以UTF-8打开，显示乱码 - 以utf编码写入一段汉字保存，以GBK打开正常显示 - 以GBK编码写入一段汉字保存，在文件开头指定解码格式（coding:utf-8）,正常显示

程序按照自己的规则操作文件-----探究python3和python2的字符串的编码

python3:
name = "林" # 整行字符都是以Unicode格式的二进制存在内存中，python解释器解释到赋值符"="时，新开辟一个内存空间的时候，以Unicode格式的二进制将”林“存进这个新开辟的内存空间
python2： name = "林" # 整行字符都是以Unicode格式的二进制存在内存中，python解释器解释到赋值符"="时，新开辟一个内存空间的时候，都是已经encode后的格式存进去，即bytes，bytes是unicode格式encode之后的结果，encode的编码格式取决于文件开头指定的编码格式，若没有指定则为ANSCII编码

python2中字符串有两种形式： 1. str=bytes 2. u""
python3中字符串也有两种形式： 1. u"" 2. bytes

数据传输必须用bytes
bytes来自于Unicode格式的二进制按照默认的编码格式encode之后的结果，默认的编码格式来自于文件开头指定的编码格式
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C#使用OracleDataReader返回DataTable
centos8平台上php7.4的生产环境配置
 centos8安装php7.4
centos8安装java jdk 13
docker的常用操作之二:docker内无法解析dns之firewalld设置等

原文地址：https://www.cnblogs.com/richiewlq/p/8455798.html

2.1 编程语言介绍

机器语言：

汇编语言：

高级语言：

总结：

2.2 执行python程序：

2.3 变量

变量的定义

变量定义规则：

变量的修改

赋值

2.4 程序交互

input

2.5 格式化输出

%+字母

str.format()

不加数字表示顺序输出

将（）中视作列表，使用索引输出

亦可索引嵌套索引

2.6 进制转换

十进制

二进制

八进制

十六进制

2.7 运算符

常规运算符：

比较运算符：

赋值运算符：

逻辑运算：

2.8 流程控制

2.9 循环控制

1.while循环

2.while循环打印0-9

3.while死循环打印ok

4.while死循环打印ok2

5.break语句打印0-4

6.continue语句不打印4，5，6

7.猜年龄（死循环无限猜）

8.猜年龄2（猜三次）（循环条件控制）

9.猜年龄3（猜三次）（循环体if控制）

10.分数变成绩

11.猜年龄4（循环体if控制）（优化版本）

for循环

2.10 基本数据类型

数字

整型int

浮点型float

字符串str

基本使用：

常用方法

strip

startwith, endwith判断开头结尾的字符是否符合

replace替换字符

format格式化

find, rfind, index, rindex, count

split分割字符串为多串字符串

join将多串字符串链接为单个字符串

is数字系列

isdigt:bytes,unicode

isdecimal:unicode

isnumberic:unicode,中文数字，罗马数字

上三者皆不可判断浮点数

总结:

最常用的是isdigit,可以判断bytes和unicode类型，整型数字,这也是最常见的数字应用场景

如果要判断中文数字或罗马数字,则需要用到isnumeric

扩展方法

is其他

center, ljust, rjust, zfill

expandtabs 将制表符转换成空格

lower, upper

captalize, swapcasw, title

列表list

基本使用

'2'为指定步长

常用方法

扩展方法

模拟堆栈

模拟队列

列表推导式