python 基础3

1.集合

主要作用: 

1. 去重
2. 关系测试， 交集＼差集＼并集＼反向(对称)差集

>>> a = {1,3,4,5,10}
>>> b = {2,3,4,5,8}
#交集
>>> a & b
{3, 4, 5}
>>> a.intersection(b)
{3, 4, 5}
>>> a.intersection_update(b)
None
>>> a
{3, 4, 5}


>>> a = {1,3,4,5,10}
#差集
>>> b - a
{8, 2}
>>> a - b
{1, 10}
>>> a.difference(b)
{1, 10}
#并集
>>> a | b
{1, 2, 3, 4, 5, 8, 10}
>>> a.union(b)
{1, 2, 3, 4, 5, 8, 10}
#对称差集
>>> a ^ b
{1, 2, 8, 10}
>>> a.symmetric_difference(b)
{1, 2, 8, 10}

2. 元组　　

只读列表，只有count, index 2 个方法

作用：如果一些数据不想被人修改， 可以存成元组，比如身份证列表

3. 字典

key-value对

1. 特性：
2. 无顺序
3. 去重
4. 查询速度快，比列表快多了
5. 比list占用内存多

为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法

dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

4. 字符编码

 先说python2

1. py2里默认编码是ascii
2. 文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存，因为到了内存里，这段代码其实是以bytes二进制格式存的，不过即使是2进制流，也可以按不同的编码格式转成2进制流，你懂么？
3. 如果在文件头声明了#_*_coding:utf-8*_，就可以写中文了， 不声明的话，python在处理这段代码时按ascii，显然会出错， 加了这个声明后，里面的代码就全是utf-8格式了
4. 在有#_*_coding:utf-8*_的情况下，你在声明变量如果写成name=u"大保健"，那这个字符就是unicode格式，不加这个u,那你声明的字符串就是utf-8格式
5. utf-8 to gbk怎么转，utf8先decode成unicode,再encode成gbk

 再说python3

1. py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮
2. 你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以
3. 但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感觉好像还加了一个动作，就是就是encode的数据变成了bytes里，我操，这是怎么个情况，因为在py3里，str and bytes做了明确的区分，你可以理解为bytes就是2进制流，你会说，我看到的不是010101这样的2进制呀， 那是因为python为了让你能对数据进行操作而在内存级别又帮你做了一层封装，否则让你直接看到一堆2进制，你能看出哪个字符对应哪段2进制么？什么？自己换算，得了吧，你连超过2位数的数字加减运算都费劲，还还是省省心吧。　　
4. 那你说，在py2里好像也有bytes呀，是的，不过py2里的bytes只是对str做了个别名，没有像py3一样给你显示的多出来一层封装，但其实其内部还是封装了的。 这么讲吧， 无论是2还是三， 从硬盘到内存，数据格式都是 010101二进制到-->b'xe4xbdxa0xe5xa5xbd' bytes类型－－>按照指定编码转成你能看懂的文字

编码应用比较多的场景应该是爬虫了，互联网上很多网站用的编码格式很杂，虽然整体趋向都变成utf-8，但现在还是很杂，所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换，不过生活正在变美好，期待一个不需要转码的世界。

5.函数

默认参数

看下面代码

def stu_register(name,age,country,course):
    print("----注册学生信息------")
    print("姓名:",name)
    print("age:",age)
    print("国籍:",country)
    print("课程:",course)

stu_register("王山炮",22,"CN","python_devops")
stu_register("张叫春",21,"CN","linux")
stu_register("刘老根",25,"CN","linux")

发现 country 这个参数 基本都 是"CN", 就像我们在网站上注册用户，像国籍这种信息，你不填写，默认就会是 中国， 这就是通过默认参数实现的，把country变成默认参数非常简单

def stu_register(name,age,course,country="CN"):

这样，这个参数在调用时不指定，那默认就是CN，指定了的话，就用你指定的值。

另外，你可能注意到了，在把country变成默认参数后，我同时把它的位置移到了最后面，为什么呢？　　

关键参数

正常情况下，给函数传参数要按顺序，不想按顺序就可以用关键参数，只需指定参数名即可，但记住一个要求就是，关键参数必须放在位置参数之后。

stu_register(age=22,name='alex',course="python",)

非固定参数

若你的函数在定义时不确定用户想传入多少个参数，就可以使用非固定参数

def stu_register(name,age,*args): # *args 会把多传入的参数变成一个元组形式
    print(name,age,args)

stu_register("Alex",22)
#输出
#Alex 22 () #后面这个()就是args,只是因为没传值,所以为空

stu_register("Jack",32,"CN","Python")
#输出
# Jack 32 ('CN', 'Python')

还可以有一个**kwargs

def stu_register(name,age,*args,**kwargs): # *kwargs 会把多传入的参数变成一个dict形式
    print(name,age,args,kwargs)

stu_register("Alex",22)
#输出
#Alex 22 () {}#后面这个{}就是kwargs,只是因为没传值,所以为空

stu_register("Jack",32,"CN","Python",sex="Male",province="ShanDong")
#输出
# Jack 32 ('CN', 'Python') {'province': 'ShanDong', 'sex': 'Male'}

递归

在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。

def calc(n):
    print(n)
    if int(n/2) ==0:
        return n
    return calc(int(n/2))

calc(10)

输出：
10
5
2
1    

递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件

2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少

3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）