Note

注意点

for x in iterable
- 如果in后面==创建了新实例==可理解为==只被评估最初一次==，x就遍历最初一次创建的新实例，不会随s的变化而改变 --- for x in s[:]:
- 而如果in后面就是==没创建新实例==，则会被==反复评估==，x遍历的就是s，会随s变化而变化 --- for x in s:
  - 如果采用这种遍历方式要格外小心分析，如果只是extend还好，如果还有remove的话是会影响遍历的，比如我先遍历了第一个，但是第一个在过程中被删了，第二个成了第一个，这样我将不会再遍历新的第一个，即第二个无法被遍历到
- 但是对于while循环来讲，无论如何它都是会被反复评估的
- 可见 example里的forin
and 和 or 都从左往右执行，遵循短路机制
- and 执行到 False 时短路并返回False
- or 执行到非 False 时短路并返回非 False 的值
- and 如果全为 True ，则返回最后一个的值
- or 如果全为 False，则返回False
python的赋值操作
list的切片
- 将切片赋值给变量(单独的切片实例) --- 先创建一个切片长度的新list实例，将原list相应位置的元素依次赋值过去(可变浅拷贝、不可变深拷贝)
- 将变量(list)赋值给切片 --- 先将原list切片范围去除，并创建与变量同长度的元素框，再用变量依次赋值过去(可变浅拷贝、不可变深拷贝)
函数参数定义法
- 关键字（+默认参数）
- *args接任意数量的位置参数
- **kwargs接受任意数量的关键字参数
- 在函数定义中使用 *，表示后面的参数只能用关键字方式传入
- 在函数定义中使用 /，表示前面的参数只能用位置传递
函数参数传递法
- 位置参数与关键字传参混用时注意 --- ✅ 规则：位置参数要在关键字参数前面
- *args 函数参数表示法：f(1, 2, 3) 等效于 f(*[1, 2, 3]) or f(*(1,2,3)) 对list或tuple解包
- 使用 **kwargs 对字典进行解包传参
- *args 与 **kwargs 同时使用前者在前，后者在后
Python中一般函数的调用过程
- 在当前环境评估参数的值
- 函数创建新Frame，将值与symbol依次绑定
- 执行历程返回最终值
分析定义和调用被装饰器修饰的函数的情形
- 定义
  - 装饰器函数的历程会在==被修饰函数定义时==执行
  - 一直执行装饰器函数的例程，直到执行完直接调用被修饰函数的装饰器
- 调用
  - 执行 ==直接调用被修饰函数装饰器==的返回函数
在python中的作用域不是像C里面那样由框决定，而是由Frame决定，在某个Frame定义的Symbol都会被绑定到该Frame上
- Symbol的lookup策略是
  - 先在本Frame中查看、然后再在父Frame查看
- 另外，Python的作用域采用 Lexical Scope，也就是由定义过程决定 Frame层级
- Python 调用函数时，会创建新的Frame，一个函数的父Frame由它在哪里定义决定
  - 调用自定义函数时才会创建 Frame，Builtins的方法是不创建Frame的
python的特殊字符串
- f‘It is {word}.’ 使用 word变量替换{word}
- 'It is {0}'.format(word) 使用word变量替换{0}
调用自定义函数时才会创建 Frame，Builtins的方法是不创建Frame的
float('inf') 会返回一个用浮点数表示的正无穷值，可以与其他数值进行比较。
isinstance(obj,type) 和 type(obj) == type
- 前者考虑继承关系，即obj即使不是type但是是type的子类实例也True
- 后者不考虑继承关系
当子类绑定方法中需要调用基类的绑定方法时，我们需要使用 super().method(args)
- 不能使用基类类名，因为是绑定方法，如果用类名我们需要创建一个基类的实例作为第一个参数，但是这样操作的就是基类的实例，而非本实例
- super()方法不是创建一个新的基类实例而是寻找基类方法并将本实例作为self传过去运行基类的例程，因此操作的是本实例
python中对于可迭代对象都具有解包功能
- list、tuple、range、dict
- a,b,c = list\tuple\range\dict
  - 注意，解包的变量数和可迭代对象项数要一致
  - dict 直接解包是对 key 解包，而相对 value 解包可以 a,b,c = dict.values()

小窍门

遍历list中所有子串组合 --- 位运算

这个是为了返回和为偶数的子序列的list的函数，当然也可以通过互递归实现见example里的even_set

def even_sublist(s):
"""返回s中和为偶数的子序列的list"""
if not s:
    return None
result = []
n = len(s)
for i in range(1 << n):
    sublist = [s[j] for j in range(n) if (i & (1 << j))]
    if sum(sublist) % 2 == 0 and len(sublist) >= 1:
        result.append(sublist)
return result

递归抽象思想
- 在涉及链表、Tree 和图的问题中，经常会使用递归
- 在编写递归函数时，我们一定要有抽象思维，明白递归函数是什么作用，把它当成一个效用来看，不要一开始就分析复杂的递归过程，也就是说将递归函数视作一般流，把递归调用视作效用
- 实在有问题了再分析，而且也是先分析抽象层面

Note

注意点

小窍门

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