补充：（可用操作技巧）
&&& type(x) is type(y)
&&& x is y
#is 左边的是否是右边的，is比较的是id 而‘==’比较的是值====================================================================
x=1 无返回值
x,y两个变量交换值
====================================================================
解压序列类型
a,b,c,d,e=s #将s[0]、s[1]……分别赋值给abcde
a,_,_,_,e=s
#_只用下划线，默认为：要丢弃的变量，所以只有a，e赋值。
print(a,e)
a,*_,e='alex'
#只要第一个，最后一个
&&& s='aksjdfhkajsdfhksajdfhkasjdfh'
&&& a,*_,b=s
&&& print(a,b)
&&& *_,a,b=s
&&& print(a,b)
#_ 可以是任意变量名，但是需要时合法变量名===============================================================
&%s&可以跟任意类型。%d&跟的是数字，但是得到的都是字符串
================================================================
===& 正常while执行完之后执行一次else （如果&break、continue 不跳过最后一次循环的话）
&补充：（enumerate）
enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标,多用于在for循环中得到计数,enumerate参数为可遍历的变量，如 字符串，列表等
一般情况下对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时，会这样写：
for&i&in&range&(0,len(list)):&
&&print&i&,list[i]
但是这种方法有些累赘，使用内置enumerrate函数会有更加直接，优美的做法，先看看enumerate的定义：
def&enumerate(collection):&
&&'Generates&an&indexed&series:&(0,coll[0]),&(1,coll[1])&...'&&&
&&&it&=&iter(collection)&
&&&while&1:&
&&&yield&(i,&it.next())&
enumerate会将数组或列表组成一个索引序列。使我们再获取索引和索引内容的时候更加方便如下：
for&index，text&in&enumerate(list):&
&&print&index&,text
代码实例1：
seq&=&['one',&'two',&'three']
for&element&in&seq:
&&&&print&i,&seq[i]
&&&&i&+=&1
代码实例2：
seq&=&['one',&'two',&'three']
for&i,&element&in&enumerate(seq):
&&&&print&i,&seq[i]
# prin i ，element效果一样
代码实例3：
for&i,j&in&enumerate('abc'):
&&&&print&i,j
不可变对象
可变、不可变可变/不可变类型,指的是：内存id不变，type也不变的前提下，value是否是可变的。int（）和str（）都是不可变类型列表、字典是可变类型
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
&&& a = ['c', 'b', 'a']
&&& a.sort()
['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
&&& a = 'abc'
&&& a.replace('a', 'A')
虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了'Abc'，但变量a最后仍是'abc'，应该怎么理解呢？
我们先把代码改成下面这样：
&&& a = 'abc'
&&& b = a.replace('a', 'A')
要始终牢记的是，a是变量，而'abc'才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是'abc'，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是'abc'：
当我们调用a.replace('a', 'A')时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象'abc'上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串'abc'的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串'abc'，但变量b却指向新字符串'Abc'了：
所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
各数据类型分类：
存放值的个数：
　　一个值：数字、字符串
　　多个值（容器类型）：列表、元组、字典
取值方式：
　　直接取值：数字
　　序列类型：字符串、元组、列表
　　映射类型：字典
bool（布尔值）
布尔值bool（）条件判断自行调用bool（）函数，将数据转为bool值#只有
0、none、空
的bool值为FALSE
list（列表）
列表常用操作
l.append()
l.insert(0,'alex')
(位置，加入的东西）
#pop(索引） 索引为整数，没参数默认删除最后一个
pop（）有返回值，返回的是刚刚删除的元素　　 del l[索引]
#不能统计数字长度，只能统计序列类型的数据的长度
l=['a','b','c']
msg = 'abcdf'
&&& msg = 'aksjdfhaksjdfh'
&&& a in msg
&&& 'sjd' in msg
l.extend()
l.remove()
#按照元素删除，从头删除找到的第一个
#从小到大排序，直接操作列表，无返回值，reverse=True，从大到小
l.reverse()
#翻转列表===================================================去重：l=list(set(l))利用集合去重，这样会改变列表顺序如何不改变顺序：空集合 l_2=[]遍历 l ，如果元素不在 l_2 中，就append
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示：
&&& classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
&&& classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数：
&&& len(classmates)
用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的：
&&& classmates[0]
&&& classmates[1]
&&& classmates[2]
&&& classmates[3]
Traceback (most recent call last):
当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。
如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素：
&&& classmates[-1]
以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个：
&&& classmates[-2]
&&& classmates[-3]
&&& classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
当然，倒数第4个就越界了。
list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：
&&& classmates.append('Adam')
&&& classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：
&&& classmates.insert(1, 'Jack')
&&& classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
要删除list末尾的元素，用pop()方法：
&&& classmates.pop()
&&& classmates
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']
要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置：
&&& classmates.pop(1)
&&& classmates
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：
&&& classmates[1] = 'Sarah'
&&& classmates
['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
list里面的元素的数据类型也可以不同，比如：
&&& L = ['Apple', 123, True]
list元素也可以是另一个list，比如：
&&& s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme']
&&& len(s)
要注意s只有4个元素，其中s[2]又是一个list，如果拆开写就更容易理解了：
&&& p = ['asp', 'php']
&&& s = ['python', 'java', p, 'scheme']
要拿到'php'可以写p[1]或者s[2][1]，因此s可以看成是一个二维数组，类似的还有三维、四维……数组，不过很少用到。
如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0：
&&& L = []
&&& len(L)
tuple（元组）
元组常用操作
另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字：
&&& classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
现在，classmates这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。
不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。
tuple的陷阱：当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来，比如：
&&& t = (1, 2)
如果要定义一个空的tuple，可以写成()：
&&& t = ()
但是，要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：
&&& t = (1)
定义的不是tuple，是1这个数！这是因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是1。
所以，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：
&&& t = (1,)
Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。
最后来看一个“可变的”tuple：
&&& t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
&&& t[2][0] = 'X'
&&& t[2][1] = 'Y'
('a', 'b', ['X', 'Y'])
这个tuple定义的时候有3个元素，分别是'a'，'b'和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗？怎么后来又变了？
别急，我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素：
当我们把list的元素'A'和'B'修改为'X'和'Y'后，tuple变为：
表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是tuple的元素，而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list，所以，tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向'a'，就不能改成指向'b'，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。
dict（字典）
key必须是不可变类型，或者是可hash类型
字典是可变类型，无序的，无索引概念
d.values()
for i in d:
print(d[k])
d.get()d.clear()d.pop() #返回值是删除的键值对的值，或者返回指定的值/////可能像廖雪峰dict中的get上的-1。d.popitem()
#没有参数，随机删除，返回值是键值对d.setdefault()
#若是不存在的key，就添加，存在的值就不动。返回值是这个key的值d=dict(x=1,y=2,z=3)d={'x':1,'y':2}d.update()
#相同的key替换，没有的key添加，d1中没有的不变d1={}=====================================================================d.items()
#每个键值对转化为一个小元组
'a':1, 　 'b':2, 　　'c':3,　　'd':4
}print(d)l=d.items()print(l)for n,m in l:
print(n,m)=========输出=============================
D:\Python36\python.exe D:/py/train.py{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}dict_items([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])a 1b 2c 3d 4
=============================================
使用list()转化，能将dict_keys格式转化为list格式例子：
print(d)l=list(d.keys())print(l,type(l)) =======输出====================================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}['a', 'b', 'c', 'd'] &class 'list'&
=================================================
d.values()也是同理：
print(d)l=list(d.values())print(l,type(l))=====输出===========================================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}[1, 2, 3, 4] &class 'list'&
===================================================
初始化建立字典：【多个key对应一个值（现在是[1,2,3]），这样建立一个dict】
d={}.fromkeys(['a','b','c'],[1,2,3])print(d)
=====输出=============================================
{'a': [1, 2, 3], 'b': [1, 2, 3], 'c': [1, 2, 3]}
====================================================
d.update()函数：d 中有的覆盖，没有的添加，其余的不管
'd':4}du={
'f':'n'}print('%s\n%s'%(d,du))d.update(du)print(d)=======输出==========================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}{'c': 'x', 'd': 'y', 'e': 'm', 'f': 'n'}{'a': 1, 'b': 2, 'c': 'x', 'd': 'y', 'e': 'm', 'f': 'n'}
=========================================
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：
&&& d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
&&& d['Michael']
为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。
dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如'Michael'，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。
你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：
&&& d['Adam'] = 67
&&& d['Adam']
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
&&& d['Jack'] = 90
&&& d['Jack']
&&& d['Jack'] = 88
&&& d['Jack']
如果key不存在，dict就会报错：
&&& d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：
&&& 'Thomas' in d
二是通过dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：
&&& d.get('Thomas')
&&& d.get('Thomas', -1)
注意：返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
&&& d.pop('Bob')
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较，dict有以下几个特点：
查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。
要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：
&&& key = [1, 2, 3]
&&& d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
简单登录验证
user_dic ={
‘egon’:'<span style="color: #3,
'alex':'alex3714'
'yuanhao':'<span style="color: #3123'
while True:
user=input('u&&:')
pwd=input('p&&:')
if user in user_dic:
if pwd == user_dic[user]:
print('login ok')
set（集合）
集合内的元素唯一
集合内元素必须是可hash的
集合是无序的
集合的作用：
集合没法取单个值，也没有取特定单个值的需求
s={'a','b','c'}#这样能直接建立集合
s1.intersection(s2)
s1.union(s2)
s1.difference(s2)
#只在s1 中的部分
s1.symmetric_difference(s2)
#交集以外的部分
#============================================================
py={'<span style="color: #','<span style="color: #','<span style="color: #'}
jg={'a','b','c','<span style="color: #','<span style="color: #'}
print(py |jg)
print(py & jg)
print(py - jg)
print(py ^ jg)
D:\Python36\python.exe D:/py/train.py
{'b', 'c', '<span style="color: #', '<span style="color: #', '<span style="color: #', 'a'}
{'<span style="color: #', '<span style="color: #'}
{'<span style="color: #'}
{'c', 'b', '<span style="color: #', 'a'}
Process finished with exit code 0
#==========================================================
s.difference_update（） #对集合进行操作，不加update就只是运算，不将结果返回集合
s.intersection_update()
s.symmetric_difference_update
s1.update(s2)
#将2的数据并入1
s.discard()
#删除元素，用名字删除，没有元素不报错
s.remove()
#删除元素，用名字删除，没有元素报错
#无参数，随机删除
s1.issubset(s2)
#<span style="color: #是否是2的子集
s1.issuperset()
#<span style="color: #是否是2的父集
s1.isdisjoint(s2)
#没有交集返回True。
是否有交集
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：
&&& s = set([1, 2, 3])
注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤：
&&& s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：
&&& s.add(4)
{1, 2, 3, 4}
&&& s.add(4)
{1, 2, 3, 4}
通过remove(key)方法可以删除元素：
&&& s.remove(4)
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
&&& s1 = set([1, 2, 3])
&&& s2 = set([2, 3, 4])
&&& s1 & s2
&&& s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。
使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。
tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。
阅读(...) 评论()python可变和不可变对象 - 简书
python可变和不可变对象
python中有可变对象和不可变对象，可变对象：list,dict.不可变对象有:int,string,float,tuple.最近看到这些知识下面来整理一下...
python不可变对象
int,string,float,tuple
先来看一个例子
def int_test():
print(id(77))
print('i id:' + str(id(i)))
print('j id:' + str(id(j)))
print i is j
print('new i id:' + str(id(i)))
#new i id:760
print('new j id:' + str(id(j)))
#new j id:736
print i is j
if __name__ == '__main__':
int_test()
有i和j俩个变量的值为77，通过打印77的ID和变量i，j在内存中的id我们得知它们都是指向同一块内存。所以说i和j都是指向同一个对象的。然后我们修改j的值，让j的值+1.按道理j修改之后应该i的值也发生改变的，因为它们都是指向的同一块内存，但结果是并没有。因为int类型是不可变类型，所有其实是j复制了一份到新的内存地址然后+1，然后j又指向了新的地址。所以j的内存id发生了变化。
内存分配情况如下:
python-variable-immutable-memory-assign-1.png
python可变对象
def dict_test():
print(id(a))
a['a'] = 'hhhh'
print('id a:' + str(id(a)))
print('a:' + str(a))
print('id b:' + str(id(b)))
print('b:' + str(b))
if __name__ == '__main__':
dict_test()
运行结果如下:
a:{'a': 'hhhh'}
b:{'a': 'hhhh'}
可以看到a最早的内存地址id是360 然后把a赋值给b其实就是让变量b的也指向a所指向的内存空间。然后我们发现当a发生变化后，b也跟着发生变化了，因为list是可变类型，所以并不会复制一份再改变，而是直接在a所指向的内存空间修改数据，而b也是指向该内存空间的，自然b也就跟着改变了。
内存变化如下:
python-variable-immutable-memory-assign-2.png
python函数的参数传递
由于python规定参数传递都是传递引用，也就是传递给函数的是原变量实际所指向的内存空间，修改的时候就会根据该引用的指向去修改该内存中的内容，所以按道理说我们在函数内改变了传递过来的参数的值的话，原来外部的变量也应该受到影响。但是上面我们说到了python中有可变类型和不可变类型，这样的话，当传过来的是可变类型(list,dict)时，我们在函数内部修改就会影响函数外部的变量。而传入的是不可变类型时在函数内部修改改变量并不会影响函数外部的变量，因为修改的时候会先复制一份再修改。下面通过代码证明一下：
def test(a_int, b_list):
a_int = a_int + 1
b_list.append('13')
print('inner a_int:' + str(a_int))
print('inner b_list:' + str(b_list))
if __name__ == '__main__':
b_list = [10, 11]
test(a_int, b_list)
print('outer a_int:' + str(a_int))
print('outer b_list:' + str(b_list))
运行结果如下:
inner a_int:6
inner b_list:[10, 11, '13']
outer a_int:5
outer b_list:[10, 11, '13']
好啦！答案显而易见啦，经过test()方法修改后，传递过来的int类型外部变量没有发生改变，而list这种可变类型则因为test()方法的影响导致内容发生了改变。
在很多的其他语言中在传递参数的时候允许程序员选择值传递还是引用传递(比如c语言加上*号传递指针就是引用传递，而直接传递变量名就是值传递)，而python只允许使用引用传递，但是它加上了可变类型和不可变类型，让我们感觉有点混乱了。听说python只允许引用传递是为方便内存管理，因为python使用的内存回收机制是计数器回收，就是每块内存上有一个计数器，表示当前有多少个对象指向该内存。每当一个变量不再使用时，就让该计数器-1，有新对象指向该内存时就让计数器+1，当计时器为0时，就可以收回这块内存了。当然我觉得它肯定不止用了计数器吧，应该还有其他的技术，比如分代回收什么的。不再讨论之列,就这样了...
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