學習Python的這幾天來，覺得Python還是比較簡單，容易上手的，就基本語法而言，但是有些高級特性掌握起來還是有些難度，需要時間去消化。Python給我最大的印象就是簡潔，這也正是我為什么要從Java轉行Python的原因之一。

一、Python簡介

ython實現(xiàn)強勢逆襲，而且我相信，隨著時間的推移，國內Python語言未來前景也是一片向好。

Python的特點是優(yōu)雅簡單，易學易用（雖然我感覺還是有一些概念不容易理解），Python的哲學是盡量用最少的，最簡單易懂的代碼實現(xiàn)需要的功能。Python適宜于開發(fā)網絡應用，腳本寫作，日常簡單小工具等等。Python的缺點是效率較低，但是在大量的場合效率卻不是那么重要或者說Python不是其性能瓶頸，所以不要太在意。其次是2.x-3.x的過渡使得許多3.x還缺少很多2.x下的模塊，不過也在完善中。其次就是源代碼無法加密，發(fā)布Python程序其實就是發(fā)布源代碼。

tiobe編程語言排行榜

一，函數

1.函數是對象，函數名即是指向對應函數對象的引用，所以可以將函數名賦給一個變量，相當于給函數起一個‘別名’。

2.Python函數可以返回”多個值“，之所以打引號，是因為實際上返回的多個值拼成了一個元組，返回這個元組。

3.定義默認參數需要牢記：默認參數必須指向不變對象。否則第一次調用和第二次調用結果會不一樣，因為可變的默認參數調用后改變了。

4.可變參數：傳入的參數個數是可變的，可以是0個或多個?？勺儏禃⒛銈魅氲膮底詣咏M裝為一個tuple。在你傳入的list或tuple名字前加一個 * 即說明傳入的是可變參數。習慣寫法為*args。

5.關鍵字參數：傳入0個或多個含參數名的參數，這些參數被自動組裝成一個dict。習慣寫法**kw，如**a表示把a中所有的鍵值對以關鍵字參數的形式傳入kw，獲得一個dict，這個dict是a的一份拷貝，對kw改動不會傳遞到a

6.命名關鍵字在函數定義中跟在一個*分割符后c,d為命名關鍵字參數，可以限制調用者可以傳入的參數名，同時可以提供默認值

7.參數定義順序：必選參數，默認參數，可變參數/命名關鍵字參數，關鍵字參數。

8.切片操作格式為lis[首下標：尾下標：間隔]，如果都不填，即lis[::]則代表整個容器lis

9.用圓括號()括起來一個列表生成式創(chuàng)建一個生成器generator，generator保存生成算法，我們可以用next(g)取得生成器g的下一個返回值。生成器的好處就是我們不需要提前生成所有列表元素，而是需要時再生成，這在某些情況下可以節(jié)省許多內存。算法也可以不是列表生成式而是自定義函數，只需在函數定義中包含yield關鍵字。

10.map()和reduce()： 二者都是高階函數。map()接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable序列，map將傳入的函數依次作用在序列每一個元素上，并把結果作為新的Iterator返回。reduce()類似累積計算版的map()，把一個函數作用在一個序列上，每次接收兩個參數，將結果繼續(xù)與序列的下一個元素做累積計算。

利用map和reduce編寫一個str2float函數，如把字符串'123.456'轉換成浮點數123.456：

11.fliter()函數過濾序列，類似于map()作用于每一元素，根據返回值是True或者False決定舍棄還是保留該元素。函數返回一個Iterator。

12.sorted()函數可實現(xiàn)排序，類似于C++庫中的sort()函數，但是比其更加簡潔，語法為sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函數可實現(xiàn)自定義的排序規(guī)則，reverse表示升序還是降序。

13.一個函數可以返回一個函數，但是返回時該函數并未執(zhí)行，所以返回函數中不要引用任何可能發(fā)生變化的變量，否則會出現(xiàn)邏輯錯誤。

14.裝飾器(decorator): 當需要增強函數的功能卻不希望修改函數本身，那么可以采用裝飾器這種運行時動態(tài)增加功能的方式，增加的功能卸載裝飾器函數中。如在執(zhí)行前后打印'begin call'和'end call'，可以這樣做：

二，基礎

1.如果一個字符串中有許多需要轉義的字符，而又不想寫那么多'',那么可以用 r'...' 表示 '...'內的內容不轉義。

2.Python的邏輯運算and, or, not 分別對應C語言中的&&, ||, !.

3.Python的整數與浮點數大小都沒有范圍。

4.Python中除法有兩種： '/'除出來必是浮點數， '//'除出來是整數，即地板除。

5.Python中一切皆引用。每個對象都有一個引用計數器（內部跟蹤變量）進行跟蹤，引用計數值表示該對象有多少個引用，當初次產生賦給變量時，引用計數為1，其后沒進行下列行為中的任意一種都會增加引用計數

6.深拷貝與淺拷貝的概念與對比，有點復雜，看這篇文章

7.list，tuple和dict，set

list： 為列表，是一個有序集合，類似于數組但又比數組功能強大，可以隨時append,pop元素，下標從0開始，且下標為加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下標范圍[-len,len-1].

tuple：為元組，類似于list，但list為可變類型，而tuple不可變，即沒有append,pop等函數。一個建議是為了安全起見，能用tuple代替list盡量用tuple。如果tuple只有一個元素，要寫成如(1,)以避免歧義。

dict：字典類型，存放key-value鍵值對，可以根據key迅速地找出value，當然，key必須是不可變類型

三，面向對象編程

1.Python實例變量可以自由地綁定任何屬性

2.為了不讓內部屬性不被外部訪問，在屬性的名稱前加上兩個下劃線__，這樣就變成了一個私有變量(private)，注意，不能直接訪問不代表一定不能訪問，事實上，加雙下劃線后Python就會將其改名為‘_class名__name’，所以還是可以這樣來訪問這個‘私有’變量。

3.對于靜態(tài)語言，如果要求傳入一個class類型的對象，那么傳入的對象必須是class類型或者其子類，否則將無法調用class中的方法，而Python這樣的動態(tài)語言有‘鴨子類型’一說，即不一定要傳入class類型或其子類，而只要保證傳入的對象中有要使用的方法即可。

4.如果想要限制實例可以綁定的屬性，那么在定義class時定義一個__slots__變量即可。

5.@ property裝飾器可以使一個getter方法變成屬性，如果方法名為me，那么@me.setter裝飾器則可使一個setter方法變成屬性。這樣可以使代碼更簡短，同時可對參數進行必要的檢查。注意，__slots__限制的屬性對當前類實例起完全限制作用，且與子類共同定義其__slots__，也就是說子類可以定義自己的__slots__，子類實例允許定義的屬性就是自身的__slots__加上父類的__slots__，即并集。

6.通過多重繼承，可使子類擁有多個父類的所有功能。

7.在類中__call__方法可使實例對象像函數那樣直接調用，作用即是該方法定義的過程。

8.ORM(Object Relational Mapping 對象關系映射)，就是把關系數據庫的一行映射為一個對象，也就是一個類對應一個表。ORM的實現(xiàn)需要通過metaclass元類修改類的定義。元類可以改變類創(chuàng)建時的行為。

四，IO編程

1.序列化： 把變量從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化。Python用pickle模塊實現(xiàn)序列化。序列化之后，就可以把序列化后的內容存儲到磁盤上或者通過網絡進行傳輸。pickle.dumps()將對象序列化成一個bytes,而pickle.loads()可以根據bytes反序列化出對象。

2.pickle雖好，但是它專為Python而生，所以要在不同語言間傳遞對象，最好還是xml或者json，而json表示格式是一個字符串，更易讀取，且比xml快，所以更加適宜于對象序列化。Python內置了json模塊，相應方法仍然是dumps()和loads()。

3.但是在默認情況下，有些對象是無法序列化的，所以我們有時還需要定制轉換方法，告訴json該如何將某類對象轉換成可序列為json格式的{}對象。如下即是一個轉換方法：

五，調試

1.Python調試方法：

(1)直接打印

(2)斷言

(3)pdb

(4)IDE

想學習從事Python工作的請關注小編

在回答這個問題以前，先分析下Python的就業(yè)方向如何？具體可以分為三個方向。python作為一門高級編程語言，它的誕生雖然很偶然，但是卻獲得了無數編程愛好者的喜愛。Python語言簡單易懂，初學者學Python語言，不但入門容易，而且經過深入系統(tǒng)的學習可以編寫復雜的程序。那么接下來說說學習Python的三大就業(yè)方向，希望能對大家有所幫助。

方向一：利用python做爬蟲

Python語言還可以寫爬蟲，但僅僅只是爬蟲的入門而已。過Python入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。如果想要往這個方向發(fā)展，Python是不錯的入門選項。

方向二：數據分析和人工智能

Python是機器學習和AI的主要開發(fā)語言。作為被用于機器學習和人工智能系統(tǒng)以及各種現(xiàn)代技術的一門語言，Python能夠十分容易地應用于分析和組成可用的數據，這也使它成為數據科學中比較流行的語言之一。而豐富的本機拓展也使Python的優(yōu)勢得以強化，更適用于機器學習、數據計算和人工智能領域。

方向三：web全棧開發(fā)工作

掌握前端知識，掌握python三大后端框架，可以具備獨立開發(fā)網站的能力，成為一名合格的web全棧開發(fā)將不在話下。全棧工程師是指能駕馭各種開發(fā)工具的工程師，而Python本身就有著很強的全棧式綜合語言的特點，能夠完成后端、前端、GUI、科學運算、網絡編程、大數據開發(fā)等等，掌握了Python，會使你更快成為一名全棧程序員。所以，學好Python，就業(yè)前途還是很可觀的，但是所有的前提都是需要自己真的有兩把刷子哦。

互聯(lián)網越來越廣泛地深化到人們日子當中，python編程開發(fā)言語行業(yè)現(xiàn)已步入了一個高速開展的年代。大家有目共睹的python編程言語開展及其迅猛，每年的python人才缺口人數都高達百萬以上；現(xiàn)在工作環(huán)境競賽十分激烈，學會Python之后能夠找到什么樣的工作，學python有前途嗎？

Python初學者有什么不懂的可以私信我——我剛整理了一套2018最新的0基礎入門和進階教程，無私分享，獲取方法：關注小編頭條號，發(fā)私信：【學習資料】 即可獲取，內附：開發(fā)工具和安裝包，以及系統(tǒng)學習路線圖。

下面小編剖析python工作方向：

Python言語還能夠寫爬蟲，但僅僅只是爬蟲的入門罷了。通過Python入門爬蟲比較簡略易學，不需要在一開始把握太多太根底太底層的常識就能夠很快上手，而且很快能夠做出成果，十分合適小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。假如想要往這個方向開展，Python是不錯的入門選項。

Python是機器學習和AI的首要開發(fā)言語。作為被用于機器學習和人工智能系統(tǒng)以及各種現(xiàn)代技術的一門言語，Python能夠十分容易地使用于剖析和組成可用的數據，這也使它成為數據科學中比較流行的言語之一。而豐富的本機拓展也使Python的優(yōu)勢得以強化，更適用于機器學習、數據核算、

把握前端常識，和 python三大后端結構，能夠具備獨立開發(fā)網站的能力，成為一名合格的web全棧開發(fā)將不在話下。全棧工程師是指能駕御各種開發(fā)工具的工程師，而Python本身就有著很強的全棧式綜合言語的特色，能夠完成后端、前端、GUI、科學運算、網絡編程、大數據開發(fā)等等，把握了Python，會使你更快成為一名全棧程序員。

Python簡略的言語結構使用十分廣泛，我們不用學習無比困難的JAVA，Python是最好的選擇，不管上述選擇哪個方向，都是不會錯的。學好Python，工作前途仍是很可觀的，可是一切的條件都是需要自己真的有兩把刷子。

Python在編程范疇的占有率一向處于穩(wěn)步上升之中，依據最新的數據，Python排名第六。前五名分別是 Java、C、PHP、C++ 和 VB. 作為一個很年輕的言語，Python的位置已經相當令人振奮了。跟著微軟將Python歸入.Net 渠道，信任Python的將來會更加微弱開展。Python 很可能會成為.Net渠道快速開發(fā)的干流言語。我信任Python在不就之后將成為互聯(lián)網開展不可代替的工具。我也可以給大家講講Python的一個大概的應用范圍：體系編程，提lass=innerlink>API，能方便進行體系維護和管理。