字符类型、数值型等转换为字符串类型
十进制整数对应的 ASCII 字符
ASCII字符对应的十进制数
创建数据字典的几种方法
整数或数值型字符串转换为浮点数
如果不能转化为浮点数，则会报ValueError:
int(x, base =10)
x 可能为字符串或数值，将 x 转换为整数。
如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出普通整数的表示范围，一个长整数被返回。
返回一个 set 对象，集合内不允许有重复元素：
class slice(start, stop[, step])
返回一个由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象，代码可读性变好。
tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型
创建不可修改的集合：
分别取商和余数
pow 三个参数都给出表示先幂运算再取余：
四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：
返回对象的内存地址
排序：
求和：
计算字符串型表达式的值
如果可迭代对象的所有元素都为真，那么返回 True，否则返回False
接受一个可迭代对象，如果可迭代对象里至少有一个元素为真，那么返回True，否则返回False
获取用户输入内容
格式化字符串常见用法
返回对象的哈希值。值得注意，自定义的实例都可哈希：
list, dict, set等可变对象都不可哈希(unhashable)：
返回文件对象
mode 取值表：
字符
意义
'r'
读取（默认）
'w'
写入，并先截断文件
'x'
排它性创建，如果文件已存在则失败
'a'
写入，如果文件存在则在末尾追加
'b'
二进制模式
't'
文本模式（默认）
'+'
打开用于更新（读取与写入）
class type(name, bases, dict)
传入参数，返回 object 类型：
返回 property 属性，典型的用法：
使用 C 类：
使用@property装饰器，实现与上完全一样的效果：
判断对象是否可被调用，能被调用的对象是一个callable 对象。
Student 对象实例目前不可调用：
如果 xiaoming能被调用 , 需要重写Student类的__call__方法：
此时调用 xiaoming():
删除对象的属性
获取对象的属性
判断object是否为classinfo的实例，是返回true
第二个参数可为元组：
object 是所有类的基类
不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回参数的属性，方法列表。
Python 的枚举对象
迭代 TestIter 类：
生成一个不可变序列的迭代器：
聚合各个可迭代对象的迭代器：
函数通过 lambda 表达式设定过滤条件，保留 lambda 表达式为True的元素：
结果：
结果：
读文件：
写文件：
有好几位同学问我，生成器到底该怎么理解。
在这里我总结几句话，看看是否对不理解生成器的朋友有帮助。
生成器首先是一个 “特殊的” return ，遇到 yield 立即中断返回。
但是，又与 return 不同，yield 后下一次执行会进入到yield 的下一句代码，而不像 return 下一次执行还是从函数体的第一句开始执行。
可能还是没说清，那就用图解释一下：
第一次 yield 返回 1
第二次迭代，直接到位置 2 这句代码：
然后再走 for ,再 yield ，重复下去，直到for结束。
以上就是理解 yield 的重点一个方面。
time 模块大家比较清楚，第一个导入 wraps 函数（装饰器）为确保被装饰的函数名称等属性不发生改变用的，这点现在不清楚也问题不大，实践一下就知道了。
定义一个装饰器：print_info，装饰器函数入参要求为函数，返回值要求也为函数。
如下，入参为函数 f, 返回参数 info 也为函数，满足要求。
使用 print_info 装饰器，分别修饰 f1, f2 函数。
软件工程要求尽量一次定义，多次被复用。
使用 f1, f2 函数：
一个类如何成为迭代器类型，请看官方PEP说明：
即必须实现两个方法（或者叫两种协议）：__iter__ , __next__
下面编写一个迭代器类：
使用这个迭代器：
迭代器实现__iter__ 协议，它就能在 for 上迭代，参考官网PEP解释：
会输出 5， 还是报错？
如果 yr 是 list，for 遍历后，再 next(iter(yr)) 又会输出什么？
如果能分清这些问题，恭喜你，已经真正理解迭代器迭代和容器遍历的区别。如果你还拿不准，欢迎交流。
下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制，快速入门这些库是本文的写作目的。
导入包：
绘图代码：
导入包：
绘制图：
导入包：
绘制图（自动打开html）：
导入包：
绘制图（自动打开html）：
matplotlib 绘制三维 3D 图形的方法，主要锁定在绘制 3D 曲面图和等高线图。
要想掌握 3D 曲面图，需要首先理解 meshgrid 函数。
导入包：
创建一维数组 x
创建一维数组 y
使用 meshgrid 生成网格点：
xv 结果：
yv 结果：
绘制网格点：
以上就是 meshgrid 功能：创建网格点，它是绘制 3D 曲面图的必用方法之一。
导入 3D 绘图模块：
生成X,Y,Z
绘制 3D 曲面图：
以上 3D 曲面图的在 xy平面、 xz平面、yz平面投影，即是等高线图。
xy 平面投影得到的等高线图：
即便两个整数，/ 操作也会返回浮点数
使用 //快速得到两数相除的整数部分，并且返回整型，此操作符容易忽略，但确实很实用。
%得到两数相除的余数：
** 计算几次方
在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _
使用单引号和双引号的微妙不同
使用一对双引号时，打印下面串无需转义字符：
使用单引号时，需要添加转义字符 \：
符串字面值可以跨行连续输入；一种方式是用一对三重引号：""" 或 '''
堆积起来就行，什么都不用写：
一般语言 else 只能和 if 搭，Python 中却支持 for 和 else, try 和 else.
for 和 else 搭后，遍历结束便会执行 else
直接使用 x 和 not x 判断 x 是否为 None 或空
下面写法不够 Pythoner
直接使用 enumerate 枚举容器，第二个参数表示索引的起始值
下面写法不够 Pythoner:
判断字符串是否包含某个子串，使用in明显更加可读：
find 返回值 要与 -1 判断，不太符合习惯：
使用 zip 打包后结合 for 使用输出一对，更加符合习惯：
下面不符合 Python 习惯：
打印被分为多行的字符串，使用一对 ''' 更加符合 Python 习惯：
下面写法就太不 Python 风格：
直接解包赋值，更加符合 Python 风格：
不要再用临时变量 tmp ，这不符合 Python 习惯：
串联字符串，更习惯使用 join：
下面不符合 Python 习惯：
列表生成式构建高效，符合 Python 习惯：
下面写法不够 Pythoner：
除了列表生成式，还有字典生成式：
下面写法不太 Pythoner：
曾几何时，看这别人代码这么写，我们也就跟着这么用吧，其实还没有完全弄清楚这行到底干啥。
加入上面脚本命名为 MyModule，不管在 vscode 还是 pycharm 直接启动，则直接打印出：
这并不奇怪，和我们预想一样，因为有无这句 __main__ ，都会打印出这些。
但是当我们 import MyModule 时，如果没有这句，直接就打印出：
只是导入就直接执行 mymain 函数，这不符合我们预期。
如果有主句，导入后符合预期：
lambda 函数使用方便，主要由入参和返回值组成，被广泛使用在 max, map, reduce, filter 等函数的 key 参数中。
如下，求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法：
求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法：
map 函数映射 fun 到容器中每个元素，并返回迭代器 x
下面写法不够 Pythoner
reduce 是在 functools 中，第一个参数是函数，其必须含有 2 个参数，最后归约为一个标量。
下面写法不够 Pythoner:
使用 filter 找到满足 key 函数指定条件的元素，并返回迭代器
如下，使用 filter 找到所有奇数：
还有另外一种方法，使用列表生成式，直接得到一个odd 容器，
下面写法最不符合 Python 习惯：
python查询汉字函数
二进制安装docker
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