前言

以前知道廖前辈的这个 站，但是今天是第一次拜读，我是通过《Python核心编程（第三版）》这本书入门Python的，感觉廖前辈的教程更加容易，总结的也很到位。下面记录的是此番学习Python时带给我的领悟，以及一些值得关注的东西。我将它们写入博客《廖雪峰Python的研读笔记》系列。

Python基础

字符串和编码

Unicode把所有语言都统一到一套编码里，其标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。

ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。虽然解决了乱码问题，但是用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上都很不划算。

本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间。

此外，UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。

现在计算机系统通用的字符编码工作方式：
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。比如，记事本程序和web服务器，它们都是这样工作的。

循环

仅在必要的时候使用和，因为它们会造成代码执行逻辑分叉过多，容易出错。大多数情况下，我们都可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑，去掉和语句。

使用dict和set

dict

和list比较，dict有以下几个特点：

1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 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）。

set

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。

添加用，删除用，交集用，并集用。

再议不可变对象

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。

例如。

本章小结

几种类型的增删改查：

函数

调用函数

可以在交互式命令行通过查看函数的帮助信息。

数据类型转换

函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”：

参数检查

让我们修改一下的定义，对参数类型做检查，只允许整数和浮点数类型的参数。数据类型检查可以用内置函数实现：

练习

请定义一个函数，接收3个参数，返回一元二次方程的两个解。

函数的参数

默认参数

当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。

默认参数很有用，但使用不当，也会掉坑里。默认参数有个最大的坑，演示如下：

先定义一个函数，传入一个list，添加一个再返回：

当你正常调用时，结果似乎不错：

当你使用默认参数调用时，一开始结果也是对的：

但是，再次调用时，结果就不对了：

很多初学者很疑惑，默认参数是[]，但是函数似乎每次都“记住了”上次添加了’END’后的list。

原因解释如下：

Python函数在定义的时候，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。

所以，定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！

要修改上面的例子，我们可以用这个不变对象来实现：

现在，无论调用多少次，都不会有问题：

为什么要设计、这样的不变对象呢为不变对象一旦创建，对象内部的数据就不能修改，这样就减少了由于修改数据导致的错误。此外，由于对象不变，多任务环境下同时读取对象不需要加锁，同时读一点问题都没有。我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。

可变参数

把任意个参数传入函数中，需要定义一个tuple，例如;
把一个list或tuple中的全部元素一起传入这样的函数，可以用和的形式调用函数。

关键字参数

可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例：

把任意个关键字参数传入函数中，需要定义一个dict，例如；
把一个dict中的全部元素（此时key为变量名，它们必须是字符串）一起传入这样的函数，可以用的形式调用函数。（注意：将获得一个dict，它是的拷贝，对的改动不会影响到函数外的）

命名关键字参数（Python3）

对于关键字参数，在函数中我们需要判断它们是否存在，通常使用这样的判断，但是调用者仍然可以传入不受限制的关键字参数；
如果要限制关键字参数的名字，可以用命名关键字参数，例如只接收和作为关键字参数时，可以定义为；
和关键字参数不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符，后面的参数被视为命名关键字参数；
如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符了，例如；
命名关键字参数也可以带有默认值，例如：；
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将 错：

参数组合

参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。
对于任意函数，都可以通过类似的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。

小结

Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。

默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，程序运行时会有逻辑错误！

要注意定义可变参数和关键字参数的语法：

是可变参数，args接收的是一个tuple；

是关键字参数，kw接收的是一个dict。

以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：

可变参数既可以直接传入：，又可以先组装list或tuple，再通过传入：；

关键字参数既可以直接传入：，又可以先组装dict，再通过传入：。

使用和是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。

命名的关键字参数是为了限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。

定义命名的关键字参数在没有可变参数的情况下不要忘了写分隔符，否则定义的将是位置参数。

递归调用

小结

使用递归函数的优点是逻辑简单清晰，缺点是过深的调用会导致栈溢出。

针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。

Python标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题。

练习

高级特性

切片

有了切片操作，很多地方循环就不再需要了。Python的切片非常灵活，一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。

tuple也是一种list，唯一区别是tuple不可变。因此，tuple也可以用切片操作，只是操作的结果仍是tuple。
字符串也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串。在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。

迭代

可以看出，Python的循环抽象程度要高于Java的循环，因为Python的循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。
默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用，如果要同时迭代key和value，可以用，其迭代结果为

判断一个对象是可迭代对象，方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

注意：函数产生一个enumerate对象，它是一个类似生成器的对象，因此只能被语句迭代一次。若将其保存在变量中再次迭代，将不会有任何输出。

上面的for循环里，同时引用了两个变量，在Python里是很常见的，比如下面的代码：

列表生成器

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

用法举例：