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Python内置了一套异常处理机制，来帮助我们进行错误处理。 我们也需要跟踪程序的执行，查看变量的值是否正确，这个过程称为调试。Python的pdb可以让我们以单步方式执行代码。 编写测试也很重要。有了良好的测试，就可以在程序修改后反复运行，确保程序输出符合我们编写的测试。 错误处理 在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样就可以知道是否有错以及出错的原因 在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返

在Python中，面向对象有很多高级特性，允许我们写出非常强大的功能。包括多重继承、定制类、元类等概念。 __slots__属性使用 正常情况下，当定义了一个class并创建了一个class的实例后，可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性。动态绑定允许在程序运行的过程中动态给实例或class加上功能 Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性 class Student(object): # 用tuple定义允许绑

面向对象编程——Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。 在Python中，所有数据类型都可以视为对象，当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类（Class）的概念。 面向对象的抽象程度又比函数要高，因为一个Class既包含数据，又包含操作数据的方法。 类和实例 面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），类是抽象的模板，比如Student类，而实例

为了编写可维护的代码，需要把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module） 基本定义 模块有什么好处？ 大大提高了代码的可维护性。 编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。 避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是尽量不要与内置函数名字冲突。 为了避免模块名冲突，Py

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。 而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。 函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数 Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。 高阶函数 变量可以指向函数

在Python中，代码越少越好、越简单越好。基于这一思想，需要掌握Python中非常有用的高级特性，1行代码能实现的功能，决不写5行代码。代码越少，开发效率越高。 切片 tuple，list，字符串都可以进行切片操作 L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] L[0:3] # ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] L[:3] # ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] L[1:3] # ['Sarah', 'T

Python解释器 CPython：官方版本的解释器，用C语言开发。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。CPython是使用最广的Python解释器。CPython用>>>作为提示符 IPython：IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。IPython用In [序号]:作为提示符 如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或Iro

目录 1. Numpy基本操作 1.1 列表转为矩阵：array是numpy中最基础的对象 1.2 维度：array.ndim 1.3 行数和列数()：array.shape 1.4 元素个数：array.size 2. Numpy创建array 2.1 一维array创建 import numpy as np a = np.array([2,23,4], dtype=np.int32) 2.2 多维array创建 a = np.array([[2,3,4], [3,4,5]]