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json dumps 将dict转为str json load 将 str 转为dict join()函数 语法：  'sep'.join(seq) "".join('') 参数说明 sep：分隔符。可以为空 seq：要连接的元素序列、字符串、元组、字典 上面的语法即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的字符串 返回值：返回一个以分隔符se

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 编写高阶函数，就是让函数的参数能够接收别的函数。 变量可以指向函数。函数名也可以指向变量。 既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为

生成器对象都是迭代器对象 生成器  generator  迭代器 iterator 我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等； 一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：I

a, b = b, a + b这句话意思是 把b赋给a，把a+b赋给b 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出

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。 举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))： >>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。 在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码： for (i=0; ilist.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出，P

切片 阅读: 117822 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下： >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] 取前3个元素，应该怎么做？ 笨办法： >>> [L[0], L[1], L[2]] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。 尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。 上面的fact(n)函数由于return n * fact(n

函数的参数 定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理