广泛语言py的常用方法

py啥都能干, web,数据处理,爬虫,目下最火的AI应用开发.  以下整理完全随机,不讲究思路 

可变类型 : list [], dict {}  传地址

不可变类型: string , num , tuple  传值 ， str 的strip返回副本非原地

is : 比较两个对象的id 是否相同

== : 比较两个对象的值是否先等 , 默认使用对象的 eq 方法比较

奇数列表表达式 [i for i in a if i%2==1]

偶数位置是偶数的列表 [i for i in range(len(nums)) if i %2==0 and nums[i]%2==0 ]

python 中reverse 链表 
1. list.reverse()   mylist = [1,2,3,4,5]  mylist.reverse()  = [5,4,3,2,1]   #直接在原列表上进行反转。
2. 切片[::-1]   mylist=[1,2,3,4,5] reversed=mylist[::-1]   [5,4,3,2,1]        # 直接在原列表上进行反转。
3. 使用reversed() 函数 , mylist=[1,2,3,4,5] reversed = list(reversed(mylist))   [5,4,3,2,1] # 返回一个反转的迭代器，可以通过 list() 转换为列表。

python 中dict字典操作:
in 判断key 在字典中存在  if key in dict: 直接 dict[key] 不存在时会异常
in 判断字典中存在  if value in dict.values() 
但没有直接获取 value 对应key 的方法, 即可以通过key 获取value 无法反查. 此时必须使用辅助函数. 
```
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 4}
# 要查找的值
target_value = 2
# 存储所有匹配的键
matching_keys = [key for key, value in my_dict.items() if value == target_value]
 # 判断值是否存在
if matching_keys:
    print(f"The value {target_value} exists in the dictionary.")
    print(f"The keys corresponding to the value {target_value} are: {matching_keys}")
else:
    print(f"The value {target_value} does not exist in the dictionary.")
```

python 的set()
增删改查 单增add(),多增update(),删 remove(),discard(),pop(),clear() 修改先删后加, 查in not in 

对二叉搜索树的中序遍历 是个递增的数列 

python 中没有三元运算符. 使用   max_value = x if x > y else y  条件表达式
python 中没有PHP_INT_MAX 使用 float('inf') float('-inf') 表示极大整数, 和 极小负数 使用sys.maxsize 表示当前系统上的最大整数值

collections 是python 标准库中的一个模块,提供了多种有用的数据结构. 
Counter , 计数
```
from collections import Counter 
ab = Counter([a + b for a in nums1 for b in nums2]) 
print(most_common(ab))

```
dd 默认值字典
from collections import defaultdict
 
dd = defaultdict(int)    # 默认返回0
dd['a'] += 1

from collections import deque

deque 双向队列
d = deque(['a', 'b', 'c'])
 
# 常用方法
d.append('d')       # 右侧添加
d.appendleft('z')   # 左侧添加
d.pop()             # 右侧弹出
d.popleft()         # 左侧弹出
d.rotate(1)         # 向右旋转
d.rotate(-1)        # 向左旋转
d.extend(['e', 'f']) # 右侧扩展
d.extendleft(['x', 'y']) # 左侧扩展
 

zfill 左补零   

number = 42
padded_number = str(number).zfill(5)
print(padded_number)  # 输出: 00042

字符串截取：后面的内容

s = "E000:974407"
colon_index = s.rfind(':')  # 找到最后一个冒号的位置
number = s[colon_index + 1:]
print(number)  # 输出: 974407

s = "E000:974407"
parts = s.split(':')
number = parts[-1]  # 获取最后一个部分
print(number)  # 输出: 974407

截取： 前面的内容
s = "E000:974407"
ret = s[:s.find(":")]

list 合并为逗号分隔字符串    s = ",".join(list)  , join 要求 list 内的元素都是str， 转义下 l = [str(s) for s in list]   或者 l = map(str,list)； map 返回的是迭代器，惰性生成，使用时再生成， 列表表达式立即生成， map 省内存； join 的参数是迭代器， . 是成员访问运算符   

拆分为 列表 l = s.split(",")   string.split 单字符分割， re.split(r'[,; ]', text) 多字符分割

s.lstrip('x') 去掉开头 s.rstrip() 去掉结尾 s.strip() 去掉两端

字典的所有key列表： dict.keys()  ; 字典的所有值列表： dict.values(); for 遍历dict 默认为key； 使用 for k，v in dict.items()  得到k，v；

字典复制 用 import copy ，  copy.deepcopy() 深复制；浅复制用copy.copy() 或dict.copy()

__iter__() 和__next()__ 是迭代器的两个核心方法， iter() 定义一个对象如何成为可迭代对象，next返回

用//向下取整 match.ceil() 向上取整，round()四舍五入,math.floor()向下

py 是动态强类型语言， php 是动态弱类型语言， 动态指的是变量类型在运行时确定，强类型是不可以隐式类型转换。 静态类型在编译前必须确定变量类型 java、go、c++、c# 是静态语言

monkey patch 猴子补丁，运行时属性替换。 

自省：运行时判断一个对象的类型的能力。

is 判断的时候是内存地址， == 判断是两个值是否相同， 比如 xx is None None 是单例的内存地址唯一

字典推导式： 合并两个list 为字典

a =['a', 'b','c']   b =[1,2,3]

dictA={k:v for k,v in zip(a,b)} 

zip可以当多个列表打包成元组。 

python 2 3 差异：python print 成为函数，除法返回浮点数 // ，string默认unicode 

python 2 ：print 是关键字， 字符串s=u'中文'  type(s) 为unicode ， 

python 3 : 类型提示 type hint 注解， super ， 解包 a，b *c = rang(10) // a =1 b =2 c = [剩下的]

asyncio 异步 async/await 原生协程

函数如何传参：可变类型， 不可变类型 

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/math.html

list.sort()原地  sorted() 非原地内置， sort(arr, key=lambda x:(-x[0], x[1])) 按照 x 第0个元素的降序，第一个元素升序的方式排序；

进制转换 : int('0x11',16) int('0o77',8) int('0b11',2) 转为10进制； bin(12);oct(89);hex(99)

Exception 常规错误的基类， BaseException 所有异常的基类，Base中包括KeyboardException ctrl^c 一般用Exception 

python 由于存储精度问题， round()函数四舍五入会有问题， 需要用decimal 类精确计算 ，

import decimal       decimal.Decimal('3.67').quantize(Decimal('0.00'))

设置decimal 为四舍五入模式 ：

from decimal import getcontext, ROUND_HALF_UP

getcontext().rounding = ROUND_HALF_UP # 设置为“四舍五入”

模式名称	描述	符号
ROUND_CEILING	总是向正无穷方向舍入（如上界）。例如 1.1 → 2.0。	⬆
ROUND_FLOOR	总是向负无穷方向舍入（如下界）。例如 1.9 → 1.0。	⬇
ROUND_DOWN	截断尾数，不进行任何进位（类似数学中的“地板除”）。	→
ROUND_UP	总是向远离 0 的方向进位（如 1.1 → 2.0，-1.1 → -2.0）。	↑
ROUND_HALF_UP	传统四舍五入（最常见）。例如 1.5 → 2，1.499 → 1。	⬆⬇
ROUND_HALF_DOWN	类似四舍五入，但“半中间”舍去而不是进位。例如 1.5 → 1，1.501 → 2。	⬆⬇
ROUND_HALF_EVEN	银行家舍入法（避免累加偏移）。例如 1.5 → 2，2.5 → 2。	⬆⬇
ROUND_05UP	当最后一位是 0 或 5 时进位，否则舍去。常用于某些特定场景（如会计）。	特殊规则

list 插入元素： 1 list.insert(1,x)  2 new_list = list + ['x']

py 中用matrix=[][] 声明二维数组报错， 第二个[]py会进行动态索引报错IndexError

matrix=[[0]*col] * row  这种生成每个row相同，改一个影响所有

正确的为每个row初始化 matrix = [[0 for _ in range(col)] for _ in range(row) ]

将string 转换为list   list(string) 最快  [x for x in s]

python 的int 是任意精度的， 超大整数加减乘除不需要考虑溢出问题，只要内存够用就可以。 

变量作用域 LEGB := local -> enclosing -> global -> builtins  由远到近

from package import module 

from module import MyClass    

从规范的名称上看出来 是从包导入的模块， 还是从模块中导入的类。

nonlocal xx 只用于函数嵌套 将xx 的作用域提升一层 使用上一层的 xx 变量， 不会新声明变量。 

global 可以声明全局变量， 全局有的话就直接用。 

描述器 --set-name--  

在函数内对变量赋值强制变量为局部变量，及时外部有定义，除非使用global显式声明

[i for i in xx] 列表表达式

（i for i in xx）生成器表达式

re.match 字符串从零开始匹配失败返回none ， re.search判断是否存在； match (.*) 会贪婪匹配，如果后面有必须要满足的比如\d+ 会让出来一个给\d+ , 如果都是(.*) 他不会让出来，后面的都是空

o1==o2 调用o1的 eq

pycharm current file 配置时自动运行 当前文件内的unittest.TestCase 子类下的所有test_ 前缀方法， 等同于cli 下执行 python -m unittest xx （或者pytest xx.py）， unittest 默认执行模块名， 所以文件名不要待后缀， 他们帮你做了if __main__ == "__main__" : unittest.main() 调用， 可以自己实现 main 入口，实例化Test类， 然后调用指定方法， 这样就没有自动发现， 也不会有unittest 的报告； 如果想要报告，并且自己指定某几个测试方法， 就自己实现main入口， 创建 测试套， 

if __main__ == "__main__": 

 suite = unittest.TestSuite()  # 测试套件 

suite.addTest(Te("test_xx"))    #添加xx测试方法

runner = unittest.TextTestRunner()    # 测试运行器

runner.run()    

unittest 是标准库， pytest 是行标解决方案； pytest自动发现除了 test_xx.py 还默认支持 xx_test.py , pytest类型只要是 Test开头就行不需要继承unittest.TestCase 类， pytest支持ini配置，支持插件 ，支持夹具，支持参数化 等。 

MRO method resolution order 方法解析顺序； 要遵守单调性 ， 比如 cls A  cls B(A) cls C(A,B)报错， c.__mro__  顺序为C A B ，b.mro() 顺序为 B A object ，mro 失败报错

try ..except.. finally  如果finally 有return 那么 他会阻拦 try except 中的return 先返回， 因为finally 总是执行， try except 遇到return 时先保存暂停去执行了finally  

wrapper 装饰后，相当于在执行wrapper 所以 wrapper 中必须return ， 被装饰的函数还有返回

l = [1, 3, 4]
li = iter(l)
print(3 in li) # True
print(3 in li) # False   此时li 已经是stopIteration了

nums = [4, 1, 3, 2]
rev = reversed(nums)
print(sorted(rev), sorted(rev)) # 同上，第二次sorted 的rev 已经被迭代结束了

两次yield 和 send的关系 : 函数内包含yield 就是生成器， next 调用顺序返回yield， send 发送给生成器 被yield 接收， 此时yield 作为 = 符号右边的赋值表达式， send  的值被yield 左侧的变量接收， yield ≈ return   比如 def foo(): x= yield i  print(x)     x 并不会被赋值 ，应为yield return 出去了， 调用send 的话， 接住上次return 出去继续执行 所以 x 会被赋值了； send 双向= next + 发送； 所以send 也可以让 yield 前进一步。  

importlib 的用法