基础小结
- 数据类型：Numbers、String、list、tuple、dict
- 字符编码：可以直接
.encode（‘utf-8’）、.decode('ascii') - 循环：for-in迭代器、while
- list列表-最频繁的数据类型。-完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。列表用 [ ] 标识，是 python 最通用的复合数据类型。列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ，就可以截取相应的列表，从左到右索引默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始，下标可以为空表示取到头或尾。
查：list2[1:5]，增list.append('Runoob')、删del list1[2] - tuple元组-另一个数据类型，类似于 List（列表）。元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表。新建tup1 = (50,)、查tup1[0]、删del tup
- dict字典是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。
查tinydict['Name']、改tinydict['Age'] = 8 增tinydict['School'] = "RUNOOB"、删del tinydict['Name']# 删除键是’Name’的条目tinydict.clear() # 清空字典所有条目del tinydict# 删除字典 - 数据类型转换:
list(s)、dict(d)、str(x) - strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象
- 函数：加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：
def printinfo( arg1, *vartuple ):for var in vartuple: - 匿名函数：目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 sum = lambda a,b :a+b print(sum(1,10)) - 模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录，
PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。 - PYTHONPATH 如下：
set PYTHONPATH=c:\python27\lib; - 模块：
from math import *， - dir()函数一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。
content = dir(math)特殊字符串变量__name__指向模块的名字，__file__指向该模块的导入文件名。print (__file__) - 包就是文件夹，但该文件夹下必须存在
__init__.py文件, 该文件的内容可以为空。__init__.py用于标识当前文件夹是一个包。
if __name__ == '__main__': print '作为主程序运行' else: print 'package_runoob 初始化'
- 文件I/O： input： 可以接收一个Python表达式作为输入，并将运算结果返回。打开和关闭文件：
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)，重命名：os.rename( "test1.txt", "test2.txt" )，当前目录下创建一个新目录test。os.mkdir("test")用chdir()方法来改变当前的目录os.chdir("/home/newdir")getcwd()方法显示当前的工作目录。 - 异常
try: fh = open("testfile", "w") fh.write("这是一个测试文件，用于测试异常!!") except IOError: print "Error: 没有找到文件或读取文件失败" else: print "内容写入文件成功" fh.close()
- 类和对象
class Employee: '所有员工的基类' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print("Total Employee %d" % Employee.empCount) def displayEmployee(self): print("Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary) t = Employee("qk",100000) t.displayEmployee() t.displayCount()
- Python内置类属性
__dict__ : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成） __doc__ :类的文档字符串 __name__: 类名 __module__: 类定义所在的模块（类的全名是'__main__.className'，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.__module__ 等于 mymod） __bases__ : 类的所有父类构成元素（包含了一个由所有父类组成的元组）
class Employee: '所有员工的基类' empCount = 0 def __init__(self, name, salary): self.name = name self.salary = salary Employee.empCount += 1 def displayCount(self): print "Total Employee %d" % Employee.empCount def displayEmployee(self): print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary print("Employee.__doc__:", Employee.__doc__) print("Employee.__name__:", Employee.__name__) print("Employee.__module__:", Employee.__module__) print("Employee.__bases__:", Employee.__bases__) print("Employee.__dict__:", Employee.__dict__)
- 析构函数
__del__ ，__del__在对象销毁的时候被调用，当对象不再被使用时，__del__方法运行 - 继承
class 派生类名(基类名) 
- 运算符重载
Python同样支持运算符重载，实例如下：
#!/usr/bin/python class Vector: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __str__(self): return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b) def __add__(self,other): return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b) v1 = Vector(2,10) v2 = Vector(5,-2) print v1 + v2
- CGI 编程目前由 NCSA 维护，NCSA 定义 CGI 如下：CGI(Common Gateway Interface)，通用网关接口，它是一段程序，运行在服务器上如：
HTTP 服务器，提供同客户端 HTML 页面的接口。 
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缩进
缩进有利有弊。好处是强迫你写出格式化的代码，但没有规定缩进是几个空格还是Tab。按照约定俗成的惯例，应该始终坚持使用4个空格的缩进。
缩进的另一个好处是强迫你写出缩进较少的代码，你会倾向于把一段很长的代码拆分成若干函数，从而得到缩进较少的代码。
最后，请务必注意，Python程序是大小写敏感的，如果写错了大小写，程序会报错。
print()函数
也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：
>>> print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog')
The quick brown fox jumps over the lazy dog
print()会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出一个空格，因此，输出的字符串是这样拼起来的：
我们可以把计算100 + 200的结果打印得更漂亮一点：
>>> print('100 + 200 =', 100 + 200) 100 + 200 = 300
输入
现在，你已经可以用print()输出你想要的结果了。但是，如果要让用户从电脑输入一些字符怎么办？Python提供了一个input()，可以让用户输入字符串，并存放到一个变量里。比如输入用户的名字：
>>> name = input() Michael
数据类型
计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：
整数
Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。
计算机由于使用二进制，所以，有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2，等等。
对于很大的数，例如10000000000，很难数清楚0的个数。Python允许在数字中间以_分隔，因此，写成10_000_000_000和10000000000是完全一样的。十六进制数也可以写成0xa1b2_c3d4。
浮点数
浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。
整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
字符串
字符串是以单引号’或双引号"括起来的任意文本，比如’abc’，"xyz"等等。请注意，''或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串’abc’只有a，b，c这3个字符。如果’本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I’m OK"包含的字符是I，'，m，空格，O，K这6个字符。
如果字符串内部既包含’又包含"怎么办？可以用转义字符\来标识，比如：
'I\'m \"OK\"!'
表示的字符串内容是：
I'm "OK"!
转义字符\可以转义很多字符，比如\n表示换行，\t表示制表符，字符\本身也要转义，所以\表示的字符就是\，可以在Python的交互式命令行用print()打印字符串看看：
>>> print('I\'m ok.') I'm ok. >>> print('I\'m learning\nPython.') I'm learning Python. >>> print('\\\n\\')
如果字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多\，为了简化，Python还允许用r’‘表示’'内部的字符串默认不转义，可以自己试试：
>>> print('\\\t\\') \ \ >>> print(r'\\\t\\') \\\t\\
如果字符串内部有很多换行，用\n写在一行里不好阅读，为了简化，Python允许用’‘’…‘’'的格式表示多行内容，可以自己试试：
>>> print('''line1 ... line2 ... line3''') line1 line2 line3
布尔值
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写），也可以通过布尔运算计算出来：
>>> True True >>> False False >>> 3 > 2 True >>> 3 > 5 False
布尔值可以用and、or和not运算。
and运算是与运算，只有所有都为True，and运算结果才是True：
>>> True and True True >>> True and False False >>> False and False False >>> 5 > 3 and 3 > 1 True
or运算是或运算，只要其中有一个为True，or运算结果就是True：
>>> True or True True >>> True or False True >>> False or False False >>> 5 > 3 or 1 > 3 True
not运算是非运算，它是一个单目运算符，把True变成False，False变成True：
>>> not True False >>> not False True >>> not 1 > 2 True
布尔值经常用在条件判断中，比如：
if age >= 18: print('adult') else: print('teenager')
空值
空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
此外，Python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型，我们后面会继续讲到。
变量
变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的，只是在计算机程序中，变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。
变量在程序中就是用一个变量名表示了，变量名必须是大小写英文、数字和_的组合，且不能用数字开头，比如：
a = 1
变量a是一个整数。
t_007 = 'T007'
变量t_007是一个字符串。
Answer = True
变量Answer是一个布尔值True。
常量
所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数π就是一个常量。在Python中，通常用全部大写的变量名表示常量：
PI = 3.14159265359
但事实上PI仍然是一个变量，Python根本没有任何机制保证PI不会被改变，所以，用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法，如果你一定要改变变量PI的值，也没人能拦住你。
最后解释一下整数的除法为什么也是精确的。在Python中，有两种除法，一种除法是/：
>>> 10 / 3 3.3333333333333335
/除法计算结果是浮点数，即使是两个整数恰好整除，结果也是浮点数：
>>> 9 / 3 3.0
还有一种除法是//，称为地板除，两个整数的除法仍然是整数：
>>> 10 // 3 3
你没有看错，整数的地板除//永远是整数，即使除不尽。要做精确的除法，使用/就可以。
因为//除法只取结果的整数部分，所以Python还提供一个余数运算，可以得到两个整数相除的余数：
>>> 10 % 3 1
无论整数做//除法还是取余数，结果永远是整数，所以，整数运算结果永远是精确的。
动态语言
这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错。例如Java是静态语言，赋值语句如下（// 表示注释）：
int a = 123; // a是整数类型变量 a = "ABC"; // 错误：不能把字符串赋给整型变量
和静态语言相比，动态语言更灵活，就是这个原因。
请不要把赋值语句的等号等同于数学的等号。比如下面的代码：
x = 10 x = x + 2
如果从数学上理解x = x + 2那无论如何是不成立的，在程序中，赋值语句先计算右侧的表达式x + 2，得到结果12，再赋给变量x。由于x之前的值是10，重新赋值后，x的值变成12。
最后，理解变量在计算机内存中的表示也非常重要。当我们写：
a = 'ABC'
时，Python解释器干了两件事情：
在内存中创建了一个’ABC’的字符串；
在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向’ABC’。
也可以把一个变量a赋值给另一个变量b，这个操作实际上是把变量b指向变量a所指向的数据，例如下面的代码：
# -*- coding: utf-8 -*- a = 'ABC' b = a a = 'XYZ' print(b)
最后一行打印出变量b的内容到底是’ABC’呢还是’XYZ’？如果从数学意义上理解，就会错误地得出b和a相同，也应该是’XYZ’，但实际上b的值是’ABC’，让我们一行一行地执行代码，就可以看到到底发生了什么事：
字符编码
我们已经讲过了，字符串也是一种数据类型，但是，字符串比较特殊的是还有一个编码问题。
因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535，4个字节可以表示的最大整数是4294967295。
由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字符被编码到计算机里，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母z的编码是122。
但是要处理中文显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。
你可以想得到的是，全世界有上百种语言，日本把日文编到Shift_JIS里，韩国把韩文编到Euc-kr里，各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。
如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。
所以，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：
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。
用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件：
Python的字符串
搞清楚了令人头疼的字符编码问题后，我们再来研究Python的字符串。
在最新的Python 3版本中，字符串是以Unicode编码的，也就是说，Python的字符串支持多语言，例如：
>>> print('包含中文的str')
包含中文的str
对于单个字符的编码，Python提供了ord()函数获取字符的整数表示，chr()函数把编码转换为对应的字符：
>>> ord('A') 65 >>> ord('中') 20013 >>> chr(66) 'B' >>> chr(25991) '文'
如果知道字符的整数编码，还可以用十六进制这么写str：
>>> '\u4e2d\u6587' '中文'
两种写法完全是等价的。
由于Python的字符串类型是str，在内存中以Unicode表示，一个字符对应若干个字节。如果要在网络上传输，或者保存到磁盘上，就需要把str变为以字节为单位的bytes。
Python对bytes类型的数据用带b前缀的单引号或双引号表示：
x = b'ABC'
要注意区分’ABC’和b’ABC’，前者是str，后者虽然内容显示得和前者一样，但bytes的每个字符都只占用一个字节。
以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes，例如：
>>> 'ABC'.encode('ascii') b'ABC' >>> '中文'.encode('utf-8') b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87' >>> '中文'.encode('ascii')
如果bytes中包含无法解码的字节，decode()方法会报错：
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)
纯英文的str可以用ASCII编码为bytes，内容是一样的，含有中文的str可以用UTF-8编码为bytes。含有中文的str无法用ASCII编码，因为中文编码的范围超过了ASCII编码的范围，Python会报错。
在bytes中，无法显示为ASCII字符的字节，用\x##显示。
反过来，如果我们从网络或磁盘上读取了字节流，那么读到的数据就是bytes。要把bytes变为str，就需要用decode()方法：
>>> b'ABC'.decode('ascii') 'ABC' >>> b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8') '中文'
如果bytes中包含无法解码的字节，decode()方法会报错：
>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8') Traceback (most recent call last): ... UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 3: invalid start byte
如果bytes中只有一小部分无效的字节，可以传入errors='ignore’忽略错误的字节：
>>> b'\xe4\xb8\xad\xff'.decode('utf-8', errors='ignore') '中' 要计算str包含多少个字符，可以用len()函数： >>> len('ABC') 3 >>> len('中文') 2
len()函数计算的是str的字符数，如果换成bytes，len()函数就计算字节数：
>>> len(b'ABC') 3 >>> len(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87') 6 >>> len('中文'.encode('utf-8')) 6
可见，1个中文字符经过UTF-8编码后通常会占用3个字节，而1个英文字符只占用1个字节。
在操作字符串时，我们经常遇到str和bytes的互相转换。为了避免乱码问题，应当始终坚持使用UTF-8编码对str和bytes进行转换。
由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行：
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*-
第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统，这是一个Python可执行程序，Windows系统会忽略这个注释；
第二行注释是为了告诉Python解释器，按照UTF-8编码读取源代码，否则，你在源代码中写的中文输出可能会有乱码。
申明了UTF-8编码并不意味着你的.py文件就是UTF-8编码的，必须并且要确保文本编辑器正在使用UTF-8 without BOM编码：
格式化
最后一个常见的问题是如何输出格式化的字符串。我们经常会输出类似’亲爱的xxx你好！你xx月的话费是xx，余额是xx’之类的字符串，而xxx的内容都是根据变量变化的，所以，需要一种简便的格式化字符串的方式。
py-str-format
在Python中，采用的格式化方式和C语言是一致的，用%实现，举例如下：
>>> 'Hello, %s' % 'world' 'Hello, world' >>> 'Hi, %s, you have $%d.' % ('Michael', 1000000) 'Hi, Michael, you have $1000000.'
你可能猜到了，%运算符就是用来格式化字符串的。在字符串内部，%s表示用字符串替换，%d表示用整数替换，有几个%?占位符，后面就跟几个变量或者值，顺序要对应好。如果只有一个%?，括号可以省略。
常见的占位符有：
占位符 替换内容
%d 整数 %f 浮点数 %s 字符串 %x 十六进制整数
其中，格式化整数和浮点数还可以指定是否补0和整数与小数的位数：
# -*- coding: utf-8 -*- print('%2d-%02d' % (3, 1)) print('%.2f' % 3.1415926)
如果你不太确定应该用什么，%s永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串：
>>> 'Age: %s. Gender: %s' % (25, True) 'Age: 25. Gender: True'
有些时候，字符串里面的%是一个普通字符怎么办？这个时候就需要转义，用%%来表示一个%：
>>> 'growth rate: %d %%' % 7 'growth rate: 7 %'
format()
另一种格式化字符串的方法是使用字符串的format()方法，它会用传入的参数依次替换字符串内的占位符{0}、{1}……，不过这种方式写起来比%要麻烦得多：
>>> 'Hello, {0}, 成绩提升了 {1:.1f}%'.format('小明', 17.125) 'Hello, 小明, 成绩提升了 17.1%'
f-string
最后一种格式化字符串的方法是使用以f开头的字符串**，称之为f-string**，它和普通字符串不同之处在于，字符串如果包含{xxx}，就会以对应的变量替换：
>>> r = 2.5 >>> s = 3.14 * r ** 2 >>> print(f'The area of a circle with radius {r} is {s:.2f}') The area of a circle with radius 2.5 is 19.62
上述代码中，{r}被变量r的值替换，{s:.2f}被变量s的值替换，并且:后面的.2f指定了格式化参数（即保留两位小数），因此，{s:.2f}的替换结果是19.62。
list列表
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示：
>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数：
>>> len(classmates) 3
用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的：
>>> classmates[0] 'Michael' >>> classmates[1] 'Bob' >>> classmates[2] 'Tracy' >>> classmates[3] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1。
如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素：
>>> classmates[-1] 'Tracy'
以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个：
>>> classmates[-2] 'Bob' >>> classmates[-3] 'Michael' >>> classmates[-4] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
当然，倒数第4个就越界了。
list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾：
>>> classmates.append('Adam') >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置：
>>> classmates.insert(1, 'Jack') >>> classmates ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
要删除list末尾的元素，用pop()方法：
>>> classmates.pop() 'Adam' >>> classmates ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']
要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置：
>>> classmates.pop(1) 'Jack' >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置：
>>> classmates[1] = 'Sarah' >>> classmates ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
list里面的元素的数据类型也可以不同，比如：
>>> L = ['Apple', 123, True] list元素也可以是另一个list，比如： >>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme'] >>> len(s) 4
要注意s只有4个元素，其中s[2]又是一个list，如果拆开写就更容易理解了：
>>> p = ['asp', 'php'] >>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']
要拿到’php’可以写p[1] 或者 s[2][1]，因此s可以看成是一个二维数组，类似的还有三维、四维……数组，不过很少用到。
如果一个list中一个元素也没有，就是一个空的list，它的长度为0：
>>> L = [] >>> len(L) 0
tuple有序列表
另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字：
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
现在，classmates这个tuple不能变了，它也没有append()，insert()这样的方法。其他获取元素的方法和list是一样的，你可以正常地使用classmates[0]，classmates[-1]，但不能赋值成另外的元素。
不可变的tuple有什么意义？因为tuple不可变，所以代码更安全。如果可能，能用tuple代替list就尽量用tuple。
tuple的陷阱：当你定义一个tuple时，在定义的时候，tuple的元素就必须被确定下来，比如：
>>> t = (1, 2) >>> t (1, 2)
如果要定义一个空的tuple，可以写成()：
>>> t = () >>> t ()
但是，要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：
>>> t = (1) >>> t 1
定义的不是tuple，是1这个数！这是因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是1。
所以，只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,，来消除歧义：
>>> t = (1,) >>> t (1,)
Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,，以免你误解成数学计算意义上的括号。
最后来看一个“可变的”tuple：
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B']) >>> t[2][0] = 'X' >>> t[2][1] = 'Y' >>> t ('a', 'b', ['X', 'Y'])
这个tuple定义的时候有3个元素，分别是’a’，'b’和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗？怎么后来又变了？
别急，我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素：
表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是tuple的元素，而是list的元素。tuple一开始指向的list并没有改成别的list，所以，tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向’a’，就不能改成指向’b’，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！
理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。
if判断条件还可以简写，比如写：
if x: print('True')
只要x是非零数值、非空字符串、非空list等，就判断为True，否则为False。
再议 input
最后看一个有问题的条件判断。很多同学会用input()读取用户的输入，这样可以自己输入，程序运行得更有意思：
birth = input('birth: ') if birth < 2000: print('00前') else: print('00后')
输入1982，结果报错：
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unorderable types: str() > int()
这是因为input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数。Python提供了int()函数来完成这件事情：
s = input('birth: ') birth = int(s) if birth < 2000: print('00前') else: print('00后')
再次运行，就可以得到正确地结果。但是，如果输入abc呢？又会得到一个错误信息：
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc'
原来int()函数发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错，程序就退出了。
如何检查并捕获程序运行期的错误呢？后面的错误和调试会讲到。
循环
a=[10,'ll',100] for i in range(len(a)): print(a[i])
要计算1+2+3，我们可以直接写表达式：
>>> 1 + 2 + 3 6
要计算1+2+3+…+10，勉强也能写出来。
但是，要计算1+2+3+…+10000，直接写表达式就不可能了。
为了让计算机能计算成千上万次的重复运算，我们就需要循环语句。
Python的循环有两种，一种是for…in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，看例子：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] for name in names: print(name)
执行这段代码，会依次打印names的每一个元素：
Michael Bob Tracy
所以for x in …循环就是把每个元素代入变量x，然后执行缩进块的语句。
再比如我们想计算1-10的整数之和，可以用一个sum变量做累加：
sum = 0 for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]: sum = sum + x print(sum)
如果要计算1-100的整数之和，从1写到100有点困难，幸好Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：
>>> list(range(5)) [0, 1, 2, 3, 4]
range(101)就可以生成0-100的整数序列，计算如下：
# -*- coding: utf-8 -*- sum = 0 for x in range(101): sum = sum + x print(sum)
请自行运行上述代码，看看结果是不是当年高斯同学心算出的5050。
第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和，可以用while循环实现：
sum = 0 n = 99 while n > 0: sum = sum + n n = n - 2 print(sum)
在循环内部变量n不断自减，直到变为-1时，不再满足while条件，循环退出。
练习
请利用循环依次对list中的每个名字打印出Hello, xxx!：
# -*- coding: utf-8 -*- L = ['Bart', 'Lisa', 'Adam']
在循环中，break语句可以提前退出循环。例如，本来要循环打印1～100的数字：
n = 1 while n <= 100: print(n) n = n + 1 print('END')
上面的代码可以打印出1~100。
如果要提前结束循环，可以用break语句：
n = 1 while n <= 100: if n > 10: # 当n = 11时，条件满足，执行break语句 break # break语句会结束当前循环 print(n) n = n + 1 print('END')
执行上面的代码可以看到，打印出1~10后，紧接着打印END，程序结束。
可见break的作用是提前结束循环。
continue
在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。
n = 0 while n < 10: n = n + 1 print(n)
上面的程序可以打印出1～10。但是，如果我们想只打印奇数，可以用continue语句跳过某些循环：
n = 0 while n < 10: n = n + 1 if n % 2 == 0: # 如果n是偶数，执行continue语句 continue # continue语句会直接继续下一轮循环，后续的print()语句不会执行 print(n)
执行上面的代码可以看到，打印的不再是1～10，而是1，3，5，7，9。
可见continue的作用是提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。
小结
循环是让计算机做重复任务的有效的方法。
break语句可以在循环过程中直接退出循环，而continue语句可以提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。这两个语句通常都必须配合if语句使用。
要特别注意，不要滥用break和continue语句。break和continue会造成代码执行逻辑分叉过多，容易出错。大多数循环并不需要用到break和continue语句，上面的两个例子，都可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑，去掉break和continue语句。
有些时候，如果代码写得有问题，会让程序陷入“死循环”，也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序，或者强制结束Python进程。
dict字典
Python 内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] scores = [95, 75, 85]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95
为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。
dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如’Michael’，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。
你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：
>>> d['Adam'] = 67 >>> d['Adam'] 67
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
>>> d['Jack'] = 90 >>> d['Jack'] 90 >>> d['Jack'] = 88 >>> d['Jack'] 88
如果key不存在，dict就会报错：
>>> d['Thomas'] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：
>>> 'Thomas' in d False
二是通过**dict提供的get()方法，**如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：
>>> d.get('Thomas') >>> d.get('Thomas', -1) -1
注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
>>> d.pop('Bob') 75 >>> d {'Michael': 95, 'Tracy': 85}
请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较，dict有以下几个特点：
查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
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）。
要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：
>>> key = [1, 2, 3] >>> d[key] = 'a list' Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'
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。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：
>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s {1, 2, 3}
注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤：
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> s {1, 2, 3}
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：
>>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4} >>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4}
通过remove(key)方法可以删除元素：
>>> s.remove(4) >>> s {1, 2, 3}
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
>>> s1 = set([1, 2, 3]) >>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。
再议不可变对象
上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
>>> a = ['c', 'b', 'a'] >>> a.sort() >>> a ['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
>>> a = 'abc' >>> a.replace('a', 'A') 'Abc' >>> a 'abc'
虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了’Abc’，但变量a最后仍是’abc’，应该怎么理解呢？
我们先把代码改成下面这样：
>>> a = 'abc' >>> b = a.replace('a', 'A') >>> b 'Abc' >>> a 'abc'
要始终牢记的是，a是变量，而’abc’才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是’abc’，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是’abc’：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc’ │
└───┘ └───────┘
当我们调用a.replace(‘a’, ‘A’)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象’abc’上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串’abc’的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串’Abc’并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串’abc’，但变量b却指向新字符串’Abc’了：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc’ │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ ‘Abc’ │
└───┘ └───────┘
所以，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。
小结
使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。
tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。
CGI编程
CGI(Common Gateway Interface)，通用网关接口，它是一段程序，运行在服务器上如：HTTP 服务器，提供同客户端 HTML 页面的接口。
Web 服务器支持及配置
在你进行 CGI 编程前，确保您的 Web 服务器支持 CGI 及已经配置了 CGI 的处理程序。
Apache 支持 CGI 配置：
设置好CGI目录：
ScriptAlias /cgi-bin/ /var/www/cgi-bin/
所有的HTTP服务器执行 CGI 程序都保存在一个预先配置的目录。这个目录被称为 CGI 目录，并按照惯例，它被命名为 /var/www/cgi-bin 目录。
CGI 文件的扩展名为 .cgi，python 也可以使用 .py 扩展名。
默认情况下，Linux 服务器配置运行的 cgi-bin 目录中为 /var/www。
如果你想指定其他运行 CGI 脚本的目录，可以修改 httpd.conf 配置文件，如下所示：
<Directory "/var/www/cgi-bin"> AllowOverride None Options +ExecCGI Order allow,deny Allow from all </Directory>
在 AddHandler 中添加 .py 后缀，这样我们就可以访问 .py 结尾的 python 脚本文件：
AddHandler cgi-script .cgi .pl .py
第一个CGI程序
我们使用 Python 创建第一个 CGI 程序，文件名为 hello.py，文件位于 /var/www/cgi-bin 目录中，内容如下：
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- print "Content-type:text/html" print # 空行，告诉服务器结束头部 print '<html>' print '<head>' print '<meta charset="utf-8">' print '<title>Hello World - 我的第一个 CGI 程序！</title>' print '</head>' print '<body>' print '<h2>Hello World! 我是来自菜鸟教程的第一CGI程序</h2>' print '</body>' print '</html>'
文件保存后修改 hello.py，修改文件权限为 755：
chmod 755 hello.py
以上程序在浏览器访问 http://localhost/cgi-bin/hello.py 显示结果如下：
Hello World! 我是来自菜鸟教程的第一CGI程序
这个的hello.py脚本是一个简单的Python脚本，脚本第一行的输出内容"Content-type:text/html"发送到浏览器并告知浏览器显示的内容类型为"text/html"。
用 print 输出一个空行用于告诉服务器结束头部信息。
HTTP头部
hello.py文件内容中的" Content-type:text/html"即为HTTP头部的一部分，它会发送给浏览器告诉浏览器文件的内容类型。
HTTP头部的格式如下：
HTTP 字段名: 字段内容
例如：
Content-type: text/html
以下是一个简单的CGI脚本输出CGI的环境变量：
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # filename:test.py import os print "Content-type: text/html" print print "<meta charset=\"utf-8\">" print "<b>环境变量</b><br>"; print "<ul>" for key in os.environ.keys(): print "<li><span style='color:green'>%30s </span> : %s </li>" % (key,os.environ[key]) print "</ul>"
将以上点保存为 test.py ,并修改文件权限为 755，执行结果如下：
🌸I could be bounded in a nutshell and count myself a king of infinite space.
特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia
