学习Python其实也有好一段时间了，之前也做了不少笔记，但是要真正把Python学得很扎实，没有对Python系统的了解是远远不够的，哪怕是最基础的知识点，所以决定好好地回顾整理。
当然，就以《Python核心编程》这本书为纲，希望可以把自己对Python的理解连成系统的一条线。
1.语句和语法
2.变量赋值
（1）赋值操作符：=
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>>> a = (a = 3)
File "<stdin>", line 1
a = (a=3)
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> y = x = 3
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（2）增量赋值
（3）多重赋值
（4）多元赋值：元组赋值
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1
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>>> (x, y, z) = (1, 2, 'a string')
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6
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>>> x = 3; y = 4
>>> print x, y
3 4
>>> x, y = y, x
>>> print x, y
4 3
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3.标识符
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3
4
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>>> dir
<built-in function dir>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__']
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另外，Pythonn不支持标识符重载，所以任何时刻都只有一个名字绑定。
4.基本风格指南
（1）模块结构和布局
这样仅输入脚本名字就可以执行脚本，无需直接调用解释器。
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1
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''this is a test module''
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可通过obj.__doc__访问
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模块导入
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变量定义：尽量使用局部变量代替全局变量
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类定义
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函数定义
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主程序
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if __name__ == '__main__':
My_function()
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关于主程序，注意下面几点：
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1.绝大部分模块创建的目的是被其它模块导入而不是作为脚本执行，总之只有一个模块，也就是包含主程序的模块会被执行；
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2.最高级别的Python语句（没有缩进）在模块被导入时就会被执行;
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3.通常只有主程序模块中有大量的顶级可执行代码，所有其他被导入模块只应该有很少的顶级执行代码，所有的功能代码都应该封装在函数或类当中。
对于上面三点，只要联系自己在实际项目开发中的例子就可以很好的理解了。
（2）在主程序中书写测试代码
如果想测试被导入的模块的某个函数的功能，就可以使用主程序的方法，引入并执行该函数，这就是测试功能的使用，当然在大型程序中，更倾向使用unittest。
5.内存管理
（1）增加引用计数
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>>> x = 3.14
>>> y = x
>>> foobar(x)
>>> myList = [123, x, 'xyz']
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（2）减少引用计数
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一个本地引用离开其作用范围
如函数执行完毕后局部变量被销毁。
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对象别名被显式销毁
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>>> foo = 'xyz'
>>> bar = foo
>>> foo = 123
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即执行del y会产生下面两个结果：
解释器跟踪对象的引用计数，垃圾收集器负责释放内存。其实际，垃圾收集器是一块独立代码，用来查找引用计数为0的对象和那些引用计数虽然大于0但也应该被销毁的对象（如循环引用的对象）。
垃圾收集器 = 引用计数器 + 循环垃圾计数器，这在存在循环引用的情况中非常有用：
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循环引用：发生在至少两个对象互相引用时，也就是当其它所有对它们的引用都消失时，他们两者所产生的对各自的引用仍然存在，例如两个类中有各自的一个实例
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引用计数器作用：当一个对象的引用计数变为0,解释器会暂停，释放掉这个对象和仅有这个对象可访问（可到达的）其它对象（这样的话，其它对象的引用计数必然是1）
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循环垃圾计数器作用：作为引用计数器的补充，垃圾收集器也会留心被分配的总量很大的（及未通过引用计数销毁的那些）对象，在这种情况下，解释器也会停下来，试图清理所有未引用的循环
基本可以理解，但具体怎么实现的，就需要看Python的源码分析了。
6.第一个Python程序
主要提及一点：使用局部变量替换模块变量。
例如，你要使用os.linesep，如果你多次使用，那么建议将其定义为一个本模块的全局变量或局部变量，这将会加快查询的速度，因为对于os.linesep，要进行下面两步：
本文转自 xpleaf 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/xpleaf/1750127，如需转载请自行联系原作者
