字典是python中唯一的映射类型,字典的每一对键值key-value用冒号分开，每个对之间用逗号分开，用{}定义，如下所示：
dict={"key1":"value1","key2":"value2"}字典对象是可变的,但key必须用不可变对象（可以用数字，字符串或元组，不能用列表）。 定义字典时，一般有2种方法： 一是直接定义，如：
dict={"blue":"123","red":"456"}二是内建方法:fromkeys（创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键，val 为字典所有键对应的初始值（默认为None））
d={}.fromkeys(('name','passwd'),'123456') #表示：{'name': '123456', 'passwd': '123456'}1）直接通过key访问 2）循环遍历访问
可以通过dic[key] = value直接进行添加 我们会发现字典是无序的数据类型（指元素内部的存放数据与元素的放入顺序无关）
• dic.pop(key) 根据key值删除字典的元素; • dic.popitem() 随机删除字典元素,返回(key,value) • dic.clear() 删除字典中的所有元素 • del dic 删除字典本身
修改时，可直接通过key值修改value，但不能修改key。 另外，在字典中，key是唯一的，所以在创建字典时，如果有重复的key，会替代已有的。(所以字典的fromkeys方法也可以用来去重)
1）dict.keys()——返回字典的所有key值 2）dict.values()——返回字典的所有values值 3）dict.get()——判断如果key存在于字典中,返回对应value值 4）dict.has_key()——判断字典中是否存在某个key值，返回True,False 5）dict.update()——用另一个字典来更新自己（不存在的添加，存在的更新）
•字符串——’ ‘,” “,”“” “”“,”’ ”’ 有序序列，不可变数据类型 •列表——[] 有序序列，可变数据类型 •元组——() ,(1,),(1,2) 有序序列，不可变数据类型 •集合——{1,2}（不能为空） 无序，可变数据类型 •字典——{},{“key”:”value”} 无序，可变数据类型
• 以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()和冒号 :(括号中的参数) • 函数内容以冒号起始，并且缩进。 • 在缩进块中编写函数体,函数的返回值用 return 语句返回。一旦遇到return,函数就执行完毕，并将结果返回。没有遇到return时，返回值None。
def fun(): return "hello" print "world" print "hi" print fun()会返回hi、hello，不会返回world
•空函数 ——定义一个什么事也不做的空函数,可以用 pass 语句，pass 用来作为占位符
def fun(): pass returnPython 内置了很多有用的函数,如abs()，cmp()等我们可以直接调用。 但像abs()的作用是求绝对值，当传递给它的参数不是数字时，就会发生错误。这是数据类型的错误，它的检查可以用内置函数 isinstance 实现。 如：用isinstance判断参数是否是数值型的，再调用函数abs()求绝对值。
def myabs(aaa): if isinstance(aaa, (int,float,long)): print abs(aaa) #调用函数 else: print "请输入一个数字！！" aaa = -2.2 myabs(aaa)几种错误的提示信息：
数据类型不对——TypeError: bad operand type for abs(): ‘str’ 参数个数不对——TypeError: myabs() takes exactly 1 argument (0 given)
函数可以返回多个值，实质上是返回一个元组tuple, 例，返回2个数的平均值和较大的那个数。
def fun(x,y): if not isinstance(x,int) or not isinstance(y,int): print 'Error Type' avg = sum((x, y)) / 2 t = max(x, y) return (avg, t) print fun(6,3)结果： 返回时元组可以省略括号，即函数调用接收返回值时,按照位置赋值给变量。如：
myavg, myt = fun(6,3) print myavg, myt在调用函数时可使用的参数类型有4种 这4种参数定义的顺序是:必选参数 > 默认参数 > 可变参数 > 关键字参数 •必选参数 ，默认参数 必选参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。 调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。 而且必选参数在前,默认参数在后，如果默认参数在前，就会报错。 例：计算一个数的n次方，n默认为2
def pow(x, n=2): return x ** n print pow(3) print pow(3, 4)结果为： 注意：默认参数必须是不可变数据类型
•可变参数 可变参数又叫位置参数，就是传入的参数个数是可变的,可以是 1 个、2 个到任意个,还可以是 0 个。 通常用args作为形参，接收的数据类型为元组。加了星号（）的变量名会存放所有未命名的变量参数。 如果想将一个列表或者元组传入函数，也可通过*li ,将参数传入函数里。 例：传入一串数字，返回最大的和最小的
def fun(*args): print type(args) return max(args),min(args) li = 1,23,6,58,9,11 print fun(*li)结果： •关键字参数 关键字参数和可变参数在用法上类似，它的形参是 **kwargs，kwargs接收的是字典。它使用关键字参数来确定传入的参数值。 使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。 例：
def enroll(name,age=22,**kwargs): print "name:", name print "age:", age for k,w in kwargs.items(): print '%s:%s' %(k,w) enroll('blue',myclass='运维班',gender='女')结果：
变量分为2种，分别是： • 局部变量:只能在函数内部使用的变量 • 全局变量:在整个程序中使用的变量 （可以用global强制将局部变量转换为全局变量，需要先转换，再赋值等
global b b=1）
递归简单来说就是对一个可以重复相同步骤的问题，反复的调用同一个函数进行解决问题。它有以下一些特点或要求： 1、在写递归函数时要有一个明确的结束条件； 2、在递归时，问题规模要越来越小； 3、递归函数效率不高，函数调用是通过栈的数据结构实现的， 4、每调用依次，栈就会多一层，最多999层，否则会出现栈溢出。
例如：求一个数（n）的阶乘，可以把它看成（n-1）*n，这样依次缩小问题
def fact(n): if n <= 0: print "error" elif n == 1: return 1 else: return fact(n-1)*n n = input() print fact(n)运行结果：
编程语言一般分为以下几类： 面向对象编程语言:java,c++, python 面向过程编程语言:c 面向函数编程语言(lisp,erlang)
列表生成式是Python 内置的非常简单却强大的可以用来创建 list的生成式 举一个简单的例子： 用 range(1, 8)可以生成1-7的列表，如果我们想要生成这些数的平方，我们第一个想到的就是循环。
li=range(1,8) ll1=[] print li for i in li[:]: ll1.append(i*i) print ll1在这里，我们将学习使用列表生成式一步解决问题：
print [ i*i for i in range(1,8)]这样看起来比循环就简单了很多
列表生成式的书写格式：[i*i for i in range(1 , 8)] 第一：把要生成的元素 i*i 放到前面 第二：后面跟上for循环 这样就可以把list创建出来。 （for循环后面还可以加上if判断等语句，实现更复杂的功能） 如：
print [ i*i for i in range(0,20) if i %2 == 0] 筛选出偶数 print [ i+j for i in ‘123’ for j in ‘ABC’] 使用两层循环，生成全排列
小练习: 定义列表li = [‘HEllo’,’World’] 返回:[‘hello’,’world’]
li = ['HEllo', 'World', 1] print [i.lower() for i in li if isinstance(i, str)]先判断i是否是字符串，在将列表中的每一个字符串小写。
注意： 它只能用于可迭代数据类型，在我们学过的数据类型中，字符串、整型、列表、元组、集合、字典中，只有整型不是可迭代的。
• 定义： 在循环的过程中不断推算出后续的元素呢。 在 Python 中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator) • 为什么需要生成器： 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。
生成器的创建方式： 1）把一个列表生成式的[ ] 改为 （ ） 访问它的方法： （1）循环(常用) （2）g.next()
2）使用 yield的关键字，如果一个函数中又了yield的关键字，它就变成了一个generator了 例如：定义一函数fib，实现斐波那契数列(Fibonicci) 1 1 2 3 5 8 13 21…
def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n < max: yield b a, b = b, a+b n += 1 for i in fib(4): print i结果： 我们需要理解的是他的过程，当它遇到yield时，退出函数，执行外面的语句，执行完了之后，在回到退出的那一行继续执行后面。
