本文目录一览：

Python 基础知识全篇-字符串（Strings）
你见过的最全面的Python重点知识总结
Python 基础知识全篇-列表（Lists）
python中set的用法小结

Python 基础知识全篇-字符串（Strings）

单引号和双引号字符串可以包含在单引号或双引号中。这种灵活的方式可以让我们在字符串中包含引号。
当我们需要创建一个多行字符串的时候，可以用三个引号。如下所示：
```
example_string = """这是一个
多行字符串"""
```
改变大小写你可以很方便地改变字符串的大小写。最常见的大小写形式是全小写（lower）、首字母大写（title）和全大写（upper）。如下所示：
```
example_string.lower()
example_string.title()
example_string.upper()
```
注意：初始字符串没有被改变。

连接字符串字符串连接示例如下所示：

first_name = "John"
last_name = "Doe"
full_name = first_name + " " + last_name

格式化字符串简介
空白符空白符通常指计算机能够发现但不可见的字符。诸如空格、制表符、换行符等。空格很容易创建，基本上在你拥有计算机的时候就会打出空格符。制表符和换行符是由特殊字符连接组成的。
- "\t" 代表制表符
- "\n" 代表换行符你可以将它们添加进字符串的任意部分。
去除空白符有时候我们想去除掉字符串开始或者结尾的空白符。Python 中有一些方法可以帮我们做到这点。如下所示：
- lstrip：去除左侧开端的空白符
- rstrip：去除右端结尾的空白符
- strip：去除两端空白符看一个更清晰的例子：
```
example_string = "   Hello World   "
print(example_string.lstrip())  # 输出: "Hello World   "
print(example_string.rstrip())  # 输出: "   Hello World"
print(example_string.strip())   # 输出: "Hello World"
```

动手试一试 Someone Said 找一条自己喜欢的名言，存储在变量。结合适当的介绍打印出来。例如：

quote = "Ken Thompson once said, 'One of my most productive days was throwing away 1000 lines of code'"
print(quote)

First Name Cases 将你的姓存储在一个变量中。分别用 lowercase、Titlecase、UPPERCASE 三种方式打印姓。

last_name = "Doe"
print(last_name.lower())  # 输出: doe
print(last_name.title())  # 输出: Doe
print(last_name.upper())  # 输出: DOE

Full Name 将你的名和姓存储在不同的变量中，连接它们并打印。

first_name = "John"
last_name = "Doe"
full_name = first_name + " " + last_name
print(full_name)

Name Strip 将你的姓存储在变量中。在姓的前后两端至少各包含两种空白符。

last_name = "   \t\nDoe\t\n   "
print(last_name)
# 分别打印出去掉左侧空白符，右侧空白符，都去掉空白符的姓。
print(last_name.lstrip())  # 去除左侧空白符
print(last_name.rstrip())  # 去除右侧空白符
print(last_name.strip())   # 去除两侧空白符

你见过的最全面的Python重点知识总结

由于总结了太多的东西，所以篇幅有点长，这也是作者"缝缝补补"总结了好久的东西，强烈建议收藏再慢慢看~

不要在 WHERE 子句中的 = 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
不适合键值较少的列（重复数据较多的列），比如：SET、ENUM 列就不适合（枚举类型 ENUM 可以添加 NULL，并且默认的值会自动过滤空格；SET 和 ENUM 类似，但只可以添加 64 个值）。
如果 MySQL 估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。

常见设计模式

单例模式
工厂模式
构造模式

Python 实现各种数据结构

快速排序
选择排序
插入排序
归并排序
堆排序（heapq 模块）
栈
队列
二分查找

Python 基础知识全篇-列表（Lists）

示例列表是元素的集合，存储在一个变量中。列表中存储的元素类型没有限制，下面是列表的一个简单例子。
```
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
```
命名和定义列表因为列表是对象的集合，所以给它们一个复数的名称是很好的做法。如果列表中的每一项都是一个 car，就命名列表为 'cars'。这样给你了一种直接的方式代表列表（'cars'），'dog' 指代列表项。在 Python 中，用中括号定义一个列表。如下所示：
```
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
```
访问列表元素列表中的元素通过位置来标识，从零开始。访问列表中的第一个元素，如下所示：
```
print(fruits[0])  # 输出: apple
```
括号中的数字为列表的索引（index）。因为列表索引从 0 开始，列表元素的索引总是比它的位置小。因此 Python 被称为 zero-indexed 语言（诸如 C、Java）。因此访问第二个元素，我们需要用索引 1，以此类推。
访问列表中最后一个元素访问列表中的最后一个元素，可以用索引 -1。
```
print(fruits[-1])  # 输出: cherry
```
访问倒数第二个、倒数第三个也可以用这种语法。但是你不能用一个绝对值大于列表长度的负数访问。
动手试一试 First List 在列表中存储 'python'、'c'、'java'。利用它们的位置打印出列表元素值。
```
languages = ["python", "c", "java"]
print(languages[0])  # 输出: python
print(languages[1])  # 输出: c
print(languages[2])  # 输出: java
```
First Neat List 在列表中存储 'python'、'c'、'java'，对每一项，打印一条关于它的语句。你的语句可以简单的写成，'A nice programming language is value'。
```
for lang in languages:
    print(f"A nice programming language is {lang}")
```
Your First List 定义一个自己的列表，包含 3 或 4 个元素，打印一条至少包含一项元素的语句。你的语句可以简单的写成，'One item in my list is a__.'。
```
items = ["book", "pen", "notebook"]
print(f"One item in my list is a {items[0]}")
```

python中set的用法小结

Python 提供了常用的数据结构，其中之一就是 set，Python 中的 set 是不支持索引的、值不能重复、无需插入的容器。简单记录下 set 常用的操作函数：

新建一个 set：
```
s = set("Hello")  # 结果是 {'H', 'e', 'l', 'o'}
```
会转成单个字符的值进行插入，结果是 'H', 'e', 'l', 'o'，'l' 因为重复只能插入一次。
增加一个元素：
- add()：用于增加一个元素值
```
s.add("a")
```
- update([])：用于增加多个元素值，参数为 list
```
s.update(["b", "c"])
```
  注意如果用 add 增加多个值，会报参数类型错误。
删除一个元素：
- remove()：用于删除一个 set 中的元素，这个值在 set 中必须存在，如果不存在的话，会引发 KeyError 错误。
```
s.remove("a")
```
- discard()：用于删除一个 set 中的元素，这个值不必一定存在，不存在的情况下删除也不会触发错误。
```
s.discard("a")
```
随机删除函数： set 提供了一个 pop() 函数，这个函数随机返回一个元素值，然后把这个值删除。如果 set 为空，调用这个函数会返回 KeyError 错误。
```
s.pop()
```
清空函数：
```
s.clear()
```
测试单个元素在集合内是否存在： 使用 in 或者 not in：
```
"a" in s
```
测试两个集合是否包含，子集操作：
- issubset：测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中
```
s1.issubset(s2)
```
- issuperset：测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中
```
s2.issuperset(s1)
```
集合的并集：
```
s1.union(s2)  # 等价于 s1 | s2
```
集合的交集：
```
s1.intersection(s2)
```
其他操作：
- s1.difference(s2)：包含 s1 中有，但是 s2 没有的元素的集合。
- s1.symmetric_difference(s2)：包含 s1 和 s2 中不相同的元素的集合。以上只是一部分操作的描述，如果有错误，敬请指正。

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