本文目录一览：
- 1、万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
- 2、reverse在python里是什么意思
- 3、python 如何实现反转倒序
- 4、满满干货！20个Python使用的小技巧
- 5、流畅的Python
万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not and or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
reverse在python里是什么意思
reverse是python一个列表的内置函数，是列表独有的，用于列表中数据的反转，颠倒。也就是说，在字典，字符串或者元组中，是没有这个内置方法的，其作用主要是用于反向列表中元素。其实，这一步操作的返回值是一个None，其作用的结果，需要通过打印被作用的列表才可以查看出具体的效果。
reverse双语例句：
1、She did the reverse of what I told her.
我告诉她怎么做，但她却做得与我告诉她的相反。
2、Once you consciously notice this anomaly it is too late to reverse it.
一旦你有意识地注意到这种异常，要反转它已太迟了。
3、In the reverse direction the thyristor cannot be turned on.
如果是相反方向，半导体闸流管无法开启。
python 如何实现反转倒序
#1.字符串、列表、元组均可用此方法 (使用切片的方法) 不修改元素原有内容,将输出进行赋值
#1.1 字符串
s='nihao'
s1=s[::-1]
#1.2 列表
lin=["a","b","c"]
print(lin[::-1])
#1.3 元组
tup=("e","f","g","h",2,3,6)
print(tup[::-1])
#2.列表独有方法
lin=["a","b","c"]
lin.reverse()
print(lin)
满满干货！20个Python使用的小技巧
本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。
1.1 有放回随机采样和无放回随机采样
1.2 lambda 函数的参数
1.3 copy 和 deepcopy
复制和变量别名结合在一起时，容易混淆：
对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深层复制是递归地进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。
1.4 == 和 is
1.5 判断类型
1.6 字符串搜索
1.7 List 后向索引
这个只是习惯问题，前向索引时下标从0开始，如果反向索引也想从0开始可以使用~。
2.1 读写 CSV 文件
注意，当 CSV 文件过大时会报错：_csv.Error: field larger than field limit (131072)，通过修改上限解决
csv 还可以读以 分割的数据
2.2 迭代器工具
itertools 重新定义了很多迭代器工具，例如子序列工具：
序列排序：
多个序列合并：
2.3 计数器
计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。
2.4 带默认值的 Dict
当访问不存在的 Key 时，defaultdict 会将其设置为某个默认值。
2.5 有序 Dict
3.1 输出错误和警告信息
向标准错误输出信息
输出警告信息
控制警告消息的输出
3.2 代码中测试
有时为了调试，我们想在代码中加一些代码，通常是一些 print 语句，可以写为：
一旦调试结束，通过在命令行执行 -O 选项，会忽略这部分代码：
3.3 代码风格检查
使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查，能在运行之前发现一些错误
3.4 代码耗时
耗时测试
测试某代码块耗时
代码耗时优化的一些原则
4.1 argmin 和 argmax
argmax同理。
4.2 转置二维列表
4.3 一维列表展开为二维列表
流畅的Python
第一章 Python数据模型
魔术方法(magic method)或者说双下方法(dunder method)表示特殊方法。以双下划线开始和结束，比如 getitem
len()需要实现 len ()
[]和切片需要实现 getitem ()
可迭代或者反向迭代，至少需要实现 getitem ()
in需要实现 contains (),如果没有实现，则至少需要实现 getitem (),因为它可以自己做迭代搜索
repr,它能把一个对象有字符串的形式表达出来，repr就是通过 repr 这个特殊方法来得到一个字符串的表达形式的。如果没有实现 repr ，输出实例时，得到的字符串就是Vector object at 0x10e100070之类的
注意 repr 和 str 的区别，后者是在str()函数中使用，或者是在用print函数打印的时候才被调用。
如果一个对象没有 str 函数，而Python又需要调用它的时候，解释器会用 repr 作为替代。
在if，while或者and or not运算符中，为了判定一个值x是真还是假，Python会调用bool(x),这个函数只能返回True或者False。
bool(x)，其实调用的是x. bool ()的结果，如果不存在 bool ,bool(x)会尝试调用x. len ().若返回0，则bool会返回False，否则True。
第二章 序列构成的数组
序列类型概览
1、容器序列
list、tuple、collections.deque这些序列都能存放不同类型的数据
2、扁平序列
str、bytes、bytearray、memoryview和array.array，这些序列只能容纳一种类型。
注意：容器序列存放的是它们所包含任意类型的对象的引用，二扁平序列里存放的是值而不是引用。换句话说，扁平序列其实是一系列连续的内存空间，但是扁平序列只能存放字符、字节和数值这种基础类型。
可变序列
list、bytearray、array.array、collections.deque和memoryview
不可变序列
tuple、str和bytes
列表推倒
symbols = 'abc'
codes = []
for symbol in symbols:
codes.append(symbol)
codes = [symbol for symbol in symbols]
第一种就是正常的for循环，第二种就是列表推导
生成器表达式
虽然可以用列表推导来初始化元组、数组或者其他序列类型，但是生成器表达式更好。因为生成器表达式背后遵循了迭代器协议，可以逐个产出元素，而不是先建立一个完整的列表，然后再把这个列表传递到某个构造函数里面。
和列表推导差不多，就是方括号改成圆括号
symbols = 'abc'
array.array('i', (symbol for symbol in symbols))
元组的应用：
1、当作记录，因为它是不可更改的
2、元组拆包，可以得到里面的数据 类似于 a, b = (first, second)
3、具名元组，从collections.namedtuple生成具名元组，除了继承普通元组的属性，具名元组还有一些自己专有的属性。_fields类属性，类方法_make(iterable)和实例方法_asdict()。
_fields类属性：包含具名元组的各个字段名称
_make(iterable)：通过_make()接受一个可迭代对象来生成这个类的一个实例
_asdict()：把具名元组以collections.ordereddict的形式返回。
切片：
s[a:b:c] s在a到b之间以c为间隔取值，c还可以是负，负值意味着取反。如s[::-1]意味着，将这个list倒置
给切片赋值：
l=list(range(5))
print(l) [0,1,2,3,4]
l[1:3]=[20,30]
print(l) [0,20,30,4]
l[1:3]=100 报错，需要写成[100]
对序列使用+和*
+是把两个序列合并，在拼接过程中，两个被操作对序列都不会被修改，Python会新建一个包含同类型数据对序列作为拼接结果。
是把序列复制几份然后拼接起来。例如 l=[1,2] l 3=[1,2,1,2,1,2] *也会构建新的序列而不修改原有的对象。
序列的增量赋值
+=背后的特殊方法是 iadd ,但是如果一个类没有实现这个方法，Python会退一步调用 add
第三章 字典和集合
字典推导
country_code = {country: code for code, country in dial_doces} dial_doces是一个元组的list
{code:country.upper() for country, code in country_code.items() if code66}
第一个是把国家作为键，第二个把code作为键
if key not in my_dict:
my_dict[key]=[]
my_dict[key].append(new_value)
可以直接写成my_dict.setdefault(key,[]).append(new_value)
所有映射类型在处理找不到的键的时候，都会牵扯到 missing 方法，
集合
{1,2}这是集合
集合推导
from unicodedata import name
{chr(i) for i in range(32,256) if 'SIGN' in name(chr(i),'')}
a.union(b,c,d) 这里a必须是set，b、c和d则可以是任何类型的可迭代对象
为了获取dict[key]背后的值，python会调用hash(key)来计算key的散列值，然后去散列表里面查找表元，若找到的表元是空的，则抛keyerror，若不是空的，则表元里会有一对found_key:found_value，这个时候Python会检验key == found_key是否为真，如果他们相等的话，会返回found_value。如果不等，说明出现了散列冲突。发生这种情况的原因是，散列表所做的只是把随机的元素映射到只有几位的数字上，而散列表本身的索引又只依赖于这个数字的一部分。为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外取几位，然后用特殊方法处理一下，把新得到的数字再当作索引来寻找表元。
dict的实现
1、支持hash()函数，并且通过 hash ()方法所得到的的散列值是不变的。
2、通过 eq ()来检测相等性
3、若a == b，则 hash(a) == hash(b)
往字典添加新键可能会改变已有键的顺序
无论何时往字典里添加新键，python解释器都可能作出字典扩容的决定。扩容导致的结果就是需要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表。这个过程可能会发生散列冲突，导致新散列表次序发生变化。
由此可知，不要对字典同时进行迭代和修改。如果你想扫描并修改一个字典，最好分成两步来解决，首先对字典迭代，以得出需要添加对内容，把这些内容放到一个新字典里，迭代结束之后再对原字典进行更新。
字符问题
字节序列-解码-unicode
字符串-解码-unicode
b = str.encode('utf8') 字符串转化成字节码 是编码
b.decode('utf8') 把字节码还原成字符串 是解码
一等函数
一等函数满足以下条件：
1、在运行时创建
2、能赋值给变量或数据结构中的元素
3、能作为参数传给函数
4、能作为函数的返回结果
高阶函数
接受函数为参数，或者把函数作为结果返回的函数时高阶函数。
匿名函数
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
可调用类型
任何python对象都可以表现的像函数。只需要实现实例方法 call
实现 call 方法的类是创建函数类对象的简便方式
函数内省
可以用dir(len)查看所有的函数属性
sorted(set(dir(func))-set(dir(obj))) 计算差集 然后排序 得到类的实例没有 而函数有的属性列表
==运算符比较两个对象的值（对象中保存的数据），而is是比较对象的标识。
通常，我们关注的是值，而不是标识，因此python中==出现的频率比is高。
a==b是语法糖，等同于a. eq (b) 装饰器也是语法糖
