[TOC] 什么是列表生成式 列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。 举个例子，要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))： >>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环： >>> L = [] >>> for x in range(1, 11): ... L.append(x * x) ... >>> L [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list： >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。 ...

[TOC] 迭代 如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。 list和tuple 在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码： for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出，Python的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。 dict list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代： >>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> for key in d: ... print(key) ... a c b 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。 默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。 由于字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环： >>> for ch in 'ABC': ... print(ch) ... A B C 所以，当我们使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。 那么，如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断： >>> from collections import Iterable >>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代 True >>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代 True >>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代 False 迭代索引 最后一个小问题，如果要对list实现类似Java那样的下标循环怎么办？Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身： ...

[TOC] 切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下： >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] 取前3个元素，应该怎么做？ 笨办法： >>> [L[0], L[1], L[2]] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。 取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环： >>> r = [] >>> n = 3 >>> for i in range(n): ... r.append(L[i]) ... >>> r ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。 对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片： >>> L[0:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。 如果第一个索引是0，还可以省略： >>> L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] 也可以从索引1开始，取出2个元素出来： >>> L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] 类似的，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试： >>> L[-2:] ['Bob', 'Jack'] >>> L[-2:-1] ['Bob'] 记住倒数第一个元素的索引是-1。 切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列： >>> L = list(range(100)) >>> L [0, 1, 2, 3, ..., 99] 可以通过切片轻松取出某一段数列。比如前10个数： ...

[TOC] 函数的参数 定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。 Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。 位置参数 我们先写一个计算x^2^的函数： def power(x): return x * x 对于power(x)函数，参数x就是一个位置参数。 当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x： >>> power(5) 25 >>> power(15) 225 现在，如果我们要计算x^3^怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x^4^、x^5^……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。 你也许想到了，可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算x^n^，说干就干： def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s 对于这个修改后的power(x, n)函数，可以计算任意n次方： >>> power(5, 2) 25 >>> power(5, 3) 125 修改后的power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。 默认参数 新的power(x, n)函数定义没有问题，但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码因为缺少一个参数而无法正常调用： >>> power(5) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: power() missing 1 required positional argument: 'n' Python的错误信息很明确：调用函数power()缺少了一个位置参数n。 ...

[TOC] 调用函数 Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。 要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档： http://docs.python.org/3/library/functions.html#abs 也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。 调用abs函数： >>> abs(100) 100 >>> abs(-20) 20 >>> abs(12.34) 12.34 调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个： >>> abs(1, 2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given) 如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型： >>> abs('a') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: bad operand type for abs(): 'str' 而max函数max()可以接收任意多个参数，并返回最大的那个： >>> max(1, 2) 2 >>> max(2, 3, 1, -5) 3 ###数据类型转换 ...

[TOC] Docker 安装 docker 简单又实用,一起来学习吧.现在官方也给出了比较全面(各种系统各种版本)的安装方法.链接在此.下面简单记录一下centos下的安装. 卸载旧版本 sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ docker-selinux \ docker-engine-selinux \ docker-engine yum源安装 通过添加docker仓库,只要有网在哪里都可以下载.有版本更新也可以直接一条命令解决. 安装依赖包 sudo yum install -y yum-utils \ device-mapper-persistent-data \ lvm2 添加docker仓库 sudo yum-config-manager \ --add-repo \ https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo 一键安装 sudo yum install docker-ce sudo usermod -aG docker your-user #普通用户要使用docker需要添加到docker组 启动docker sudo systemctl start docker docker version #查看版本 rpm包安装 下载好的rpm安装快速,可离线安装. sudo yum install /path/to/package.rpm sudo usermod -aG docker your-user #普通用户要使用docker需要添加到docker组 sudo systemctl start docker docker version #查看版本 脚本安装 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh sudo usermod -aG docker your-user #普通用户要使用docker需要添加到docker组 sudo systemctl start docker docker version #查看版本 镜像加速器 在国内下载docker镜像很可能会很慢,甚至有的都不能下载.使用加速器将会提升在国内获取Docker官方镜像的速度.其实就是阿里等先把官方的镜像下载到自己的机房,定时更新然后做成一个仓库站点,供国内使用,所以要快很多.添加方法很简单,通过修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json来使用加速器. ...

[TOC] dict 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： ...

[TOC] 条件判断 计算机之所以能做很多自动化的任务，因为它可以自己做条件判断。 比如，输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，用if语句实现： age = 20 if age >= 18: print('your age is', age) print('adult') 根据Python的缩进规则，如果if语句判断是True，就把缩进的两行print语句执行了，否则，什么也不做。 也可以给if添加一个else语句，意思是，如果if判断是False，不要执行if的内容，去把else执行了： age = 3 if age >= 18: print('your age is', age) print('adult') else: print('your age is', age) print('teenager') 注意不要少写了冒号:。 当然上面的判断是很粗略的，完全可以用elif做更细致的判断： age = 3 if age >= 18: print('adult') elif age >= 6: print('teenager') else: print('kid') elif是else if的缩写，完全可以有多个elif，所以if语句的完整形式就是： if <条件判断1>: <执行1> elif <条件判断2>: <执行2> elif <条件判断3>: <执行3> else: <执行4> if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else，所以，请测试并解释为什么下面的程序打印的是teenager： age = 20 if age >= 6: print('teenager') elif age >= 18: print('adult') else: print('kid') if判断条件还可以简写，比如写： ...

[TOC] list 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。 ...

[TOC] 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。 因此，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。 Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。 现在，捋一捋ASCII编码和Unicode编码的区别：ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节。 字母A用ASCII编码是十进制的65，二进制的01000001； 字符0用ASCII编码是十进制的48，二进制的00110000，注意字符'0'和整数0是不同的； 汉字中已经超出了ASCII编码的范围，用Unicode编码是十进制的20013，二进制的01001110 00101101。 你可以猜测，如果把ASCII编码的A用Unicode编码，只需要在前面补0就可以，因此，A的Unicode编码是00000000 01000001。 新的问题又出现了：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： 字符 ASCII Unicode UTF-8 A 01000001 00000000 01000001 01000001 中 x 01001110 00101101 11100100 10111000 10101101 从上面的表格还可以发现，UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。 搞清楚了ASCII、Unicode和UTF-8的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式： 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： 浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器： 所以你看到很多网页的源码上会有类似<meta charset="UTF-8" />的信息，表示该网页正是用的UTF-8编码。 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 >>> chr(66) 'B' #注意下面两个在jupyter notebook中会报错，但是在python命令行中却不会错, 看看你的locale charmap是否为utf-8 >>> ord('中') 20013 >>> 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： ...