1. 字典

字典的创建

最常见的创建方式：

d = {"k1": "v1", "k2": "v2"}

再向字典中添加一对键值：

d["k3"] = "v3"

字典还可以用dict()创建，这种方式中，键是不加引号的： 

d = dict(k1=v1, k2=v2, k3=v3)

dict里面也可以是列表，列表的每一个元素是元组：

d = dict([("k1", "v1"), ("k2", "v2"), ("k3", "v3")])

还可以用zip函数创建字典

d = dict(zip(["k1", "k2", "k3"], ["v1", "v2", "v3"]))

还可以用dict的fromkeys方法创建字典，第一个参数是一个可迭代序列，代表字典的key，第二个参数是初始化字典所有key的值（如果不传，则所有值为None）：

d = dict.fromkeys("Fish", 250)

使用pop方法删除指定而key：

d.pop("s")

pop一个不存在的键会抛出异常：KeyError

可以用popitem()随机删除一个键，Python 3.7之后，则是删除最后一个加入字典的键

使用del可以删除字典的键或者整个字典：

del d["I"]
del d

如果只是想清空字典的内容，使用clear方法：

d.clear()

如果想修改字典的多个键值对，可使用update方法：

d.update({"i": 250, "s": 250})
d.update(h=70, F=666)

如果需要设置某个键的值，如果存在该键，则不更新，如果没有，则设置为该值，此时需要使用setdefault()方法：

d.setdefault('c', 'code')

如果需要遍历字典的每一个key-value或者每一个key或者每一个value，则可以使用items()、keys()、values()方法，这三个方法返回的是字典的视图对象。使用list可以将key和value的视图对象转换为列表：

list(d.keys()) # 相当于list(d)
list(d.values())

字典也可以使用推导式，使用推导式将key和value反转过来：

b = {v:k for k,v in d.items()}
c = {v:k for k,v in d.items() if v > 100}
d = {x: ord(x) for x in "FishC"}

2. 集合

集合的基础创建方法、特征、使用方法等不在此介绍，这里介绍一些进阶的操作。

检测两个集合之间是否毫不相关，使用isdisjoint方法：

s = set("FishC")
s.isdisjoint(set("Python"))

 结果是False，因为他们有共同的h。disjoint方法不必传入集合，只要传入可迭代对象即可：

s = set("FishC")
s.isdisjoint("Java")

检测一个集合是否为另一个集合/可迭代对象的子集：

s.issubset("FishC.com.cn")

检测一个集合是否为另一个集合/可迭代对象的超集（父集）： 

s.issuperset("Fish")

计算并集、交集、差集、对称差集： 

s.union({1, 2, 3}) # 并集
s.intersection("Fish") # 交集
s.difference("Fish") # 差集
s.symmetric_difference("Python") # 对称差集，相当于并集 - 交集

除了使用集合的方法确定子集和超集，以及计算并集、交集、差集、对称差集，也可以使用运算符确定子集和超集，以及计算并集、交集、差集、对称差集：

s >= set("Fish") # 是否是超集
s < set("Fish.com.cn") # 是否是子集
s | set("Python") # 并集
s & set("Python") # 交集
s - set("Python") # 差集
s ^ set("Python") # 对称差集

值得注意的是，使用方法时，方法的参数只要是可迭代对象即可，但是使用运算符，运算符两边都要为集合。

Python中的不可变集合：frozenset

s = set("FishC")
t = frozenset("FishC")

尝试使用update方法更新集合的元素：

s.update([1, 1], "23") # 不报错
t.update([1, 1], "23") # 报错

 update方法传入的是可迭代对象，是更新一系列的值，如果只想添加单个元素，可以使用add方法：

s.add("45")

注意，上述代码会将45作为一个整体字符串插入集合，而不是插入4和5。

删除集合的元素：remove和discard：

s.remove("xxx")
s.discard("xxx")

两者的区别在于，如果元素不存在，remove方法会报错，discard方法不会报错

随机从集合弹出一个元素：pop

s.pop()

注意只有可哈希的对象才能作为字典的key和集合的元素，比如字符串，数字，元祖，但是列表不可以作为字典的key和集合的元素，列表是可变数据类型，是不可哈希的。所以嵌套集合一般是不可以的，因为集合也是可变的数据类型。如果非要嵌套集合，可以使用frozenset，即集合里嵌套frozenset。

3. 函数的参数

python函数的传参分为位置参数和关键字参数两种，比如如下函数定义：

使用位置参数调用：

使用关键字参数调用：

如果要混合使用关键字参数和位置参数，位置参数必须在关键字参数之前！

另外默认参数必须放在非默认参数的后面（函数定义时需要满足此规则）。

函数定义时，有时会看到参数为/，这表示/左边的参数必须是位置参数，不能是关键字参数：

/右边的参数可以是位置参数，也可以是关键字参数。

*则相反，*右边的参数必须是关键字参数，*左边的参数可以是位置参数，也可以是关键字参数：

如果可变参数（一般是*args表示）后面还有参数，则传参时必须用关键字参数，否则后面传的参数也会被认为是可变参数：

​​​​​​​ 

4. 函数的嵌套与闭包

函数如果嵌套，内层函数是无法直接修改外层函数的变量，这有点像一个函数内无法直接修改全局变量一样：

def funA():x = 520def funB():x = 880print("In funB, x = ", x)funB()print("In funA, x = ", x)

调用funA，运行结果如下：

类似于引入global变量，这里引入nonlocal变量，就可以在funB中修改funA的变量了：

def funA():x = 520def funB():nonlocal xx = 880print("In funB, x = ", x)funB()print("In funA, x = ", x)

对于函数的嵌套，如果内层函数（一段代码处理逻辑）使用到了外层函数的变量（相当于外层函数的局部变量），然后外层函数的返回值恰好是内层函数本身，那么调用外层函数就可以获得内层函数的引用，并且里面相当于间接的永久保存了外层函数的局部变量，这就是闭包。

如上图代码中，funA调用完毕之后，其中的局部变量x的生命周期理论上已经结束，但是再次调用funny()，却能够打印x的值。这就是闭包的好处：外层函数的作用域可以通过内层函数间接永久保存下来。

如果内层函数使用nonlocal语句修改外层函数的变量，那就更有意思了（坐标移动）：

5. 装饰器

装饰器的原理就是将函数作为参数传递给另一个参数，举个例子：

import time
def time_master(func):print("开始运行程序")start = time.time()func()stop = time.time()print("结束程序运行")print(f"一共耗费了{(start - stop):.2f}秒")def myfun()time.sleep(2)print("Hello")time_master(myfunc())

如果每次想要知道函数的运行时间，都要显示地调用time_master，显然比较麻烦，如果能放函数执行时自动统计运行时间，就很方便了，此时就需要用到装饰器：

import time
def time_master(func):def call_func():print("开始运行程序")start = time.time()func()stop = time.time()print("结束程序运行")print(f"一共耗费了{(start - stop):.2f}秒")return call_func()@time_master
def myfun()time.sleep(2)print("Hello")myfunc()

装饰器的原理就是将被装饰的函数作为参数传进装饰器函数中，相当于：

myfunc = timemaster(myfunc)

多个装饰器可以装饰同一个函数，执行顺序是从下至上：

运行结果是65。

给装饰器传参数，需要再加一层嵌套，第一层函数传递参数，第二层函数传递函数：

6. 生成器

定义生成器很简单，在函数中使用yield代替return语句就可以了：

def counter():i = 0while i <=/ 5:yield ii += 1

调用函数不会得到i的值，会得到一个生成器，如果要获取生成器的值，使用for语句：

for i in counter():print(i)

 生成器可以看成一个特殊的迭代器，每调用一次产生一个数据，并暂停，可以使用next函数获取其值：

使用生成器产生斐波那契数列：

def fbn():x = 0y = 1While True:yield xx, y = y, x + yf = fnb()
next(f)
next(f)
next(f)
next(f)
next(f)

元祖的推导式是一个生成器，所以元祖的推导式也叫生成器表达式：

t = (i ** 2 for i in range(10))

 

7. 函数文档

使用help函数查看函数的功能帮助：

 

help函数的输出其实是函数的文档，用""" """"包裹：

 

也可以使用函数名.__doc__查看函数文档（带有\n换行符，建议用print查看）：

通过函数名.__annotations__查看参数类型注释：

 

 8. 偏函数和@wraps装饰器

偏函数就是让函数的多个参数分开传递，每次传递一个参数就可以得到一个新的函数：

 使用装饰器可以丰富函数的功能，但是会有副作用，改变函数的__name__属性：

 

查看myfunc.__name__，结果竟然是call_func，本质是因为使用了装饰器之后，等同于myfunc = time_master(myfunc)，所以是call_func。为了解决这个问题，需要使用@wraps装饰器：