条件和循环

if判断：
if expression1:
…expr1_true_suite
elif expression2:
…expr2_true_suite
elif expression3:
…expr3_true_suite
else:
…None_of_the_above_suite

Python 不支持 switch/case 语句，但完全可以用 if/else 的结构来代替
三元操作符：X if C else Y （如果条件 C 成立，则结果为 X,否则为 Y）

while 语句：
while expression:
…suite_to_repeat

for 语句：
for iter_var in interable:
…suite_to_repeat

pass 语句：Python 中提供 pass 语句，表示不做任何事，NOP(No Operation)
def foo_func(): #空函数
…pass

迭代器和 iter()函数：
迭代器就是有一个 next()方法的对象
对一个对象调用 iter()方法就可以得到它的迭代器

列表解析：
列表解析（list comps）来自函数式编程语言 Haskell。它是一个非常有用、简单而且灵活的工具，可以用来动态地创建列表。
Python 早就支持函数式编程特性，例如 lambda、map()和 filter()等
lambda 允许用户快速地创建只有一行的函数对象.例如：map(lambda x:x ** 2, range(6))

文件的输入和输出

文件内建函数（open()和 file()）:
open()语法：file_object = open(file_name, access_mode=‘r’,buffering=-1)
open()和 file()函数具有完全相同的功能，一般来说，建议使用 open()来读文件，在你想说明你是处理文件对象的时候使用 file(),例如 if isinstance(f, file)

文件内建方法：
输入：read()，readlines(),for eachLine in file
输出：write(),writelines() [注：没有 writeline()方法]
文件内移动：seek() 0,1,2 分别代表文件开头，当前位置，文件末尾

保留行分隔符：
使用 read()或者 readlines()从文件中读取行时，Python 并不会删除行结束符，类似的，write()或 writelines()也不会自动的加入行结束符，这得由程序员自己完成。

行分隔符和其他文件系统的差异：
不同的操作系统对行结束符的规定是不同的，但 Python 的 os 模块已经替程序员解决了这个问题，只要导入了 os 模块，其属性会自动校准文件系统，设置为正确值。

命令行参数：
sys.argv 是命令行参数的列表
len(sys.argv)是命令行参数的个数（也就是 argc）

错误和异常

Python 中常见的异常：
NameError ： 尝试访问一个未申明的变量
ZeroDivissionError : 除数为零
SyntaxError ： Python 解释器语法错误
IndexError : 请求的索引超出序列范围
KeyError ： 请求一个不存在的字典关键字
IOError ： 输入\输出错误
AttributeError ： 尝试访问未知的对象属性
KeyboardInterrupt ： 中断异常
BaseException ： 所有异常的基类

检测和处理异常：try-except 和 try-finally
处理多个异常的时候可以用多个 except，也可以用一个 except，然后将异常放入一个元组里
不推荐使用空 except 语句
else 子句：try-except-else：在 try 范围内没有异常被检测到时，执行 else 子句
finally 子句：try-except(-else)-finally：无论异常是否发生，是否捕捉，都会执行的一段代码。

raise 语句：触发异常。一般语法：
raise [SomeException [,args [,traceback]]]
第一个参数：SomeException：触发异常的名字
第二个参数：args：可选，作为一个对象或者对象的元组传给异常
第三个参数：traceback：可选，很少用

断言：断言是一句必须等价于布尔真的判定，否则将产生 AssertionError（断言错误）的异常，同时也说明是假。
语法：assert expression[, arguments]
建议跟 try-except 连用，将断言语句放在 try 中

函数和函数式编程

创建函数：
def function_name(arguments):
…“function_documentation_string”
…function_body_suite

前向引用：Python 也不允许在函数未声明之前，对其进行引用或调用。
Python 支持在外部函数的定义体内创建内嵌函数
函数中使用默认参数会使程序的健壮性上升到极高的级别。
Python 不是也不大可能会成为一种函数式编程语言，但是它支持许多有价值的函数式编程语言构建。

函数式编程的内建函数：
Filter(func, seq)：
调用一个布尔函数 func 来迭代遍历每个 seq 中的元素；返回一个使 func 返回值为 true 的元素的序列
Map(func, seq1[,sql2…])：
将函数 func 作用于给定的序列 seq 中的每个元素，并用一个列表来提供返回值
Reduce(func, seq)：
将一个二元函数作用于 seq 序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列元素），连续地将现有的结果和下一个值作用，最后减少我们的序列为一个单一的返回值

变量作用域：
全局变量除非被删除，否则它们存活到脚本运行结束，且对所有的函数都是可访问的。
为了明确地引用一个已命名的全局变量，必须使用 global 语句。

模块

模块支持从逻辑上组织 Python 代码。
与其他可以导入类（class）的语言不同，Python 带入的是模块或模块属性。
语法：
import module1[,module2[,…]]
from module import name1*,name2*,…++
from module import name as shortname
from module import *

import 语句的模块顺序：
Python 标准库模块
Python 第三方模块
应用程序自定义模块

导入（import）和加载（load）:
一个模块之恩那个被加载一次，无论它被导入多少次。

模块内建函数：
__import()函数：__import(module_name[,globals[,locals[,fromlist]]])

globals()和 locals()分别返回调用者全局和局部名称空间的字典。
reload()重新导入一个已经导入的模块： reload(module) 使用 reload()时候必须是全部导入，而不是使用 from-import。
禁止模块的某个属性导入，可以在该属性名称前加一个下划线：import foo._bar

面向对象编程

在 Python 中，面向对象编程主要有两个主题，就是类和类实例。

利用 class 关键字创建一个类：
class MyNewObjectType(bases):
…#bases 参数用于继承的父类
…‘define MyNewObjectType class’
…Class_suite
object 是“所有类之母”，若未指明父类，则 object 将作为默认的父类。
创建一个实例的语法：（注意：没有使用 new，Python 根本就没有 new 这个关键字）
myFirstObject = MyNewObjectType()
添加类方法：
class MyDataWithMethod(object):
…#定义类
…def printFoo(self):
…#定义方法
–…print ‘You invoked printFoo()’
你可能注意到 self 参数，它在所有的方法声明中都存在。并且必须是第一个参数。这个参数代表实例对象本身，当你调用方法的时候由解释器悄悄地传递给方法，而不需要你自己传递 self。

init()方法：类似于一个构造器，但不能说是一个构造器（因为 Python 没有使用new），它在创建一个新的对象时被调用，完成一个初始化工作。
类、属性和方法的命名方式：
类：通常大写字母打头。这是标准惯例。有助于识别类。
属性：小写字母打头 + 驼峰，使用名词作为名字。
方法：小写字母打头 + 驼峰，使用谓词作为名字。

在 Python 中，声明与定义类是没有什么区别的，因为它们是同时进行的，定义（类体）紧跟在声明（含 class 关键字的头行）和可选（但总是推荐）的文档字符串后面。
Python 不支持纯虚函数（如 C++）或抽象方法（如 Java）。
Python 严格要求，没有实例，方法是不能被调用的。方法必须绑定（到一个实例）才能被直接调用。
dir(class_name): 返回类对象的属性的一个名字列表
class_name.dict : 返回的是一个字典，key 是属性名，value 是数据值

init()方法不应该返回任何对象，即，它应该返回 None，否则将产生 TypeError。

实例属性 VS 类属性：
类属性跟实例无关。这些值像静态成员那样被引用，即使在多次实例化中调用类，类属性的值都不会改变。
子类可以通过继承覆盖父类的方法。类似，如果在子类中覆盖了了__init__()方法，那么基类的__init__()就不会被自动调用了。

同 C++一样，Python 支持多继承。但要处理好两个方面：
要找到合适的属性
重写方法时，如何调用对应父类以“发挥他们的作用”，同时，在子类中处理好自己的义务
vars()内建函数与 dir()相似，知识给定的对象都必须有一个__dict__属性。vars()返回一个字典，包含了对象存储于其__dict__中的属性（键）和值。

执行环境

Python 有三种不同类型的函数对象。分别是：
内建函数（BIF）：C/C++写的，编译过后放到 Python 解释器当中的。
用户定义的函数（UDF）
lambda 表达式

compile():
它允许程序员在运行时迅速生成代码对象，然后就可以用 exec 语句或者内建函数eval()来执行这些代码或者对它们进行求值。
compile(string, file, type) 这三个参数都是必须的。
第一个参数：string：要编译的 Python 代码
第二个参数：file：虽然是必须的，但通常被置为空串
第三个参数：type：字符串，用来表明代码的类型。有三个可能值：
‘eval’：可求值的表达式（和 eval()连用）
‘single’：单一可执行语句（和 exec 连用）
‘exec’：可执行语句组（和 exec 连用）

Eg1:

>>>eval_code = compile(‘100+200’, ‘’, ‘eval’)>>>eval(eval_code)300

Eg2:

>>>single_code = compile(‘print “hello”’, ‘’, ‘single’)>>>exec single_code
Hello

用 compile()预编译重复代码有助于改善性能，因为在调用时不必经过字节编译处理。

exec obj ：
接受对象（obj）可以是原始的字符串，也可以是有效的 Python 文件。
一旦执行完毕，继续对 exec 的调用就会失败，因为 obj 已经到了 EOF 了，若想继续调用 exec，则必须对 obj 调用 seek（0）到文件开头。
tell()方法：告知当前在文件的何处
os.path.getsize()：告知对象文件有多大

结束执行：
sys.exit() and SystemExit
sys.exitfunc()
os._exit(status)：跟以上两种不同，它不执行任何清理就直接退出 Python 解释器。
且status 参数是必须的。