廖雪峰讲python高阶函数求导_廖雪峰python课程笔记
1. 可以通过 print(os.sys.path) 来查看python可导入的包的路径情况，这会打印出一个list。当我们import某一个包时，python会根据这个list，从前向后搜寻相匹配的包来导入。当然我们也可以通过修改这个list来改变python要导入的包，既可以append也可以修改某一维的值。
2. 我们也可以通过在site-packages路径下添加.pth文件来永久添加python环境变量: 在python安装路径下的site-packges路径下新建文件**.pth，然后输入路径，一行一个路径。
python基础
1. 数据类型和变量
空格和tab不能混用，一般使用四个空格缩进，可设置编辑器，将tab转换为四个空格。
Python允许用 r' '表示 ' '内部的字符串默认不转义。
如果字符串内部有很多换行，用 \n写在一行里不好阅读，为了简化，Python允许用 '''...'''的格式表示多行内容。
>>> print('''line1
... line2
... line3''')
line1
line2
line3
空值是Python里一个特殊的值，用 None表示。None不能理解为 0，因为 0是有意义的，而 None是一个特殊的空值。
在Python中，同一个变量可以被反复赋值，而且可以是不同类型的变量，这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不匹配，就会报错。
一般用全部大写的变量名表示一个常量， 如：PI = 3.14，但实际上PI还是一个变量。
两种除法：‘ / ’，结果永远是浮点数，即使恰好整除时也是如此；‘ // ’，地板除，结果永远是整数。
Python的整数没有大小限制。Python的浮点数也没有大小限制，但是超出一定范围就直接表示为inf（无限大）。
2. 字符串和编码
编码问题：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。
3. list和tuple
元组通常由不同的数据构成，而列表是相同类型数据的队列。元组表示的是结构，列表表示的是顺序。比如：我们想要记录一个人的信息（身高体重性别）要用tuple，而要记录一群人的信息要用list。
4. 条件判断
要特别注意，不要滥用break和continue语句。break和continue会造成代码执行逻辑分叉过多，容易出错。大多数循环并不需要用到break和continue语句，我们可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑来去掉break和continue语句。
函数
1. 函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”。
2. Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple。
3. Python中的函数参数
位置参数：最常用，按照位置顺序读取。
默认参数：为参数设置默认值，简化函数调用。但是要注意：必选参数在前，默认参数在后；当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数；有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以指出默认参数名；默认参数必须指向不变对象；我们在编写程序时，如果可以设计一个不变对象，那就尽量设计成不变对象。
可变参数：可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple；定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号；Python允许在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去；使用*args表示可变参数是Python的习惯写法。
关键字参数：关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict；定义参数时在参数前加“**”，当把一个dict作为关键字参数传入时，把dict的名字前加上“**”传入；使用 **kw表示关键字参数是Python的习惯写法。
命名关键字参数：对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数，但是到底传入了哪些，需要在函数内部进行检查；如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，指定只接受某些名称的关键字参数；命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数；如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符*了；命名关键字参数必须传入参数名，如果没有传入将报错，也就是定义的命名关键字参数都要传入，一个也不能少。
参数定义顺序：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。虽然可以组合多达5种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。
4. 递归函数
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只用到一个栈帧，而不会出现栈溢出的情况。下例为用尾递归方式求取阶乘：
deffact(n):return fact_iter(n, 1)deffact_iter(num, product):if num == 1:returnproductreturn fact_iter(num - 1, num * product)
可以看到，return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身，num - 1和num * product在函数调用前就会被计算，不影响函数调用。
遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化，Python解释器也没有做优化，所以，即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的，没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
高级特性
1. 切片
对于经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此Python提供切片（Slice）操作符来简化这种操作。
L是一个list，L[0:i] 表示从索引0开始取，一直到索引i-1(注意：不是到i)，一共i个元素。如果第一个索引是0可以把0省略：L[:i]。L[i:j]取出索引i到j-1。L[i:]取出从索引为i的元素开始到最后一个元素。
L[-i]取出list中倒数第i个元素；L[-i:] 取出从倒数第i个元素开始一直到最后一个元素；L[-i,-j]取出从倒数第i个元素开始一直到倒数第j+1个元素（不包括倒数第j个元素）；L[0:-i]取出从第一个元素开始到倒数第i+1个元素，不包括倒数第i个。记住倒数第一个元素的索引是-1。
L[:]取出所有数；L[::k]取出所有数，每隔k个取一个；L[:n:k]取前n个数，每隔k个取一个。
字符串'xxx'也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串。在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数（例如，substring），其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
2. 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）。在Python中，迭代是通过for ... in来完成的。
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的迭代，参见如下代码：
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}>>> for key ind:
...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()。
通过isinstance()方法和collections模块的Iterable类型可以判断一个对象是否可以迭代
>>> from collections importIterable>>> 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
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。
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...print(i, value)
...
0 A1B2 C
3. 列表生成式（list comprehensions）
运用列表生成式，可以快速生成list，可以通过一个list推导出另一个list，而代码却十分简洁。
>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
for循环后面还可以加上if判断
>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 ==0]
[4, 16, 36, 64, 100]
还可以使用两层循环，可以生成全排列
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
列出当前目录下（.）的所有文件和目录名
>>> import os #导入os模块，模块的概念后面讲到
>>> [d for d in os.listdir('.')] #os.listdir可以列出文件和目录
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']
for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value,因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list。
>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C'}>>> [k + '=' + v for k, v ind.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']
把一个list中所有的字符串变成小写
>>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']>>> [s.lower() for s inL]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']
如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower()方法，所以会报错。对此我们可以使用内建的isinstance函数判断一个变量是不是字符串
>>> x = 'abc'
>>> y = 123
>>>isinstance(x, str)
True>>>isinstance(y, str)
False
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