age=18

birthday=1990

student_count=48

height=172.3

weight=103.5

salary=15000.89

>>> a = 1
>>> b = 3
>>> c = a + b
>>> c
4

>>> x = 10
>>> y = 11
>>> x > y
False

name = 'Tony'

address = '上海市浦东新区'

sex = '男'

#1、需要考虑引号嵌套的配对问题
msg = "My name is Tony , I'm 18 years old!" #内层有单引号，外层就需要用双引号
#2、多引号可以写多行字符串
msg = '''
        天下只有两种人。比如一串葡萄到手，一种人挑最好的先吃，另一种人把最好的留到最后吃。
        照例第一种人应该乐观，因为他每吃一颗都是吃剩的葡萄里最好的；第二种人应该悲观，因为他每吃一颗都是吃剩的葡萄里最坏的。
        不过事实却适得其反，缘故是第二种人还有希望，第一种人只有回忆。
      '''

数字可以进行加减乘除等运算，字符串呢？也可以，但只能进行"相加"和"相乘"运算。
>>> name = 'tony'
>>> age = '18'
>>> name + age #相加其实就是简单的字符串拼接
'tony18'
>>> name * 5 #相乘就相当于将字符串相加了5次
'tonytonytonytonytony'

>>> stu_names=['张三','李四','王五']

# 1、列表类型是用索引来对应值，索引代表的是数据的位置，从0开始计数
>>> stu_names=['张三','李四','王五']
>>> stu_names[0] 
'张三'
>>> stu_names[1]
'李四'
>>> stu_names[2]
'王五'
# 2、列表可以嵌套，嵌套取值如下
>>> students_info=[['tony',18,['jack',]],['jason',18,['play','sleep']]]
>>> students_info[0][2][0] #取出第一个学生的第一个爱好
'play'

>>> person_info={'name':'tony','age':18,'height':185.3}

# 1、字典类型是用key来对应值，key可以对值有描述性的功能，通常为字符串类型
>>> person_info={'name':'tony','age':18,'height':185.3}
>>> person_info['name']
'tony'
>>> person_info['age']
18
>>> person_info['height']
185.3
# 2、字典可以嵌套，嵌套取值如下
>>> students=[
... {'name':'tony','age':38,'hobbies':['play','sleep']},
... {'name':'jack','age':18,'hobbies':['read','sleep']},
... {'name':'rose','age':58,'hobbies':['music','read','sleep']},
... ]
>>> students[1]['hobbies'][1] #取第二个学生的第二个爱好
'sleep'

>>> is_ok = True
>>> is_ok = False

# 通常用来当作判断的条件，我们将在if判断中用到它

# 1、定义：
# 1.1 整型int的定义
age=10  # 本质age = int(10)

# 1.2 浮点型float的定义
salary=3000.3  # 本质salary=float(3000.3)

# 注意：名字+括号的意思就是调用某个功能，比如
# print(...)调用打印功能
# int(...)调用创建整型数据的功能
# float(...)调用创建浮点型数据的功能

# 1、数据类型转换
# 1.1 int可以将由纯整数构成的字符串直接转换成整型，若包含其他任意非整数符号，则会报错
>>> s = '123'
>>> res = int(s)
>>> res,type(res)
(123, <class 'int'>)

>>> int('12.3') # 错误演示：字符串内包含了非整数符号.
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '12.3'

# 1.2 进制转换
# 十进制转其他进制
>>> bin(3)
'0b11'
>>> oct(9)
'0o11'
>>> hex(17)
'0x11'
# 其他进制转十进制
>>> int('0b11',2)
3
>>> int('0o11',8)
9
>>> int('0x11',16)
17

# 1.3 float同样可以用来做数据类型的转换
>>> s = '12.3'
>>> res=float(s)
>>> res,type(res)
(12.3, <class 'float'>)

# 定义：在单引号\双引号\三引号内包含一串字符
name1 = 'jason'  # 本质:name = str('任意形式内容')
name2 = "lili"  # 本质:name = str("任意形式内容")
name3 = """ricky"""  # 本质:name = str("""任意形式内容""")

# 数据类型转换：str()可以将任意数据类型转换成字符串类型，例如 
>>> type(str([1,2,3])) # list->str
<class 'str'>
>>> type(str({"name":"jason","age":18})) # dict->str
<class 'str'>
>>> type(str((1,2,3)))  # tuple->str
<class 'str'>
>>> type(str({1,2,3,4})) # set->str
<class 'str'>

>>> str1 = 'hello python!'


# 1.按索引取值(正向取，反向取)：
# 1.1 正向取(从左往右)
>>> str1[6]
p
# 1.2 反向取(负号表示从右往左)
>>> str1[-4]
h
# 1.3 对于str来说，只能按照索引取值，不能改
>>> str1[0]='H' # 报错TypeError


# 2.切片(顾头不顾尾，步长)
# 2.1 顾头不顾尾：取出索引为0到8的所有字符
>>> str1[0:9]  
hello pyt
# 2.2 步长：0:9:2,第三个参数2代表步长，会从0开始，每次累加一个2即可，所以会取出索引0、2、4、6、8的字符
>>> str1[0:9:2]  
hlopt 
# 2.3 反向切片
>>> str1[::-1]  # -1表示从右往左依次取值
!nohtyp olleh

# 3.长度len
# 3.1 获取字符串的长度，即字符的个数，但凡存在于引号内的都算作字符)
>>> len(str1) # 空格也算字符
13

# 4.成员运算 in 和 not in    
# 4.1 int:判断hello 是否在 str1里面
>>> 'hello' in str1  
True
# 4.2 not in:判断tony 是否不在 str1里面
>>> 'tony' not in str1 
True

# 5.strip移除字符串首尾指定的字符(默认移除空格)
# 5.1 括号内不指定字符，默认移除首尾空白字符(空格、\n、\t)
>>> str1 = '  life is short!  '
>>> str1.strip()  
life is short!

# 5.2 括号内指定字符，移除首尾指定的字符
>>> str2 = '**tony**'  
>>> str2.strip('*')  
tony

# 6.切分split
# 6.1 括号内不指定字符，默认以空格作为切分符号
>>> str3='hello world'
>>> str3.split()
['hello', 'world']
# 6.2 括号内指定分隔字符，则按照括号内指定的字符切割字符串
>>> str4 = '127.0.0.1'
>>> str4.split('.')  
['127', '0', '0', '1']  # 注意:split切割得到的结果是列表数据类型


# 7.循环
>>> str5 = '今天你好吗？'
>>> for line in str5:  # 依次取出字符串中每一个字符
...     print(line)
...
今
天
你
好
吗
？

>>> str1 = '**tony***'

>>> str1.strip('*')  # 移除左右两边的指定字符
'tony'
>>> str1.lstrip('*')  # 只移除左边的指定字符
tony***
>>> str1.rstrip('*')  # 只移除右边的指定字符
**tony

>>> str2 = 'My nAme is tonY！'

>>> str2.lower()  # 将英文字符串全部变小写
my name is tony！
>>> str2.upper()  # 将英文字符串全部变大写
MY NAME IS TONY！

>>> str3 = 'tony jam'

# startswith()判断字符串是否以括号内指定的字符开头，结果为布尔值True或False
>>> str3.startswith('t') 
True
>>> str3.startswith('j')
False
# endswith()判断字符串是否以括号内指定的字符结尾，结果为布尔值True或False
>>> str3.endswith('jam')
True
>>> str3.endswith('tony')  
False

# format括号内在传参数时完全可以打乱顺序，但仍然能指名道姓地为指定的参数传值，name=‘tony’就是传给{name}
>>> str4 = 'my name is {name}, my age is {age}!'.format(age=18,name='tony')
>>> str4  
'my name is tony, my age is 18!'

>>> str4 = 'my name is {name}{name}{name}, my age is {name}!'.format(name='tony', age=18)
>>> str4  
'my name is tonytonytony, my age is tony!'

# 类似于%s的用法，传入的值会按照位置与{}一一对应
>>> str4 = 'my name is {}, my age is {}!'.format('tony', 18)
>>> str4 
my name is tony, my age is 18!
# 把format传入的多个值当作一个列表，然后用{索引}取值
>>> str4 = 'my name is {0}, my age is {1}!'.format('tony', 18)
>>> str4
my name is tony, my age is 18!

>>> str4 = 'my name is {1}, my age is {0}!'.format('tony', 18)
>>> str4  
my name is 18, my age is tony!

>>> str4 = 'my name is {1}, my age is {1}!'.format('tony', 18)
>>> str4  
my name is 18, my age is 18!

# split会按照从左到右的顺序对字符串进行切分，可以指定切割次数
>>> str5='C:/a/b/c/d.txt'
>>> str5.split('/',1)
['C:', 'a/b/c/d.txt']  

# rsplit刚好与split相反，从右往左切割，可以指定切割次数
>>> str5='a|b|c'
>>> str5.rsplit('|',1)
['a|b', 'c']

# 从可迭代对象中取出多个字符串，然后按照指定的分隔符进行拼接，拼接的结果为字符串
>>> '%'.join('hello') # 从字符串'hello'中取出多个字符串，然后按照%作为分隔符号进行拼接
'h%e%l%l%o'
>>> '|'.join(['tony','18','read'])  # 从列表中取出多个字符串，然后按照*作为分隔符号进行拼接
'tony|18|read'

# 用新的字符替换字符串中旧的字符
>>> str7 = 'my name is tony, my age is 18!'  # 将tony的年龄由18岁改成73岁
>>> str7 = str7.replace('18', '73')  # 语法:replace('旧内容', '新内容')
>>> str7
my name is tony, my age is 73!

# 可以指定修改的个数
>>> str7 = 'my name is tony, my age is 18!'
>>> str7 = str7.replace('my', 'MY',1) # 只把一个my改为MY
>>> str7
'MY name is tony, my age is 18!'

# 判断字符串是否是纯数字组成，返回结果为True或False
>>> str8 = '5201314'
>>> str8.isdigit()
True

>>> str8 = '123g123'
>>> str8.isdigit()
False

# 1.find,rfind,index,rindex,count
# 1.1 find：从指定范围内查找子字符串的起始索引，找得到则返回数字1，找不到则返回-1
>>> msg='tony say hello'
>>> msg.find('o',1,3)  # 在索引为1和2(顾头不顾尾)的字符中查找字符o的索引
1  
# 1.2 index:同find,但在找不到时会报错
>>> msg.index('e',2,4) # 报错ValueError
# 1.3 rfind与rindex：略
# 1.4 count:统计字符串在大字符串中出现的次数
>>> msg = "hello everyone"
>>> msg.count('e')  # 统计字符串e出现的次数
4
>>> msg.count('e',1,6)  # 字符串e在索引1~5范围内出现的次数
1

# 2.center,ljust,rjust,zfill
>>> name='tony'
>>> name.center(30,'-')  # 总宽度为30，字符串居中显示，不够用-填充
-------------tony-------------
>>> name.ljust(30,'*')  # 总宽度为30，字符串左对齐显示，不够用*填充
tony**************************
>>> name.rjust(30,'*')  # 总宽度为30，字符串右对齐显示，不够用*填充
**************************tony
>>> name.zfill(50)  # 总宽度为50，字符串右对齐显示，不够用0填充
0000000000000000000000000000000000000000000000tony

# 3.expandtabs
>>> name = 'tony\thello'  # \t表示制表符(tab键)
>>> name
tony    hello
>>> name.expandtabs(1)  # 修改\t制表符代表的空格数
tony hello

# 4.captalize,swapcase,title
# 4.1 captalize：首字母大写
>>> message = 'hello everyone nice to meet you!'
>>> message.capitalize()
Hello everyone nice to meet you!  
# 4.2 swapcase：大小写翻转
>>> message1 = 'Hi girl, I want make friends with you!'
>>> message1.swapcase()  
hI GIRL, i WANT MAKE FRIENDS WITH YOU!  
#4.3 title：每个单词的首字母大写
>>> msg = 'dear my friend i miss you very much'
>>> msg.title()
Dear My Friend I Miss You Very Much 

# 5.is数字系列
#在python3中
num1 = b'4' #bytes
num2 = u'4' #unicode,python3中无需加u就是unicode
num3 = '四' #中文数字
num4 = 'Ⅳ' #罗马数字

#isdigt:bytes,unicode
>>> num1.isdigit()
True
>>> num2.isdigit()
True
>>> num3.isdigit()
False
>>> num4.isdigit() 
False

#isdecimal:uncicode(bytes类型无isdecimal方法)
>>> num2.isdecimal() 
True
>>> num3.isdecimal() 
False
>>> num4.isdecimal() 
False

#isnumberic:unicode,中文数字,罗马数字(bytes类型无isnumberic方法)
>>> num2.isnumeric() 
True
>>> num3.isnumeric() 
True
>>> num4.isnumeric() 
True

# 三者不能判断浮点数
>>> num5 = '4.3'
>>> num5.isdigit()
False
>>> num5.isdecimal()
False
>>> num5.isnumeric()
False

'''
总结:
    最常用的是isdigit,可以判断bytes和unicode类型,这也是最常见的数字应用场景
    如果要判断中文数字或罗马数字,则需要用到isnumeric。
'''

# 6.is其他
>>> name = 'tony123'
>>> name.isalnum() #字符串中既可以包含数字也可以包含字母
True
>>> name.isalpha() #字符串中只包含字母
False
>>> name.isidentifier()
True
>>> name.islower()  # 字符串是否是纯小写
True
>>> name.isupper()  # 字符串是否是纯大写
False
>>> name.isspace()  # 字符串是否全是空格
False
>>> name.istitle()  # 字符串中的单词首字母是否都是大写
False

# 定义：在[]内,用逗号分隔开多个任意数据类型的值
l1 = [1,'a',[1,2]]  # 本质:l1 = list([1,'a',[1,2]])

# 但凡能被for循环遍历的数据类型都可以传给list()转换成列表类型，list()会跟for循环一样遍历出数据类型中包含的每一个元素然后放到列表中
>>> list('wdad') # 结果：['w', 'd', 'a', 'd'] 
>>> list([1,2,3]) # 结果：[1, 2, 3]
>>> list({"name":"jason","age":18}) #结果：['name', 'age']
>>> list((1,2,3)) # 结果：[1, 2, 3] 
>>> list({1,2,3,4}) # 结果：[1, 2, 3, 4]

# 1.按索引存取值(正向存取+反向存取)：即可存也可以取  
# 1.1 正向取(从左往右)
>>> my_friends=['tony','jason','tom',4,5]
>>> my_friends[0]  
tony
# 1.2 反向取(负号表示从右往左)
>>> my_friends[-1]  
5
# 1.3 对于list来说，既可以按照索引取值，又可以按照索引修改指定位置的值，但如果索引不存在则报错
>>> my_friends = ['tony','jack','jason',4,5]
>>> my_friends[1] = 'martthow'
>>> my_friends
['tony', 'martthow', 'jason', 4, 5]


# 2.切片(顾头不顾尾，步长)
# 2.1 顾头不顾尾：取出索引为0到3的元素
>>> my_friends[0:4] 
['tony', 'jason', 'tom', 4]
# 2.2 步长：0:4:2,第三个参数2代表步长，会从0开始，每次累加一个2即可，所以会取出索引0、2的元素
>>> my_friends[0:4:2]  
['tony', 'tom']

# 3.长度
>>> len(my_friends)
5

# 4.成员运算in和not in
>>> 'tony' in my_friends
True
>>> 'xxx' not in my_friends
True

# 5.添加
# 5.1 append()列表尾部追加元素
>>> l1 = ['a','b','c']
>>> l1.append('d')
>>> l1
['a', 'b', 'c', 'd']

# 5.2 extend()一次性在列表尾部添加多个元素
>>> l1.extend(['a','b','c'])
>>> l1
['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'b', 'c']

# 5.3 insert()在指定位置插入元素
>>> l1.insert(0,"first")  # 0表示按索引位置插值
>>> l1
['first', 'a', 'b', 'c', 'alisa', 'a', 'b', 'c']

# 6.删除
# 6.1 del
>>> l = [11,22,33,44]
>>> del l[2]  # 删除索引为2的元素
>>> l
[11,22,44]

# 6.2 pop()默认删除列表最后一个元素，并将删除的值返回，括号内可以通过加索引值来指定删除元素
>>> l = [11,22,33,22,44]
>>> res=l.pop()
>>> res
44
>>> res=l.pop(1)
>>> res
22

# 6.3 remove()括号内指名道姓表示要删除哪个元素，没有返回值
>>> l = [11,22,33,22,44]
>>> res=l.remove(22) # 从左往右查找第一个括号内需要删除的元素
>>> print(res)
None

# 7.reverse()颠倒列表内元素顺序
>>> l = [11,22,33,44]
>>> l.reverse() 
>>> l
[44,33,22,11]

# 8.sort()给列表内所有元素排序
# 8.1 排序时列表元素之间必须是相同数据类型，不可混搭，否则报错
>>> l = [11,22,3,42,7,55]
>>> l.sort()
>>> l 
[3, 7, 11, 22, 42, 55]  # 默认从小到大排序
>>> l = [11,22,3,42,7,55]
>>> l.sort(reverse=True)  # reverse用来指定是否跌倒排序，默认为False
>>> l 
[55, 42, 22, 11, 7, 3]
# 8.2 了解知识：
# 我们常用的数字类型直接比较大小，但其实，字符串、列表等都可以比较大小，原理相同：都是依次比较对应位置的元素的大小，如果分出大小，则无需比较下一个元素，比如
>>> l1=[1,2,3]
>>> l2=[2,]
>>> l2 > l1
True
# 字符之间的大小取决于它们在ASCII表中的先后顺序，越往后越大
>>> s1='abc'
>>> s2='az'
>>> s2 > s1 # s1与s2的第一个字符没有分出胜负，但第二个字符'z'>'b',所以s2>s1成立
True
# 所以我们也可以对下面这个列表排序
>>> l = ['A','z','adjk','hello','hea']
>>> l.sort()
>>> l
['A', 'adjk', 'hea', 'hello','z']

# 9.循环
# 循环遍历my_friends列表里面的值
for line in my_friends:
    print(line) 
'tony'
'jack'
'jason'
4
5

>>> l=[1,2,3,4,5,6]
>>> l[0:3:1] 
[1, 2, 3]  # 正向步长
>>> l[2::-1] 
[3, 2, 1]  # 反向步长

# 通过索引取值实现列表翻转
>>> l[::-1]
[6, 5, 4, 3, 2, 1]

# 在()内用逗号分隔开多个任意类型的值
>>> countries = ("中国"，"美国"，"英国")  # 本质:countries = tuple("中国"，"美国"，"英国")
# 强调：如果元组内只有一个值，则必须加一个逗号，否则()就只是包含的意思而非定义元组
>>> countries = ("中国"，)  # 本质:countries = tuple("中国")

# 但凡能被for循环的遍历的数据类型都可以传给tuple()转换成元组类型
>>> tuple('wdad') # 结果：('w', 'd', 'a', 'd') 
>>> tuple([1,2,3]) # 结果：(1, 2, 3)
>>> tuple({"name":"jason","age":18}) # 结果：('name', 'age')
>>> tuple((1,2,3)) # 结果：(1, 2, 3)
>>> tuple({1,2,3,4}) # 结果：(1, 2, 3, 4)
# tuple()会跟for循环一样遍历出数据类型中包含的每一个元素然后放到元组中

>>> tuple1 = (1, 'hhaha', 15000.00, 11, 22, 33) 
# 1、按索引取值(正向取+反向取)：只能取，不能改否则报错！  
>>> tuple1[0]
1
>>> tuple1[-2]
22
>>> tuple1[0] = 'hehe'  # 报错：TypeError:

# 2、切片(顾头不顾尾，步长)
>>> tuple1[0:6:2] 
(1, 15000.0, 22)

# 3、长度
>>> len(tuple1)  
6

# 4、成员运算 in 和 not in
>>> 'hhaha' in tuple1 
True
>>> 'hhaha' not in tuple1  
False 

# 5、循环
>>> for line in tuple1:
...     print(line)
1
hhaha
15000.0
11
22
33

# 定义：在{}内用逗号分隔开多元素，每一个元素都是key:value的形式，其中value可以是任意类型，而key则必须是不可变类型，详见第八小节，通常key应该是str类型，因为str类型会对value有描述性的功能
info={'name':'tony','age':18,'sex':'male'} #本质info=dict({....})
# 也可以这么定义字典
info=dict(name='tony',age=18,sex='male') # info={'age': 18, 'sex': 'male', 'name': 'tony'}

# 转换1: 
>>> info=dict([['name','tony'],('age',18)])
>>> info
{'age': 18, 'name': 'tony'}

# 转换2：fromkeys会从元组中取出每个值当做key，然后与None组成key:value放到字典中
>>> {}.fromkeys(('name','age','sex'),None)  
{'age': None, 'sex': None, 'name': None}

# 1、按key存取值：可存可取
# 1.1 取
>>> dic = {
...     'name': 'xxx',
...     'age': 18,
...     'hobbies': ['play game', 'basketball']
... }
>>> dic['name']
'xxx'
>>> dic['hobbies'][1]
'basketball'
# 1.2 对于赋值操作，如果key原先不存在于字典，则会新增key:value
>>> dic['gender'] = 'male'  
>>> dic
{'name': 'tony', 'age': 18, 'hobbies': ['play game', 'basketball'],'gender':'male'}
# 1.3 对于赋值操作，如果key原先存在于字典，则会修改对应value的值
>>> dic['name'] = 'tony'
>>> dic
{'name': 'tony', 'age': 18, 'hobbies': ['play game', 'basketball']}


# 2、长度len
>>> len(dic) 
3


# 3、成员运算in和not in
>>> 'name' in dic  # 判断某个值是否是字典的key
True


# 4、删除
>>> dic.pop('name')  # 通过指定字典的key来删除字典的键值对
>>> dic
{'age': 18, 'hobbies': ['play game', 'basketball']}


# 5、键keys()，值values()，键值对items()
>>> dic = {'age': 18, 'hobbies': ['play game', 'basketball'], 'name': 'xxx'}
# 获取字典所有的key
>>> dic.keys()  
dict_keys(['name', 'age', 'hobbies'])
# 获取字典所有的value
>>> dic.values()
dict_values(['xxx', 18, ['play game', 'basketball']])
# 获取字典所有的键值对
>>> dic.items()
dict_items([('name', 'xxx'), ('age', 18), ('hobbies', ['play game', 'basketball'])])


# 6、循环
# 6.1 默认遍历的是字典的key
>>> for key in dic:
...     print(key)
... 
age
hobbies
name
# 6.2 只遍历key
>>> for key in dic.keys():
...     print(key)
... 
age
hobbies
name
# 6.3 只遍历value
>>> for key in dic.values():
...     print(key)
... 
18
['play game', 'basketball']
xxx
# 6.4 遍历key与value
>>> for key in dic.items():
...     print(key)
... 
('age', 18)
('hobbies', ['play game', 'basketball'])
('name', 'xxx')

>>> dic= {'k1':'jason','k2':'Tony','k3':'JY'}
>>> dic.get('k1')
'jason'  # key存在，则获取key对应的value值
>>> res=dic.get('xxx') # key不存在，不会报错而是默认返回None
>>> print(res)
None  
>>> res=dic.get('xxx',666) # key不存在时，可以设置默认返回的值
>>> print(res)
666 
# ps:字典取值建议使用get方法

>>> dic= {'k1':'jason','k2':'Tony','k3':'JY'}
>>> v = dic.pop('k2')  # 删除指定的key对应的键值对,并返回值
>>> dic
{'k1': 'jason', 'kk2': 'JY'}
>>> v
'Tony'

>>> dic= {'k1':'jason','k2':'Tony','k3':'JY'}
>>> item = dic.popitem()  # 随机删除一组键值对,并将删除的键值放到元组内返回
>>> dic
{'k3': 'JY', 'k2': 'Tony'}
>>> item
('k1', 'jason')

# 用新字典更新旧字典，有则修改，无则添加
>>> dic= {'k1':'jason','k2':'Tony','k3':'JY'}
>>> dic.update({'k1':'JN','k4':'xxx'})
>>> dic
{'k1': 'JN', 'k3': 'JY', 'k2': 'Tony', 'k4': 'xxx'}

>>> dic = dict.fromkeys(['k1','k2','k3'],[])
>>> dic
{'k1': [], 'k2': [], 'k3': []}

# key不存在则新增键值对，并将新增的value返回
>>> dic={'k1':111,'k2':222}
>>> res=dic.setdefault('k3',333)
>>> res
333
>>> dic # 字典中新增了键值对
{'k1': 111, 'k3': 333, 'k2': 222}

# key存在则不做任何修改，并返回已存在key对应的value值
>>> dic={'k1':111,'k2':222}
>>> res=dic.setdefault('k1',666)
>>> res
111
>>> dic # 字典不变
{'k1': 111, 'k2': 222}

"""
定义：在{}内用逗号分隔开多个元素，集合具备以下三个特点：
     1：每个元素必须是不可变类型
     2：集合内没有重复的元素
     3：集合内元素无序
"""
s = {1,2,3,4}  # 本质 s = set({1,2,3,4})

# 注意1：列表类型是索引对应值，字典是key对应值，均可以取得单个指定的值，而集合类型既没有索引也没有key与值对应，所以无法取得单个的值，而且对于集合来说，主要用于去重与关系元素，根本没有取出单个指定值这种需求。

# 注意2:{}既可以用于定义dict，也可以用于定义集合，但是字典内的元素必须是key:value的格式，现在我们想定义一个空字典和空集合，该如何准确去定义两者?
d = {} # 默认是空字典 
s = set() # 这才是定义空集合

# 但凡能被for循环的遍历的数据类型（强调：遍历出的每一个值都必须为不可变类型）都可以传给set()转换成集合类型
>>> s = set([1,2,3,4])
>>> s1 = set((1,2,3,4))
>>> s2 = set({'name':'jason',})
>>> s3 = set('egon')
>>> s,s1,s2,s3
{1, 2, 3, 4} {1, 2, 3, 4} {'name'} {'e', 'o', 'g', 'n'}

>>> friends1 = {"zero","kevin","jason","egon"} # 用户1的好友们 
>>> friends2 = {"Jy","ricky","jason","egon"}   # 用户2的好友们

# 1.合集/并集(|)：求两个用户所有的好友（重复好友只留一个）
>>> friends1 | friends2
{'kevin', 'ricky', 'zero', 'jason', 'Jy', 'egon'}

# 2.交集(&)：求两个用户的共同好友
>>> friends1 & friends2
{'jason', 'egon'}

# 3.差集(-)：
>>> friends1 - friends2 # 求用户1独有的好友
{'kevin', 'zero'}
>>> friends2 - friends1 # 求用户2独有的好友
{'ricky', 'Jy'}

# 4.对称差集(^) # 求两个用户独有的好友们（即去掉共有的好友）
>>> friends1 ^ friends2
{'kevin', 'zero', 'ricky', 'Jy'}

# 5.值是否相等(==)
>>> friends1 == friends2
False

# 6.父集：一个集合是否包含另外一个集合
# 6.1 包含则返回True
>>> {1,2,3} > {1,2}
True
>>> {1,2,3} >= {1,2}
True
# 6.2 不存在包含关系，则返回False
>>> {1,2,3} > {1,3,4,5}
False
>>> {1,2,3} >= {1,3,4,5}
False


# 7.子集
>>> {1,2} < {1,2,3}
True
>>> {1,2} <= {1,2,3}
True

# 1. 只能针对不可变类型
# 2. 集合本身是无序的，去重之后无法保留原来的顺序

>>> l=['a','b',1,'a','a']
>>> s=set(l)
>>> s # 将列表转成了集合
{'b', 'a', 1}
>>> l_new=list(s) # 再将集合转回列表
>>> l_new
['b', 'a', 1] # 去除了重复，但是打乱了顺序

# 针对不可变类型，并且保证顺序则需要我们自己写代码实现，例如
l=[
    {'name':'lili','age':18,'sex':'male'},
    {'name':'jack','age':73,'sex':'male'},
    {'name':'tom','age':20,'sex':'female'},
    {'name':'lili','age':18,'sex':'male'},
    {'name':'lili','age':18,'sex':'male'},
]

new_l=[]

for dic in l:
    if dic not in new_l:
        new_l.append(dic)

print(new_l)
# 结果：既去除了重复，又保证了顺序，而且是针对不可变类型的去重
[
    {'age': 18, 'sex': 'male', 'name': 'lili'}, 
    {'age': 73, 'sex': 'male', 'name': 'jack'}, 
    {'age': 20, 'sex': 'female', 'name': 'tom'}
]

# 1.长度
>>> s={'a','b','c'}
>>> len(s)
3

# 2.成员运算
>>> 'c' in s
True

# 3.循环
>>> for item in s:
...     print(item)
... 
c
a
b

"""
一.关系运算
　　有如下两个集合，pythons是报名python课程的学员名字集合，linuxs是报名linux课程的学员名字集合
　　pythons={'jason','egon','kevin','ricky','gangdan','biubiu'}
　　linuxs={'kermit','tony','gangdan'}
　　1. 求出即报名python又报名linux课程的学员名字集合
　　2. 求出所有报名的学生名字集合
　　3. 求出只报名python课程的学员名字
　　4. 求出没有同时这两门课程的学员名字集合
"""
# 求出即报名python又报名linux课程的学员名字集合
>>> pythons & linuxs
# 求出所有报名的学生名字集合
>>> pythons | linuxs
# 求出只报名python课程的学员名字
>>> pythons - linuxs
# 求出没有同时这两门课程的学员名字集合
>>> pythons ^ linuxs

>>> x = 10
>>> id(x)
1830448896 
>>> x = 20
>>> id(x)
1830448928
# 内存地址改变了，说明整型是不可变数据类型，浮点型也一样

>>> x = "Jy"
>>> id(x)
938809263920 
>>> x = "Ricky"
>>> id(x)
938809264088
# 内存地址改变了，说明字符串是不可变数据类型

>>> list1 = ['tom','jack','egon']
>>> id(list1)
486316639176
>>> list1[2] = 'kevin'
>>> id(list1)
486316639176
>>> list1.append('lili')
>>> id(list1)
486316639176
# 对列表的值进行操作时，值改变但内存地址不变，所以列表是可变数据类型

>>> t1 = ("tom","jack",[1,2])
>>> t1[0]='TOM' # 报错：TypeError
>>> t1.append('lili') # 报错：TypeError
# 元组内的元素无法修改，指的是元组内索引指向的内存地址不能被修改
>>> t1 = ("tom","jack",[1,2])
>>> id(t1[0]),id(t1[1]),id(t1[2])
(4327403152, 4327403072, 4327422472)
>>> t1[2][0]=111 # 如果元组中存在可变类型，是可以修改，但是修改后的内存地址不变
>>> t1
('tom', 'jack', [111, 2])
>>> id(t1[0]),id(t1[1]),id(t1[2]) # 查看id仍然不变
(4327403152, 4327403072, 4327422472)

>>> dic = {'name':'egon','sex':'male','age':18}
>>> 
>>> id(dic)
4327423112
>>> dic['age']=19
>>> dic
{'age': 19, 'sex': 'male', 'name': 'egon'}
>>> id(dic)
4327423112
# 对字典进行操作时，值改变的情况下，字典的id也是不变，即字典也是可变数据类型

多态指的是一类事务有多种形态，比如动物有多种形态：猫、狗、猪

class Animal:       #同一类事物:动物
    def talk(self):
        pass
class Cat(Animal):  #动物的形态之一:猫
    def talk(self):
        print('喵喵喵')
class Dog(Animal):  #动物的形态之二:狗
    def talk(self):
        print('汪汪汪')
class Pig(Animal):  #动物的形态之三:猪
    def talk(self):
        print('哼哼哼')

#实例化得到三个对象
>>> cat=Cat()
>>> dog=Dog()
>>> pig=Pig()

# 多态性指的是：可以在不用考虑对象具体类型的情况下而直接使用对象，这就需要在设计时，把对象的使用方法统一成一种

例如：
    cat、dog、pig都是动物，但凡是动物肯定有talk方法， 于是我们可以不用考虑它们三者具体是什么类型的动物，而直接使用talk方法
    
>>> cat.talk()
喵喵喵
>>> dog.talk()
汪汪汪
>>> pig.talk()
哼哼哼

更进一步,我们可以定义一个统一的接口来使用

>>> def Talk(animal):
...     animal.talk()
... 
>>> Talk(cat)
喵喵喵
>>> Talk(dog)
汪汪汪
>>> Talk(pig)
哼哼哼

python中一切皆对象，本身就支持多态性

# 我们可以在不考虑三者类型的情况下直接使用统计三个对象的长度
s.__len__()
l.__len__()
t.__len__()

# Python内置了一个统一的接口
len(s)
len(l)
len(t)

多态性的好处在于增强了程序的灵活性和可扩展性

例如：
    通过继承Animal类创建了一个新的类，实例化得到的对象obj，可以使用相同的方式去使用obj.talk()
    
>>> class Wolf(Animal): #动物的另外一种形态：狼
...     def talk(self):
...         print('嗷...')
... 
>>> wolf=Wolf() # 实例出一匹狼
>>> wolf.talk() # 使用者根本无需关心wolf是什么类型而调用talk
嗷...

综上所述，可知：
    '多态性的本质在于不同的类中定义有相同的方法名，这样我们就可以不考虑类，而统一用一种方法去使用对象，可以通过在父类中引入抽象类的概念来硬性限制子类必须有某些方法名'
    
import abc

# 指定metaclass属性将类设置为抽象类，抽象类本身只是用来约束子类的，不能被实例化
class Animal(metaclass=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractmethod # 该装饰器限制子类必须定义有一个名为talk的方法
    def talk(self): # 抽象方法中无需实现具体的功能
        pass

class Cat(Animal): # 但凡继承Animal的子类都必须遵循Animal规定的标准
    def talk(self):
        pass

cat=Cat() # 若子类中没有一个名为talk的方法则会抛出异常TypeError，无法实例化

    其实我们完全可以不依赖继承，只需要制造出外观和行为相同的对象，同样可以实现不考虑对象类型而使用对象，这正是python崇尚的'鸭子类型'
    鸭子类型：如果看起来像、叫声像且走起路来也像鸭子，那么它就是鸭子
    
'比起继承的方式，鸭子类型在某种程度上实现了程序的松耦合度'

例如：

#二者看起来都像文件,因而就可以当文件一样去用，然而它们并没有直接的关系
class Txt: #Txt类有两个与文件类型同名的方法，即read和write
    def read(self):
        pass
    def write(self):
        pass

class Disk: #Disk类也有两个与文件类型同名的方法：read和write
    def read(self):
        pass
    def write(self):
        pass 

    所有软件都是运行在硬件之上的，与运行软件相关的三大核心硬件为cpu、内存、硬盘，我们需要明白三点
# 1 软件运行前，软件的代码及其相关数据都是存放在硬盘中的

# 2 任何软件的启动都是将数据从硬盘读入内存，然后cpu从内存中取出指令并执行

# 3 软件运行过程中产生的数据最先都是存放于内存中的，若想永久保存软件产生的数据，则需要将数据由内存写入硬盘

# 阶段1 启动一个文本编辑器(文本编辑器如nodepad++， pycharm， word...)

# 阶段2 文件编辑器会将文件内容从硬盘读入内存

# 阶段3 文本编辑器会将刚刚读入内存的内容显示到屏幕上

    以python test.py为例，执行流程如下↓↓↓

# 阶段1 启动python解释器，此时就相当于启动了一个文本编辑器

# 阶段2 python解释器相当于文本编辑器，从硬盘上将test.py的内容读入到内存中

# 阶段3 python解释器解释执行刚刚读入的内存的内容，开始识别python语法

    python解释器与文本编辑器的异同如下：

# 1 相同点：前两个阶段二者完全一致，都是将硬盘中文件的内容读入内存
(python解释器是解释执行文件内容的，因而python解释器具备读py文件的功能，这一点与文本编辑器一样)

# 2 不同点：在阶段3时，针对内存中读入的内容处理方式不同
(文本编辑器将文件内容读入内存后，是为了显示或者编辑，根本不会去理会python语法，而python解释器将文件内容读入内存后，可不是为了给你瞅一眼python代码写的是啥，而是为了执行python代码，会识别python语法)

人类再与计算机交互时，用的都是人类能读懂的字符，如中文字符、英文字符、日文字符...

而计算机只能识别二进制数

# 二进制数即由0和1组成的数字，如010101010101001，计算机是基于电工作的，电的特性即高低电频人类从逻辑层面将髙电频对应为数字1，低电频对应为数字0，这直接决定了计算机可是识别的是由0和1组成的数字

由人类的字符到计算机中的数字，必须经历一个过程↓↓↓
字符 ---> 翻译 ---> 数字

翻译的过程必须参照一个特定的标准，该标准称之为字符编码表，该表上存放的就是字符与数字一一对应的关系

字符编码中的编码指的是翻译或者转换的意思是，即将人能理解的字符翻译成计算机能识别的数字

现代计算机起源于美国，所以最先考虑的仅仅是让计算机识别英文字符，于是诞生了ASCII表

# ASCII表的特点
    1 只有英文字符与数字的一一对应关系
    2 一个英文字符对应1bytes，1bytes=8bit， 8bit最多包含256个数字，可以对应256个字符，足够表示所有的英文字符

为了让计算机能够识别中文和英文，中国人制定了gbk

# gbk表的特点
    1 只有中文字符、英文字符与数字的一一对应关系
    2 一个英文字符对应1bytes
      一个中文字符对应2bytes
        补充说明：1bytes = 8bit，8bit最多包含256个数字，可以对应256个字符，足够表示所有英文字符
                2bytes = 16bit，16bit最多包含65536个字符，足够表示所有中文字符

每个国家都有各自的字符(语言),为了让计算能够识别自己国家的字符外加英文字符， 各个国家都制定了自己的字符编码表

# shift_JIS表的特点
    1 只有日文字符、英文字符与数字的一一对应关系
    
# Euc_kr表的特点
    1 只有韩文字符、英文字符与数字的一一对应关系

图1中，文本编辑存取文件的原理如下
	文本文件内容全都为字符，无论存取都是涉及到字符编码的问题
    
    # 1 存(写)文本文件
    人类通过文本编辑器输入的字符会被转换成ASCII格式的二进制存放于内存中，如果需要永久保存，则直接将内存中的ASCII格式的二进制写入硬盘
    
    # 2 取(读)文本文件
    直接将硬盘中的ASCII格式的二进制读入内存，然后通过ASCII表反解成英文字符
    
图2图3也都是相同的过程，此时无论是存还是取，由于采用的字符编码表一样，所以肯定不会出现乱码问题，但问题是在美国人用的计算机里只能输入英文字符，而在中国人用的计算机里只能输入中文和英文字符...

毫无疑问我们希望计算机允许我们输入的万国字符均可识别，不乱码，而现阶段计算机采用的字符编码表ASCII、gbk、shift_jis都无法识别万国字符，所以我们必须制定一个兼容万国字符的编码表

Unicode于1990年开始研发，1994年正式公布，具备两大特点：
# 1 存在所有语言中的所有字符与数字的一一对应关系，即兼容万国字符

# 2 与传统的字符编码的二进制数都有对应关系

很多地方或老的系统、应用软件仍会采用各种各样传统的编码，这是历史遗留问题。此处需要强调：

	软件是存放于硬盘的，而运行软件是要将软件加载到内存的，面对硬盘中存放的各种传统编码的软件，想让我们的计算机能够将他们全部正常运行而不出现乱码，内存中必须有一种兼容万国的编码，并且该编码需要与其他编码有相对饮的映射/转换关系，这就是Unicode的第二大特点产生的缘由

文本编辑器输入任何字符都是最先存于内存中的，而内存是Unicode编码的，若存放于硬盘中，则可以转换成任意其他编码，只要该编码可以支持相应的字符
# 英文字符可以背ASCII识别    
    英文字符 ---> Unicode格式的数字 --->ASCII格式的数字
    
# 中文字符、英文字符可以背gbk识别
    中文字符、英文字符 ---> Unicode格式的数字 ---> gbk格式的数字
    
# 日文字符、英文字符可以被shift_JIS识别
    日文字符、英文字符 ---> Unicode格式的数字 ---> shift_JIS格式的数字

注意：
	如果保存到硬盘的是gbk格式的二进制，当初用户输入的字符只能是中文或英文，同理，如果保存到硬盘的是shift_JIS格式的二进制，当初用户输入的字符只能是日文或英文，如果我们输入的字符中包含多国字符，那么该如何处理
    
    # 多国字符 ---√---> 内存(Unicode格式的二进制) ---×--->硬盘(gbk格式的二进制)
    
    # 多国字符 ---√---> 内存(Unicode格式的二进制) ---×--->硬盘(shift_JIS格式的二进制)
    
    # 多国字符 ---√---> 内存(Unicode格式的二进制) ---×--->硬盘(？？？格式的二进制)
    
    
        理论上是可以将内存中Unicode格式的二进制直接存放于硬盘中的，但由于Unicode固定使用两个字节来存储一个字符，如果多国字符中包含大量的英文字符时，使用Unicode格式存放会额外占用一倍空间(英文字符其实只需要用一个字节存放即可)，然而空间占用并不是最致命的问题，最致命的问题是当我们由内存写入硬盘时会额外耗费一倍的时间，所以将内存中的Unicode二进制写入硬盘或者基于网络传输时必须将其转换成一种精简的格式，这种格式就是utf-8
        
    # 多国字符 ---√---> 内存(Unicode格式的二进制) ---√--->硬盘(utf-8格式的二进制)

那为何不直接在内存中使用utf-8？↓↓↓
   
   utf-8是针对Unicode的可变长度字符编码：一个英文字符占1bytes，一个中文字符占3bytes，生僻字用更多的bytes存储
   Unicode更像是一个过渡版本，我们新开发的软件或文件存入硬盘都采用utf-8格式，等过去几十年，所有老编码的文件都淘汰掉之后，会出现一个令人开心的场景，就是硬盘里放的都是utf-8格式，此时Unicode便可以退出历史舞台，内存里也改用utf-8，天下重新归于统一

我们学习字符编码就是为了存取字符时不发生乱码问题：
   
   # 1 内存中固定使用Unicode，无论输入任何字符都不会发生乱码
   
   # 2 我们能够修改的是存/取硬盘的编码方式，如果编码设置不正确将会出现乱码问题，乱码问题分为两种：存乱了，读乱了
   
   # 2.1 存(写)乱了(致命，文件乱了)：如果用户输入的内容中包含中文和日文字符，如果单纯shift_JIS存，日文可以正常写入硬盘，而由于中文字符在shift_jis中没有找到对应关系而导致存乱了
   
   # 2.2 取(读)乱了(不致命，文件还在)：如果硬盘中的数据是shift_jis格式存储的，用gbk格式读入内存就读乱了

# 1：保证存的时候不乱：在由内存写入硬盘时，必须将编码格式设置为支持所输入字符的编码格式

# 2：保证取的时候不乱：在又硬盘读入内存时，必须采用与写入硬盘时相同的编码格式

	执行py文件的前两个阶段就是python解释器读文本文件的过程，与文本编辑读文本文件的前两个阶段没有任何区别，
要保证读不乱码，则必须将python解释器读文件时采用的编码方式设置为文件当初写入硬盘时的编码格式，如果没有设置，python解释器则采用默认的编码方式，在python3中默认为utf-8，在python2中默认ASCII，我们可以通过指定文件头来修改默认的编码方式

	--在文件首行写入包含#号在内的以下内容：
# coding：当初文件写入硬盘时采用的编码方式

	设置文件头的作用是保证运行python程序的前两个阶段不乱码，经过前两个阶段后py文件的内容都会以Unicode格式存放于内存中
    
    在经历第三个阶段时开始识别python语法，当遇到特定的语法name='上'(代码本身也都全部是Unicode格式存的)时，需要申请内存空间来存储字符串'上'，这又涉及到应该以什么编码存储'上'的问题
    
   	在python3中，字符串类的值都是使用Unicode格式来存储的
    
    在python2中，由于python2的盛行是早于Unicode的，因此在python2中是按照文件头指定的编码来存储字符串类型的值的(如果文件头中没有指定编码，那么解释器会按照它自己默认的编码方式来存储'上')，所以，这就有可能导致乱码问题
# coding:utf-8

x = '上' # x的值为untf-8格式的二进制
print(x)
# 打印操作是将x的值，即utf-8格式的二进制交给终端，当终端收到后发现并不是unicode（只有unicode才与字符有对应关系），所以终端会执行操作：utf-8二进制---解码-->unicode格式的二进制，解码的过程终端会采用自己默认的编码，而在pycharm的终端默认编码为utf-8、windows下的cmd终端的默认编码为gbk，所以该打印操作在pycharm中显示正常，而在windows下的cmd中则乱码

# 在windows下的cmd中运行效果如下
C:\Users\Administrator>python2 E:\aaa.py
涓

# 1 unicode格式 ------ 编码encode ------> 其他编码格式

>>> x = '上' # 在python3中，'上'被存成Unicode
>>> res = x.encode('utf-8')
>>> res, type(res) # Unicode编码成了utf-8格式，而编码的结果为bytes类型，可以直接当做二进制去使用
(b'\xe4\xb8\x8a', <class 'bytes'>)

# 2 其他编码格式 ------ 解码decode ------> Unicode格式

>>> res.decode('utf-8')
'上'

面对对象编程有三大特性：
    1 封装
    2 继承
    3 多态
    
其中最重要的一个特性就是封装

封装指的是：
    把数据与功能整合到一起  <---"整合"

除此之外，针对封装到对象或者类中的属性，我们还可以严格控制对它们的访问，分两步实现：
    1 隐藏属性
    2 开放接口

python的Class机制采用双下划线'开头'的方式将属性隐藏起来(设置成私有的)，但其实这仅仅是一种变形操作，类中所有的双下划线'开头'的属性都会在定义阶段，检测语法时自动变成'_类名_属性名'的形式：

class Foo:
    __N=0 # 变形为_Foo__N

    def __init__(self): # 定义函数时，会检测函数语法，所以__开头的属性也会变形
        self.__x=10 # 变形为self._Foo__x

    def __f1(self): # 变形为_Foo__f1
        print('__f1 run')

    def f2(self):  # 定义函数时，会检测函数语法，所以__开头的属性也会变形
        self.__f1() #变形为self._Foo__f1()

print(Foo.__N) # 报错AttributeError:类Foo没有属性__N

obj = Foo()
print(obbj.__x) # 报错AttributeError:对象obj没有属性__x