摘要：?jiǎn)卧卦孢@是整數(shù)這才是元祖也許這兩行，你們當(dāng)時(shí)疑惑過，并且現(xiàn)在也都知道了，當(dāng)然重點(diǎn)并不在這里。。雖然我水平很垃圾，但是我知道匿名函數(shù)有一種執(zhí)行方式叫做自執(zhí)行?？窗桑@就是版的匿名函數(shù)自執(zhí)行方法。

a = (1)    # 這是整數(shù)1
a = (1,)   # 這才是元祖
也許這兩行，你們當(dāng)時(shí)疑惑過，并且現(xiàn)在也都知道了，當(dāng)然重點(diǎn)并不在這里。。

我無(wú)聊的時(shí)候想過，為什么單元素元祖要這樣設(shè)計(jì) -> (1,)?
不多廢話，看下面代碼，自己理解：
    a = (3,)
    a = (3)
    
    a = (1+2)
    a = (1+2,)
    
    a = (1+2) + (3+4)
    a = (1+2,) + (3+4,)

注：
    這是我個(gè)人原創(chuàng)理解的一個(gè)微不足道的知識(shí)點(diǎn)，但是印象卻特別深刻。
    因?yàn)槲曳聪蛲茰y(cè)出 設(shè)計(jì)者為什么會(huì)設(shè)計(jì)出這種語(yǔ)法。
    （當(dāng)然，也許我的推測(cè)和設(shè)計(jì)者當(dāng)時(shí)的想法的并不一樣~~~手動(dòng)滑稽）

"""
    最開始接觸深淺拷貝的時(shí)候沒太大感覺，只是普通的覺得避免數(shù)據(jù)污染就夠了
    后來有一次用scrapy寫爬蟲的時(shí)候，層次太多導(dǎo)致內(nèi)存有些頂不住。
    后來用的 deepcopy() 來 優(yōu)化  scrapy 的 meta， 雖然效果不是特別明顯，但是感覺深淺拷貝很有用
"""
    1. =號(hào)，不拷貝
        =號(hào)就意味著，引用指向同一個(gè)地址空間，‘?dāng)硠?dòng)我動(dòng)，敵不動(dòng)我不懂’ 的感覺。 LOL一句話:"連體嬰兒"~~
    2. copy：也稱淺拷貝
        我用最簡(jiǎn)單的話解釋一下：淺拷貝就是只能拷貝最外面的一層皮，來獨(dú)立開辟空間使用，再深還是共用的
        eg:
            from copy import copy
            from copy import deepcopy
            
            a = [[1,2,3],[4,5,6]]
            b = deepcopy(a)
            b[0] = 0            # 這就是最外面的一層皮
            print(b)
            print(a)
    
    3. deepcopy：顧名思義了，深拷貝
       如果你聽懂我上面的話，我感覺這個(gè)就更好理解了， 淺拷貝是皮，深拷貝那就是肉了唄。
       沒錯(cuò)，無(wú)論套了幾層的序列結(jié)構(gòu)，每一層都是獨(dú)立開辟空間，獨(dú)立指向。
            from copy import copy
            from copy import deepcopy
            
            a = [[1,2,3],[4,5,6]]
            b = deepcopy(a)
            b[0][1] = 0    # 看清楚，這回就是里面的肉了， 深拷貝：你改哪里都行，哪里都與我無(wú)關(guān)
            print(b)
            print(a)

"""lambda相當(dāng)于匿名函數(shù)，可以使代碼簡(jiǎn)介，但有時(shí)也會(huì)被人唾棄，但我仍然喜歡用lambda"""

1. 試想：如果你想在lambda調(diào)用多個(gè)函數(shù)，該如何寫？
    lambda: (print(1),print(2))    # 最外層加個(gè)括號(hào)即可
    
2. 如果你想讓這個(gè) lambda函數(shù)直接自執(zhí)行，而不是通過賦予一個(gè)函數(shù)引用再執(zhí)行？
    1. 這個(gè)也是我自己瞎鼓搗出來的。
    2. 雖然我JS水平很垃圾，但是我知道JS匿名函數(shù)有一種執(zhí)行方式叫做 ‘自執(zhí)行’。
    3. 把上面類比一下。
    
    看吧，這就是Python版的匿名函數(shù)自執(zhí)行方法。
        Python版本： (lambda a:print(a))(1)        
        JS版：       (function(){})()

"""
    據(jù)說這個(gè)模塊可以替代lambda， 個(gè)人理解此模塊并不那么太有實(shí)用價(jià)值，理解成本也偏高，
    建議：如果不喜歡lambda或者lambda用的很少的人，可以研究一下此模塊。此模塊的意圖還是可以的。
    我還是喜歡使用 lambda
"""
直接上個(gè)例子：（字典基于Value來排序） 
    傳統(tǒng)lambda寫法：
        In [27]: a = {"1":6, "2":5, "3":4}
        In [28]: sorted(a.items(), key=lambda a:a[1])   # 看key= 這里
        Out[28]: [("3", 4), ("2", 5), ("1", 6)]
                                
    operator寫法：
        from operator import itemgetter
        
        In [25]: a = {"1":6, "2":5, "3":4}
        In [26]: sorted(a.items(), key=itemgetter(1))   # 就是key= 這里有區(qū)別
        Out[26]: [("3", 4), ("2", 5), ("1", 6)]

如果上面兩種新舊方法都很模糊，那么我再解釋一下： 我認(rèn)為上面能讓人頭疼的也就是 索引 1 了！?。。?    sorted, map這種高階函數(shù)，我之前也多帶帶講過，它會(huì)把 一個(gè)序列的每一個(gè)元素用管道函數(shù)進(jìn)行映射。
    
    sorted稍微特殊一點(diǎn)，它的管道函數(shù)方法變成了key=這里： (變相理解為 指定排序的基準(zhǔn)/參考)
        1. key=lambda a:a[1]
            指定基準(zhǔn)：序列a的 每子元素 的 第1號(hào)索引子元素    # eg： [[1,2],[3,4],[5,6]]  就是2,4,6
        
        2. key=itemgetter(1)
            指定基準(zhǔn)：同上一模一樣，只不過寫法不一樣，邏輯步驟就是 原原本本從 lambda那里演變過來的。
            
總結(jié)與個(gè)人觀點(diǎn)：
    1. operator 模塊只是 lambda 使用思想 的 高一層的封裝
    2. 讓使用者可以忽略lambda格式細(xì)節(jié)
    3. 但是我認(rèn)為 如果lambda都用不好， 那么 這個(gè) itemgetter(1) 這種子元素 索引的指定 也會(huì)很困難
    4. 所以我還是建議用 lambda, 當(dāng)你 lambda思想練熟了之后， 用 operator看看官方文檔就是很快的事情
    
            
      
            
                            

"""
    再次說明一下：我寫的所有的都是Py3的/   Py2的解構(gòu)賦值可能有些出入，此處我只說Py3
"""

封包：
    1）
        def f(a,*b):
            print(a)    # 1
            print(b)    # (2,3,4)
        f(1,2,3,4)
    2） 
        def f(**kwargs):
            print(kwargs)    # {"a": 3, "b": 4}
        f(**dict(a=3,b=4))
        
拆包（解構(gòu)賦值）：
    """
        我說過太多次了， ES6的語(yǔ)法和Python很像。解構(gòu)賦值這個(gè)詞也是從ES6聽到的。
        不過ES6的解構(gòu)，還可以解構(gòu) {} 和 解構(gòu)空值 和 解構(gòu)默認(rèn)值,   而Python不可以
    """
    1)  只要第一個(gè)
            a, *_ = range(5)
            print(a, _)     # 0  [1, 2, 3, 4]

    2)  只要第一個(gè)和最后一個(gè)
            a, *_, c = range(5)
            print(a, _, c)    # 0  [1, 2, 3]  4
            
    3)  只要最后一個(gè)
            *_, b = range(5)
            print(_, b)      # [0, 1, 2, 3]  4


函數(shù)占位參數(shù)騷操作：
    """
        這是我在源碼中看到的，當(dāng)時(shí)覺得很驚訝，自己試了一下，下面說下自己的理解:
        這個(gè)*的作用就是： （*后面的參數(shù)是 調(diào)用時(shí) 必須命名 且 必須傳遞 的參數(shù)）
            a你必須給我傳過來，但是你不寫   a=
            b你必須給我傳過來，但是你必須寫 b=
    """
    def f(a,*,b):
        print(a)
        print(b)
    f(1,b=3)    # f(a=1,b=3)    # 只能通過這兩種方式調(diào)用

綜合例子:
    from importlib import import_module
    random = import_module("random")          # 動(dòng)態(tài)反射導(dǎo)入模塊  
    # 或 random = __import__("random")         
    if hasattr(random, "randint"):            # 檢測(cè)模塊中是否有函數(shù)
        randint = getattr(random,"randint")   # 動(dòng)態(tài)反射導(dǎo)入函數(shù)
        print(eval("randint(0,1)"))               # 字符串轉(zhuǎn)語(yǔ)句執(zhí)行（類似反射）
    
getattr & setattr & hasattr & delattr 講解：
    hasattr & getattr
        random = __import__("random")
        if hasattr(random,"randint"):    # 檢測(cè) random 模塊中是否有 randint 函數(shù)
            randint = getattr(random,"randint")
            print(randint(0,1))
            
    delattr & hasattr 
        delattr(random, "randint")      # 動(dòng)態(tài)刪除模塊中的 randint函數(shù)
        if not hasattr(random,"randint"):
            print("沒有此函數(shù)了，讓delattr刪除了")
            
    setattr & getattr                   # 動(dòng)態(tài)重新設(shè)置模塊的 randint函數(shù)，并給個(gè)函數(shù)體
        setattr(random, "randint", lambda:print("設(shè)置這個(gè)方法湊合用把。"))
        randint = getattr(random, "randint")
        randint()     

from imp import reload
import time
reload(time)
print(time.time())

for x in tqdm(range(100)):
    import time
    time.sleep(1)
    print(x)
tqdm包裝一個(gè)可迭代對(duì)象， 只是裝飾了一下，使用方法還是像原來一樣使用。 

In [2]: from collections import Counter

In [3]: Counter([1,2,3,4])
Out[3]: Counter({1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})

In [4]: Counter([1,1,1,2,2,3])    # 統(tǒng)計(jì)頻次
Out[4]: Counter({1: 3, 2: 2, 3: 1})

In [5]: Counter([1,1,1,2,2,3]).most_common(1)    # 頻次最多的前1個(gè)
Out[5]: [(1, 3)]

import shutil
shutil.copy(源，目標(biāo))    # 復(fù)制
shutil.move(源，目標(biāo))    # 移動(dòng)，改名
shutil.rmtree(r"目錄名")  # 刪除目錄（級(jí)聯(lián)刪除）    # 參數(shù)只能是目錄

"""
    os.walk() 是一個(gè)深度遍歷模式的文件遍歷函數(shù)
    返回值是一個(gè)迭代器，遍歷這個(gè)迭代器后，每一次的返回值都是如下順序三種構(gòu)成
        1. current_path: 當(dāng)前路徑 
        2. dir_list:     其下目錄列表
        3. file_list:    其下文件列表
    
"""
import os
file_generator = os.walk("D:/虛擬E盤-代碼空間/TF2")
for current_dir, dir_list, file_list in file_generator:
    print(current_dir, dir_list, file_list)

"""
    主要代替os.system
""" 
import subprocess
res = subprocess.run("dir", shell=True, stdout=subprocess.PIPE) # 結(jié)果輸入到res管道中去
print(res.stdout.decode("gbk"))    # res管道中有輸出日志，如果在win下，需要 decode

import itertools
list(itertools.product([1,2,3],repeat=3))    # 復(fù)制3份有序全排列， repeat=3    
list(itertools.permutations([1,2,3], 3))     # 內(nèi)部有序排列， 3表示最后排列為幾位
list(itertools.permutations([1,2,3,4],3))    # 無(wú)序組合， 3表示3位

In [100]: list(enumerate(list("abcde"),start=1))    # 默認(rèn)從0，開始標(biāo)號(hào)， start=1就從1開始
Out[100]: [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (4, "d"), (5, "e")]

In [108]: list(enumerate(((1,2),(3,4))))
Out[108]: [(0, (1, 2)), (1, (3, 4))]        

In [106]: list(enumerate({"a":"c","b":"d"}))
Out[106]: [(0, "a"), (1, "b")]

global: 函數(shù)外的變量只能在函數(shù)內(nèi)部取值，而不能修改， 如果想要在函數(shù)內(nèi)部修改外部變量, ‘global 變量名’ 即可
    a = 1
    def f():
        global a
        a += 1
        print(a)
    f()
        
nonlocal: 原理同上一模一樣，只不過應(yīng)用場(chǎng)景是閉包了，代碼如下：
    def f():
        a = 1
        def f1():
            nonlocal a
            a = a+1
            print(a)
        f1()
    f()

import calendar
calendar.calendar(2019)    # 返回2019年的日歷
calendar.month(2919,5)    # 返回2019年5月的日歷
calendar.isleap(2000)    # 判斷2000年是否為閏年

import time
1. 時(shí)間戳：
    time.time()
    
2. 字符串轉(zhuǎn)時(shí)間(p-pass方便記憶)
    from datetime import datetime
    fordate = datetime.strptime("2019-5-25 9:30:30", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(fordate)

3. 時(shí)間轉(zhuǎn)字符串(f-from方便記憶)
    from datetime import datetime
    strdate = datetime.strftime(fordate, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(strdate)
    
4. 初始化時(shí)間
    from datetime import datetime
    dt1 = datetime(2019,5,25,9,37)    # 初始化時(shí)間為 datetime格式
    dt1 = datetime.now()   # 獲取當(dāng)前時(shí)間為 datetime格式
    print(dt1.year)
    print(dt1.month)
    print(dt1.day)
    print(dt1.hour)
    print(dt1.minute)
    print(dt1.second)