1.集合的基本操作（set）
集合是一个无序的，不重复的元素集合，他的主要作用是
去重:把一个列表变为集合就自动去重了。
关系测试：测试两组数据之间的交集，差集，并集等关系

list_1 = [1,4,6,6,7,89]
list_1 = set(list_1)
list_2 = set([1,9,4,542,2,26,4,7,2])
#交集
list_1.instersection(list_2)
#并集
list_1.union(list_2)
#差集 -左边有右边没有的
list_1.difference(list_2)
#子集判断
list_1.issubset(list_2)#判断一是不是二的子集
list_2.issuperset(list_1)#判断一是不是二的父集
#对称差集
list_1.symmetric_difference(list_2)
#如果两个集合有一个空交集，则返回真
list_1.isdisjoint(list_2)

文件IO

读文件：打开一个文件用open()方法open()返回一个文件对象，它是可迭代的
f = open('test.txt', 'r')
r表示是文本文件，rb是二进制文件。（这个mode参数默认值就是r）
如果文件不存在，open()函数就会抛出一个IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息告诉你文件不存在
文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的
由于文件读写时都有可能产生IOError，一旦出错，后面的f.close()就不会调用。所以，为了保证无论是否出错都能正确地关闭文件，我们可以使用try ... finally来实现
try:
f = open('/path/to/file', 'r')
print(f.read())
finally:
if f:
f.close()
但是每次都这么写实在太繁琐，所以，Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法：
with open('/path/to/file', 'r') as f:
print(f.read())
python文件对象提供了三个“读”方法： read()、readline() 和 readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量。

read() 每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。如果文件大于可用内存，为了保险起见，可以反复调用read(size)方法，每次最多读取size个字节的内容。
readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件，像read() 一样。readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表，该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。
readline() 每次只读取一行，通常比readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时，才应该使用 readline()。

注意：这三种方法是把每行末尾的'\n'也读进来了，它并不会默认的把'\n'去掉，需要我们手动去掉。

文件打开模式

r ，只读模式【默认模式，文件必须存在，不存在则抛出异常】
w，只写模式【不可读；不存在则创建；存在则清空内容】
x， 只写模式【不可读；不存在则创建，存在则报错】
a， 追加模式【可读； 不存在则创建；存在则只追加内容】，文件指针自动移到文件尾。
"+" 表示可以同时读写某个文件

r+， 读写【可读，可写】
w+，写读【可读，可写】，消除文件内容，然后以读写方式打开文件。
x+ ，写读【可读，可写】
a+， 写读【可读，可写】，以读写方式打开文件，并把文件指针移到文件尾。
"b"表示以字节的方式操作，以二进制模式打开文件，而不是以文本模式。

rb 或 r+b
wb 或 w+b
xb 或 w+b
ab 或 a+b
注：以b方式打开时，读取到的内容是字节类型，写入时也需要提供字节类型，不能指定编码

字符编码
先说python2

py2里默认编码是ascii
文件开头那个编码声明是告诉解释这个代码的程序 以什么编码格式 把这段代码读入到内存，因为到了内存里，这段代码其实是以bytes二进制格式存的，不过即使是2进制流，也可以按不同的编码格式转成2进制流，你懂么？
如果在文件头声明了#_*_coding:utf-8*_，就可以写中文了，不声明的话，python在处理这段代码时按ascii，显然会出错， 加了这个声明后，里面的代码就全是utf-8格式了
在有#_*_coding:utf-8*_的情况下，你在声明变量如果写成name=u"大保健"，那这个字符就是unicode格式，不加这个u,那你声明的字符串就是utf-8格式
utf-8 to gbk怎么转，utf8先decode成unicode,再encode成gbk
再说python3

py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮
你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以
但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感觉好像还加了一个动作，就是就是encode的数据变成了bytes里，我擦，这是怎么个情况，因为在py3里，str and bytes做了明确的区分，你可以理解为bytes就是2进制流，你会说，我看到的不是010101这样的2进制呀， 那是因为python为了让你能对数据进行操作而在内存级别又帮你做了一层封装，否则让你直接看到一堆2进制，你能看出哪个字符对应哪段2进制么？什么？自己换算，得了吧，你连超过2位数的数字加减运算都费劲，还还是省省心吧。　　
那你说，在py2里好像也有bytes呀，是的，不过py2里的bytes只是对str做了个别名(python2里的str就是bytes, py3里的str是unicode)，没有像py3一样给你显示的多出来一层封装，但其实其内部还是封装了的。 这么讲吧， 无论是2还是三， 从硬盘到内存，数据格式都是 010101二进制到-->b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd' bytes类型－－>按照指定编码转成你能看懂的文字
编码应用比较多的场景应该是爬虫了，互联网上很多网站用的编码格式很杂，虽然整体趋向都变成utf-8，但现在还是很杂，所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换，不过生活正在变美好，期待一个不需要转码的世界。

1.函数

定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可
特性:
减少重复代码
使程序变的可扩展
使程序变得易维护

2.函数参数与局部变量　　
形参变量只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。
因此，形参只在函数内部有效。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量
实参可以是常量、变量、表达式、函数等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用时，
它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数获得确定值

3.全局与局部变量
在子程序中定义的变量称为局部变量，在程序的一开始定义的变量称为全局变量。
全局变量作用域是整个程序，局部变量作用域是定义该变量的子程序。
当全局变量与局部变量同名时：
在定义局部变量的子程序内，局部变量起作用；在其它地方全局变量起作用。

4.递归
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
递归特性:

1. 必须有一个明确的结束条件
2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，
每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，
所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）

5. 匿名函数
匿名函数就是不需要显式的指定函数
#这段代码
def calc(n):
return n**n
print(calc(10))

#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))
#将匿名函数与其他函数一起使用才是正确的用法
res = map(lambda x:x**2,[1,5,7,4,8])
for i in res:
print(i)
6.函数式编程
函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，
通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。
函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。
也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，
不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。

7.高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。