python语法非常灵活，其宗旨在与指导程序员快速开发，所以，只有想不到，没有它做不到的。最近偶然看见博客园一位大神Vamei的博客，当时就感觉相见他的博客恨晚，因为他的文字幽默，流畅，有深度，从设计的角度剖析技术，把死板板的技术写得非常有文艺范。做一个科技的文艺范是我读大学以来明确自己的一个终极目标，看到Vamei的博文，我瞬间感觉到这就是我想要的状态，一个科技的文艺范。Vamei是一个非常努力的人，兴趣跟我惊人的相似，他是大神，读书无数，而我现在屌丝，所以，必须向他看齐，并超越。他写了诸多教程，精辟流畅，比太多所谓的教程个人感觉要好几十倍。以前就学过python，但都是浅于表面，没有深度。现在看过Vamei写的教程，觉得有些知识点自己还是很模糊。所以，决心还是把那些知识点记录下来，免得以后又要重新回过头再查阅，浪费时间。站在巨人的肩膀上学习，不过我会从自己的角度剖析这些知识点，加深印象。
1、print 很灵活，打印多个对象没问题
>>> a = 1.4
>>> print a, type(a)
1.4 <type 'float'>
2、序列分为两种：tuple和list
它们所存的对象灵活，如：
s1 = (1, 2.3, 'love', true)
s2 = [false, 3.4, 'you']
tuple所存的各个对象可变，而list不可变。 字符串是一种tuple。
对象的引用方式非常灵活，记住这一种方式——切片：
基本样式：[下限：上限：步长]
3、运算符
数学：+ - * \
判断：== < > <= >= != in(表某个对象在某个序列中)
逻辑：and or not
4、字典：由键和值组成
键和值可以是任意对象，且一一对应。词典中的对象没有顺序，所以不能通过下标来引用词典中的对象。与可变对象列表不同，词典中的对象无重复。
>>> c = {'h':1, 'y':2, 'ki':4.5}
>>> c['h'] = 1
>>> c
{'y': 2, 'h': 1, 'ki': 4.5}
5、文件对象
创建文件对象：f = open(文件名，模式(常用 ‘w’、’r’))
文件对象的方法：
flist = f.read(N) #读取N bytes的数据
flist = f.readline() #读取一行
flist = f.readlines() #读取所有行
6、模块的导入
python之所以被称为胶水语言，就是因为模块化的设计机制，可以导入用其他语言写的模块到python运行环境中，当然这种情况使用的比较少，大多是一些大型的应用程序才会应用到。关于模块，更多的是python自身的模块导入。
import a as b # 引入模块a，并将模块a重命名为b
from a import function1 # 从模块a中引入function1对象。调用a中对象时，我们不用再说明模块，即直接使用function1，而不是a.function1。
from a import * # 从模块a中引入所有对象。调用a中对象时，我们不用再说明模块，即直接使用对象，而不是a.对象。
7、参数传递
在python中，除了和其他语言共有的几种参数传递（如关键字参数、默认参数等）之外，还多了一种新的方式，这种方式来源于python中视一切皆为对象的特性。有时我们想要传递多个对象，为了减少代码的重复率，增强灵活性，就需要将多个对象合并成一个对象，比如，可以是序列，可以是字典等结构。这个合并参数的过程，换个说法就是对参数打包，即包裹参数传递。 这里要注意，规定如果传递的是元组，则函数的参数需要加*，如果传递的是字典，则加**。和包裹对应的解包裹，并不是包裹的反义，而是两个相互独立的过程，包裹对应定义参数时，而解包裹对应调用函数时。如下：
# -*-coding:utf-8 -*-
#包裹传递
def func(*args): # 对象是元组
print type(args)
print args
func(1,2,3)
b = (1,2,3)
func(b)
def func1(**args): # 对象是字典
print type(args)
print args
func1(d=1, e=2)
#解包裹
def func2(a,b,c):
print a, b, c
args = (1,2,3)
func2(*args)
dic = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
func2(**dic)
8、实用的循环设计
range()： for i in range(n)
enumerate(): for (index, value) in enumerate(n) 得到(下标，值)的元组
zip():对于多个等长的序列，如果在每次循环时都要取每个序列中的一个，则用zip快速方便。
ta = [1,2,3]
tb = [9,8,7]
tc = ['a','b','c']
for (a,b,c) in zip(ta,tb,tc):
print(a,b,c)
9、函数对象
python中一切皆可以看成是对象，函数有时候也看成是对象进行相应的操作，比如将函数作为参数传递给另一个函数。其中，有三个函数被定义成全局函数来使用，map()、filter()、reduce()。map、reduce功能有些类似大数据计算中用的map_reduce。这三个函数就接受一个函数对象作为参数。我们为了方便，常常用lambda函数来生成函数对象。lambda函数是一个匿名函数，如果有时候纠结与不知道为函数取什么名字，同时函数需要实现的功能又比较简单时，用lambda函数是最合适的。下面的例子举一反三。
filter(lambda x: x % 2 == 0, [1,2,3,4,5]) #过滤列表中\2不为0的数
map(lambda x: x + 2, [1,2,3,4,5]) #列表中每一项分别加2
reduce(lambda x, y: x + y, [1,2,3,4,5]) #列表中两项相加和再和第三项相加，依次下去。
10、python中不支持的类型
char和byte，可以用长度为1的字符串来表示
指针：python中有个类似指针的东西，就是对象的身份标识id()，其实在python中一切皆为指针。
int short 和long，python中有标准整形Integer，当需要长整型时，python会自动返回长整型，非常灵活。
float和double，python中float实际上就是双精度浮点型，没有单精度浮点型。当需要更高的精度时，可以使用python中的十进制浮点型类型Decimal，这是一个外部模块，拥有任意的精度，足够用户任意精度的要求使用了。