目录 | 上一节 (6.4 生成器表达式) | 下一节 (7.2 匿名函数)7.1 可变参数本节介绍可变（variadic）参数。有时，可变参数使用 *args 和 **kwargs 进行表示。可变位置参数（*args）如果一个函数接受任意数量的（位置）参数，那么我们称该函数使用了可变参数（variable arguments）。示例： {代码...} 函数调用： {代码...}...

本节，我们将探究一些高级的 Python 特性。你可能会在日常编程中遇到这些特性。虽然许多特性本可以在前面的章节中介绍，但是却没有介绍并不是为了让你在当时避免肝脑涂地。

目录 | 上一节 (6.3 生产者/消费者) | 下一节 (7 高级主题)6.4 有关生成器的更多信息本节介绍其它与生成器相关的主题，包括生成器表达式（generator expressions）和 itertools 模块。生成器表达式生成器表达式可以理解为列表解析式（list comprehension）的生成器版本： {代码...} 生成器表达式与列表列表解析式的区别...

生成器在设置各种生产者/消费者问题（producer/consumer problems）和数据流管道（pipeline）中非常有用。本节将对此进行讨论。

目录 | 上一节 (6.1 迭代协议) | 下一节 (6.3 生产者/消费者)6.2 自定义迭代本节探究如何使用生成器函数自定义迭代。问题假设你想要自定义迭代模式。例如：倒数： {代码...} 有一个j简单方法可以做到这一点。生成器生成器（generator）是定义了迭代的函数： {代码...} 示例: {代码...} 任何使用了 yield 语句的函数称为...

目录 | 上一节 (5.2 封装) | 下一节 (6.2 自定义迭代)6.1 迭代协议本节将探究迭代的底层过程。迭代无处不在许多对象都支持迭代： {代码...} 迭代：协议考虑以下 for 语句： {代码...} for 语句的背后发生了什么? {代码...} 所有可应用于 for-loop 的对象都实现了上述底层迭代协议。示例：手动迭代一个列表。 {代码...} ...

在 Python 语言中，迭代（for 循环）是最常用的编程模式之一。程序执行大量的迭代来处理列表、读取文件、查询数据库......Python 最强大的特性之一就是能够以所谓的“生成器函数（generator function）”形式自定义和重新定义迭代。本节将对生成器主题进行介绍。最后，你将学习以一种有趣的方式编写程序来处理实时流数据。

虽然类的主要作用之一是封装对象的属性和内部实现细节。但是，类还定义了外界用来操作该对象的公有接口（public interface）。实现细节与公有接口之间的区别很重要。

目录 | 上一节 (4.4 异常) | 下一节 (5.2 封装)5.1 再谈字典Python 对象系统主要基于字典实现。本节将对此进行讨论。字典字典是命名值（named values）的集合。 {代码...} 虽然字典常用于简单的数据结构，但是字典也用于解释器的关键部分。字典可能是 Python 中最重要的数据类型。字典和模块在模块内，字典存储所有的全...

本节介绍 Python 对象的内部工作原理。来自其它语言的程序员通常会发现 Python 的类概念缺乏特性。例如，没有访问控制（access-control）的概念（如：private，protected），self 参数让人感觉很奇怪，并且，坦白地说，使用对象有时候让人感到“一切都是开放的”。虽然某种程度上来说也许是这样，但是我们要了解其工作原理...

本节介绍 Python 对象的内部工作原理。来自其它语言的程序员通常会发现 Python 的类概念缺乏特性。例如，没有访问控制（access-control）的概念（如：private，protected），self 参数让人感觉很奇怪，并且，坦白地说，使用对象有时候让人感到“一切都是开放的”。虽然某种程度上来说也许是这样，但是我们要了解其工作原理...

目录 | 上一节 (4.3 特殊方法) | 下一节 (5 对象模型)4.4 定义异常用户可以通过类实现自定义异常： {代码...} 异常类始终继承自 Exception 它们通常是空类。空类内部使用 pass 表示。你也可以对异常进行分层： {代码...} 练习练习 4.11：自定义异常通常情况下，为库定义自己的异常是一种良好的习惯。这样可以更容易区分...

可以通过特殊方法（或者称为"魔术"方法（magic method））自定义 Python 行为的各部分。本节介绍特殊方法的思想。此外，还将讨论动态属性访问和绑定方法。

新类 Child 称为派生类（derived class）或子类（subclass）。类 Parent 称为基类（base class）或超类（superclass）。在子类名后的括号 () 中指定基类（Parent），class Child(Parent):。

目录 | 上一节 (3.6 设计讨论) | 下一节 (4.2 继承)4.1 类本节介绍 class 语句以及创建新对象的方式。面向对象编程（OOP）面向对象编程是一种将代码组织成对象集合的编程技术。一个对象包括：数据。属性行为。方法——应用于对象的函数。在本课程中，你已经使用了面向对象编程技术。例如，操作列表。 {代码...} nums 是列...

到目前为止，我们的程序仅使用了内置的 Python 数据类型。本节，我们介绍类（class）和对象（object）的概念。你将学习 class 语句，该语句允许你创建新的对象。我们还将介绍继承（inheritance）的概念，继承通常用于构建可扩展的程序。最后，我们将研究类的一些其它特性，包括特殊方法，动态属性查找以及自定义异常。

目录 | 上一节 (3.5 主模块) | 下一节 (4 类)3.6 设计讨论本节，我们重新考虑之前所做的设计决策。文件名与可迭代对象考虑以下两个返回相同输出的程序。 {代码...} {代码...} 你更倾向于使用哪个函数？为什么？哪个函数更灵活？鸭子类型（Duck Typing）在计算机程序设计中，鸭子类型 用于确定一个对象是否可用于特定目的...

目录 | 上一节 (3.4 模块) | 下一节 (3.6 设计讨论)3.5 主模块本节介绍主程序（主模块）的概念主函数在许多编程语言中，存在一个主函数或者主方法的概念。 {代码...} {代码...} 这是启动应用程序时执行的第一个函数。Python 主模块Python 没有主函数（main function）或主方法（main method）。相反，Python 有一个主模...

目录 | 上一节 (3.3 错误检查) | 下一节 (3.5 主模块)3.4 模块本节介绍模块的概念以及如何使用跨多个文件的函数。模块和导入任何一个 Python 源文件都是一个模块。 {代码...} import 语句加载并执行一个模块。 {代码...} 命名空间模块是命名值的集合，有时也称为命名空间。名称是源文件中定义的所有全局变量和函数。导入...

目录 | 上一节 (3.2 深入函数) | 下一节 (3.4 模块)3.3 错误检查虽然前面已经介绍了异常，但本节补充一些有关错误检查和异常处理的其它细节。程序是如何运行失败的Python 不对函数参数类型或值进行检查或者校验。函数可以处理与函数内部语句兼容的任何数据。 {代码...} 如果函数中有错误，它们将（作为异常）在运行时出...

目录 | 上一节 (3.1 脚本) | 下一节 (3.3 错误检查)3.2 深入函数尽管函数在早先时候介绍了，但有关函数在更深层次上是如何工作的细节却很少提供。本节旨在填补这些空白，并讨论函数调用约定，作用域规则等问题。调用函数考虑以下函数： {代码...} 可以使用位置参数调用该函数： {代码...} 或者，可以使用关键字参数调用...

目录 | 上一节 (2.7 对象模型) | 下一节 (3.2 深入函数)3.1 脚本在该部分，我们将深入研究编写 Python 脚本的惯例。什么是脚本？脚本就是运行和终止一系列语句的程序。 {代码...} 到目前为止，我们主要在编写脚本。问题如果你编写一个有用的脚本，它的特性和功能将会增加。你可能想要将其应用于相关的问题。随着时间的推...

到目前为止，我们已经学习了一些 Python 基础知识并编写了一些简短的脚本。但是，当开始编写更大的程序时，我们会想要有条理地组织这些程序。本节将深入讨论关于函数编写，错误处理以及模块的更多细节。最后，您应该能够编写跨多个文件的，并细分为函数的程序。我们还将提供一些有用的代码模板，以编写更有用的脚本。

目录 | 上一节 (2.6 列表推导式) | 下一节 (3 程序组织)2.7 对象本节介绍有关 Python 内部对象模型的更多详细信息，并讨论一些与内存管理，拷贝和类型检查有关的问题。赋值Python 中的许多操作都与赋值或者存储值有关。 {代码...} 警告：赋值操作永远不是值拷贝。所有的赋值操作都是引用拷贝（如果你乐意，也可以说是指...

目录 | 上一节 (2.5 collections模块) | 下一节 (2.7 对象模型)2.6 列表推导式一个常见的任务是处理列表中的项（译注：元素）。本节介绍列表推导式，完成此任务的强大工具。创建新列表列表推导式通过将操作应用于序列的每一个元素来创建新列表。 {代码...} 再如: {代码...} 列表推导式的一般语法是：[ <expression&gt...

目录 | 上一节 (2.4 序列) | 下一节 (2.6 列表推导式)2.5 collections 模块collections 模块为数据处理提供了许多有用的对象。本部分简要介绍其中的一些特性。示例：事物计数假设要把每只股票的总份额表格化。 {代码...} 此表中有两个 IBM 条目，两个 GOOG 条目，它们应该以某种方式合并到一起。计数解决方案：使用 Coun...

目录| 上一节 (2.3 格式化) | 下一节 (2.5 Collections模块)2.4 序列序列数据类型Python 有三种序列数据类型。字符串：如 'Hello'。字符串是字符序列列表：如 [1, 4, 5]。元组：如 ('GOOG', 100, 490.1)。所有的序列都是有序的，由整数进行索引，并且具有长度。 {代码...} 序列可以通过重复操作符 * 进行重复：s * n 。 ...

目录 | 上一节 (2.2 容器) | 下一节 (2.4 序列)2.3 格式化虽然本节稍微有点离题，但是当处理数据时，通常想要生成结构化的输出（如表格）。示例： {代码...} 字符串格式化在 Python 3.6+ 中，格式化字符串的一种方法是使用 f-strings： {代码...} {expression:format} 部分会被取代。f-strings 通常和 print() 函数一起...

目录 | 上一节 (2.1 数据类型) | 下一节 (2.3 格式化)2.2 容器本节讨论列表（list），字典（dict）和集合（set）。概述通常，程序必须处理许多对象。股票的投资组合股票价格表这里有三种主要的选择（译注：数据结构）可以使用：列表。有序的数据。字典。无序的数据。集合。互异且无序的数据。把列表当作容器当数据顺序很...

目录 | 上一节 (1.7 函数) | 下一节 (2.2 容器)2.1 数据类型和数据结构本节以元组和字典为代表介绍数据结构。原始数据类型Python 有一些原始数据类型：整数浮点数字符串（文本）空类型 {代码...} None 常用作可选值或缺失值的占位符。它在条件语句中计算为 False。 {代码...} 数据结构实际的程序具有更复杂的数据。例如...