列表高级操作
filter
过滤器，调用一个bool函数来迭代遍历每个seq中的元素，返回一个bool_seq返回值为true的元素序列。
b = filter(lambda x:x>5,xrange(0,10))
#当filter 参数为None，会调用identity()函数，list中
#为假的元素将被过滤
b = filter(None,xrange(0,10))
map
map的第一个参数作用与给定序列的每一个元素，并用一个list做为返回值。
b = map(lambda x:x+10,xrange(1,10))
reduce
reduce的第一个参数func为一个二元参数；func将作用于seq的每一个元素， 每次携带一对（previous result 和current value）,连续的将现有结果和下一个值func预算，作用于随后的结果上， 最后归约成一个值进行返回。
b = reduce(lambda x,y:x+y,xrange(1,10))
#求阶乘
f = lambda N:reduce(lambda x,y:x*y, xrange(1,N+1))
print f(5)
list comprehensions(列表推导式)
举例:
l = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]
优点： * 不需要使用计数器 * 不要重复确定列表的某个元素要进行使用，省去索引过程，更加高效 * Python对其进行特殊的优化，执行效率非常高
enumerate(简洁索引)
举例：
# 注意并没有声明 i 为0和对其进行迭代累加
seq = ["one", "two", "three"]
for i, element in enumerate(seq):
seq = '%d: %s' % (i, element)
lambda表达式
匿名函数，lambda中的所有指针全部失效，python解释器将不再创建属于该函数的stack区间 保留临时变量，注意这与函数的压栈截然不同。实际上lambda完全是一个表达式，与C中 macro类似。可以将lambda赋予外部变量或指针，可以接受参数，也可以用于传递返回结果。
一些例子：
true = lambda :True
false = lambda :False
sqrt = lambda x:x**0.5
资源参考，这里
def 与 lambda 区别
- def 是语句
- lambda 是表达式
closure 闭包
在GUI和DB事务设计中，闭包被广为使用，用来限制变量的越权读写。 闭包函数可以自由的操作上层函数的变量，最高至global域。反之，上层函数 无法操作闭包内的变量 ，因为闭包是在上层函数创建之后产生的。 当内外冲突时，closure将忽略上层变量保留内部变量。
代码参考,这里
格式化字符串
%s, %r 区别
- %s 表示对字符串进行str()操作，转化为str类型，创建了一个新的对象
- %r 表示repr()操作，是object的字符串形式，并没有进行转化
d = datetime.date.today()
str(d) --> show like '2012-12-07'
repr(r) --> only for string 'datetime.date(2012,12,7)'
d = 'test'
a = 'result:%s'%d --> result:test
a = 'result:%r'%d --> result:'test'
Python Package
init.py:
- init.py 掌握这Python的包机制，控制包的导入行为
- 当为空时，仅仅导入包，不做额外的操作。
- 当不为空时，会在该包导入时执行相关内容。
- all : 将其列表中的子模块和子包导入到当前作用域中。可以突破文件系统限制。如果不定义all，无法实现all import。参见这里。 使用时，代码如下
__all__ = ['pack1','module1','module2']
# import all modules
from testpack import *
常见陷阱
tuple陷阱
- 良好的写作方式是（item1,item2,）
- 当单个元素是若写成（item1）就各种错误，所以一定要（item1,）明确的告诉这是元组
Design Pattern in Python
Signleton
异常与with
with...as
替代try...finally语句，实现发生错误时候，清理资源，应用在一下场合： * 关闭一个文件 * 释放一个锁 * 创建一个临时的代码补丁 * 在特殊环境中运行受保护的代码 简单的说就是能在代码块的前和后调用一些代码提供了方便。举例：
with file('/etc/hosts') as hosts:
for line in hosts:
print line
当类实现with协议，即实现exit和enter两个函数时，就可以使用with。 举例：
Class Context(object):
def __enter__(self):
print "enter init"
def __exit__(self, exception_type, exception_value,
exception_traceback):
# 当发生错误时，在三个参数会被填充，默认为None。
# 当with中抛出异常，context不应该再次抛出异常，应该进行处理。
print "exit value"
if exception_type is None:
print "None exception"
else:
print "with an error (%s) " % exception_value
with Context() as c:
print "out of the context"
raise TypeError("here is a bug!")
上段代码执行顺序如下：
- 执行Context()表达式，返回Content Manager子类给c，Content Manager规定enter和exit。
- 调用c的enter方法
- 执行with中的内容
- 如果with中代码抛出异常，执行c的exit函数，同时传递了异常的类型，值和调用堆栈。
- 若with中未抛出异常，执行exit函数，不传递参数。
unknow features
new 与 init
- new的优先级更高一些
- new 一般用于继承内置类，返回的是一个对象，可以应用在单例模式中；相当与JAVA里面的构造器
- init 只做初始化工作，没有返回值。
- 如果重写了new，而在new中没有调用init,则init将不起作用。
- 参考这里，还有这里
(to be continued...)