之前斷斷續(xù)續(xù)的學習過一些python的基本語法，但是不夠牢固。為了之后學習python爬蟲和機器學習所以重新過一遍python的語法和基本知識。這里只做一些重點的記錄，不做全面的基礎知識點記錄。

學習Python推薦一個網址，講得很詳細?廖雪峰得官方網站

生成器：通過列表生成式，我們可以直接創(chuàng)建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創(chuàng)建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素呢？這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

定義generator的另一種方法。如果一個函數(shù)定義中包含yield關鍵字，那么這個函數(shù)就不再是一個普通函數(shù)，而是一個generator

迭代器：

凡是可作用于for循環(huán)的對象都是Iterable類型；

凡是可作用于next()函數(shù)的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合數(shù)據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數(shù)獲得一個Iterator對象。

Python的for循環(huán)本質上就是通過不斷調用next()函數(shù)實現(xiàn)的，例如：

高階函數(shù):

變量可以指向函數(shù)，函數(shù)的參數(shù)能接收變量，那么一個函數(shù)就可以接收另一個函數(shù)作為參數(shù)，這種函數(shù)就稱之為高階函數(shù)。

map() reduce() filter()

返回函數(shù)：

閉包問題：

匿名函數(shù) lambda:

裝飾器：

偏函數(shù)：