不断的提高自己，你今天的无奈，如果你不去面对和改善，明天你讲面对的就是尴尬！

Python 2.x和3.x的区别

如果可能，尽量使用3.x版本

##print语句取消
print ("使用函数print");
##Unicode 
#Python3.X 源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的：
中国="hhhhhhh";
print (中国);
##除法运算
print (1/2);
###对于//除法，这种除法叫做floor除法
###会对除法的结果自动进行一个floor操作，在python 2.x和python 3.x中是一致的。
print (1//2);
import math;
print (math.trunc(1 / 2));
##异常
'''
在 Python 3 中处理异常也轻微的改变了，在 Python 3 中我们现在使用 as 作为关键词。
捕获异常的语法由 except exc, var 改为 except exc as var。
使用语法except (exc1, exc2) as var可以同时捕获多种类别的异常。 
Python 2.6已经支持这两种语法。
1. 在2.x时代，所有类型的对象都是可以被直接抛出的，在3.x时代，只有继承自BaseException的对象才可以被抛出。
2. 2.x raise语句使用逗号将抛出对象类型和参数分开，3.x取消了这种奇葩的写法，直接调用构造函数抛出对象即可。
在2.x时代，异常在代码中除了表示程序错误，还经常做一些普通控制结构应该做的事情，
在3.x中可以看出，设计者让异常变的更加专一，只有在错误发生的情况才能去用异常捕获语句来处理。
'''
class Networkerror(RuntimeError):
   def __init__(self, arg):
      self.args = arg

try:
   raise Networkerror("Bad hostname")
except Networkerror as e:
   print (e.args);


try:
    print ("Test");
    raise Exception("TTTTTTTTTTT");
except Exception as e:
    print (e.args)
else:
    print ("OK Test");
finally:
    print ("finally process!");

##xrange
'''
在 Python 3 中，range() 是像 xrange() 那样实现以至于一个专门的 xrange() 函数都不再存在
（在 Python 3 中 xrange() 会抛出命名异常）。
'''
import timeit

def test_range(n):
    for i in range(n):
        print (i)
        #pass
'''
##xrange是python2中使用
在python3中推荐使用range
def test_xrange(n):
    for i in xrange(n):
        print (i)
        #pass   

'''


print (test_range(100));


##不等运算符
###Python 2.x中不等于有两种写法 != 和 <>
###Python 3.x中去掉了<>, 只有!=一种写法，还好，我从来没有使用<>的习惯
##去掉了repr表达式``
'''
Python 2.x 中反引号``相当于repr函数的作用
Python 3.x 中去掉了``这种写法，只允许使用repr函数，这样做的目的是为了使代码看上去更清晰么？不过我感觉用repr的机会很少，一般只在debug的时候才用，多数时候还是用str函数来用字符串描述对象。
'''
##数据类型
'''
1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long
2）新增了bytes类型，对应于2.X版本的八位串，定义一个bytes字面量的方法如下：
>>> b = b'china' 
>>> type(b) 
<type 'bytes'> 
str对象和bytes对象可以使用.encode() (str -> bytes) or .decode() (bytes -> str)方法相互转化。
>>> s = b.decode() 
>>> s 
'china' 
>>> b1 = s.encode() 
>>> b1 
b'china' 
3）dict的.keys()、.items 和.values()方法返回迭代器，而之前的iterkeys()等函数都被废弃。同时去掉的还有 dict.has_key()，用 in替代它吧 。
'''

b = b'china';
print (type(b));
s = b.decode() ;
print (s);
print (b);
bb=s.encode();
print (bb);

##八进制字面量表示
####八进制数必须写成0o777，原来的形式0777不能用了；二进制必须写成0b111。
print (0o1000);
###print (01000);
print (bin(0o1000));#新增了一个bin()函数用于将一个整数转换成二进制字串
##模块变动
'''
　　1）移除了cPickle模块，可以使用pickle模块代替。最终我们将会有一个透明高效的模块。
　　2）移除了imageop模块
　　3）移除了 audiodev, Bastion, bsddb185, exceptions, linuxaudiodev, md5, MimeWriter, mimify, popen2,
　　rexec, sets, sha, stringold, strop, sunaudiodev, timing和xmllib模块
　　4）移除了bsddb模块(单独发布，可以从http://www.jcea.es/programacion/pybsddb.htm获取) 
　　5）移除了new模块
　　6）os.tmpnam()和os.tmpfile()函数被移动到tmpfile模块下
　　7）tokenize模块现在使用bytes工作。主要的入口点不再是generate_tokens，而是 tokenize.tokenize()
'''
print (type(b));

Python　IDE

Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。
Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

Python面向对象

##面向对象python
'''
面向对象技术简介
类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）。
实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
方法：类中定义的函数。
对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。
'''
##创建类
class baseObject(object):
    """ 人员信息的基类"""

    tCount = 0;#类变量

    '''构造函数 第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法'''
    def __init__(self, name,age):
        super(baseObject, self).__init__();
        self.name=name;
        self.age=age;
        baseObject.tCount+=1;
    def displayCount(self):
        print ("The total is %d" % baseObject.tCount);
    def displayInfo(self):
        print ("Name : ",self.name,  ",age: ", self.age)
##创建实例对象
ob1 = baseObject("zhangsan",4);
ob2 = baseObject("lisi",44);
##对象方法调用
ob1.displayCount();
ob1.displayInfo();

print (hasattr(ob1,'age'));#属性存在
print (getattr(ob1,'age'));#属性值获取
setattr(ob1,'age',90);#属性值修改
###delattr(empl, 'age');# 删除属性 'age'
print (hasattr(ob1,'age'));
print (getattr(ob1,'age'));
###python内置类属性
'''
__dict__ : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）
__doc__ :类的文档字符串
__name__: 类名
__module__: 类定义所在的模块（类的全名是'__main__.className'，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.__module__ 等于 mymod）
__bases__ : 类的所有父类构成元素（包含了以个由所有父类组成的元组）
'''
print ("baseObject.__doc__",baseObject.__doc__);
print ("baseObject.__name__",baseObject.__name__);
print ("baseObject.__dict__",baseObject.__dict__);
print ("baseObject.__module__",baseObject.__module__);
print ("baseObject.__bases__",baseObject.__bases__);

##python对象销毁(垃圾回收)
'''
同Java语言一样，Python使用了引用计数这一简单技术来追踪内存中的对象。
在Python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。
一个内部跟踪变量，称为一个引用计数器。
当对象被创建时， 就创建了一个引用计数， 当这个对象不再需要时， 也就是说，
这个对象的引用计数变为0 时， 它被垃圾回收。但是回收不是"立即"的， 
由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收。

垃圾回收机制不仅针对引用计数为0的对象，同样也可以处理循环引用的情况
循环引用指的是，两个对象相互引用，但是没有其他变量引用他们。
这种情况下，仅使用引用计数是不够的。Python 的垃圾收集器实际上是一个
引用计数器和一个循环垃圾收集器。作为引用计数的补充， 垃圾收集器也会
留心被分配的总量很大（及未通过引用计数销毁的那些）的对象。 
在这种情况下， 解释器会暂停下来， 试图清理所有未引用的循环。
'''
a=40; # 创建对象  <40>
print (a);
b=a;
print (a);# 增加引用， <40> 的计数
c=[b];
print (a);# 增加引用， <40> 的计数
del a; # 减少引用 <40> 的计数
print (b);
b=100; # 减少引用 <40> 的计数
print (b);
c[0]=-1; # 减少引用 <40> 的计数
print (c);

##析构函数 __del__ ，__del__在对象销毁的时候被调用，当对象不再被使用时，__del__方法运行
class Point:
   def __init__( self, x=0, y=0):
      self.x = x
      self.y = y
   def __del__(self):
      class_name = self.__class__.__name__
      print (class_name, "销毁")
pt1=Point();

pt2=pt1;
pt3=pt2;


print (id(pt1),id(pt2),id(pt3));

del pt1;
del pt2;
del pt3;
#注意：通常你需要在单独的文件中定义一个类

##类的继承
'''
面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用，实现这种重用的方法之一是通过继承机制。继承完全可以理解成类之间的类型和子类型关系。
需要注意的地方：继承语法 class 派生类名（基类名）：
//... 基类名写作括号里，基本类是在类定义的时候，在元组之中指明的。
在python中继承中的一些特点：
1：在继承中基类的构造（__init__()方法）不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中亲自专门调用。
2：在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上self参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上self参数
3：Python总是首先查找对应类型的方法，如果它不能在派生类中找到对应的方法，它才开始到基类中逐个查找。（先在本类中查找调用的方法，找不到才去基类中找）。
如果在继承元组中列了一个以上的类，那么它就被称作"多重继承" 。
语法：
派生类的声明，与他们的父类类似，继承的基类列表跟在类名之后，如下所示：
'''
class Parent:        # 定义父类
   parentAttr = 100
   def __init__(self):
      print ("调用父类构造函数");

   def myMethod(self):
      print ('调用父类方法');



   def parentMethod(self):
      print ('调用父类方法');

   def setAttr(self, attr):
      Parent.parentAttr = attr;

   def getAttr(self):
      print ("父类属性 :", Parent.parentAttr)

class Child(Parent): # 定义子类
   def __init__(self):
      print ("调用子类构造方法");

   #方法重写 
   def myMethod(self):
      print ('调用zi类方法');

   def childMethod(self):
      print ('调用子类方法 child method');
   def childTestMethod(self):
      Parent.parentMethod(self);##使用父类名称调用父类方法

c = Child();
c.childMethod();
c.parentMethod();
c.setAttr(200);
c.getAttr();
c.childTestMethod();
c.myMethod();

class Vector:
   def __init__(self, a, b):
      self.a = a
      self.b = b

   def __str__(self):
      return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)

   ##求和 运算符重载
   def __add__(self,other):
      return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b);


v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
print (v1 + v2)

##类的属性和方法
'''
类属性与方法
类的私有属性
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
类的方法
在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数
类的私有方法
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类地外部调用。在类的内部调用 self.__private_methods
'''
class JustCounter:
    __secretCount = 0  # 私有变量
    publicCount = 0    # 公开变量

    def count(self):
        self.__secretCount += 1;
        self.publicCount =self.__secretCount;
        print (self.__secretCount);

counter = JustCounter();
counter.count();
counter.count();
print (counter.publicCount);
#print (counter.__secretCount);  # 报错，实例不能访问私有变量
print (counter._JustCounter__secretCount);
#Python不允许实例化的类访问私有数据，但你可以使用 object._className__attrName 访问属性