Python高级编程

List Comprehension

1.列表推导    [i for i in range(10) if i%2 == 0]      -> [0, 2, 4, 6, 8]，   i也可以是一个函数，该风格比C语言思想的代码风格效率高

2.enumerate   取到了序列中的序列号好内容

for index, item in enumerate(sequence):
    process(index, item)

迭代器：   要创建定制的迭代器，可以编写一个具有next方法的类，只要该类能够提供返回迭代器实例（self）发__iter__特殊方法

    基于方法：next  返回容器的下一个项目    i.next()

                     __iter__  返回迭代器本身    i = iter(‘abc‘)

生成器：基于yield指令，可以暂停一个函数并返回中间结果，该函数将保存执行环境并可以在必要时恢复，不能有return，yield这与return的情况不同。return是真正的离开代码块，所以会在return时立刻执行finally子句而yield不会。

               yield将返回一个generator对象，为一个特殊的迭代器

              send，send的工作机制与next一样，但yield将变成能够返回传入的值，   实例.send("***")       value = (yield)    可以根据客户端代码来改变其行为

              throw，close    实例.throw() 传入要抛出的任何类型的异常    这个方法用于关闭生成器。对关闭的生成器后再次调用next或send将抛出StopIteration异常。

协同程序（Trampoline, multitask, cintextlib, greenlet）：可以挂起/恢复，并且有多个进入点的函数，类似线程，但不用资源锁，生成器几乎就是协调程序

生成器表达式：（x**2 for x in range(10) if x%2 == 0）

好文介绍：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/14/2106863.html

itertools模块：包括islice，tee，groupby模式

装饰器：http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html

           包括编写装饰器，参数检查，缓存，代理，上下文提供者

with和contextlib      

举例：  with file(‘path‘) as hosts:

                ........

             可替代：

            hosts = file(‘path‘)

            try:

                   .......

           finally:

                hosts.close()

Python类：

    避免多重继承

    super必须使用一致，都是用super或不是用super

    不要混用老式和新式类

    调用父类时必须检查类层次

类描述符：自定义在引用一个对象上的特性时所应完成的事情

     描述符类必须实现三个方法：

        __set__,__get__, __delete__

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