字符串的负索引访问，其实可以这么看，就是访问字符串长度加上负数
索引得到的index所指向的字符
例如如果line这个字符串是’hello pyclear’，那么下面两行的执行结果是一样的
line[-1:] line[len(line) + (-1):len(line)]`嵌套+列表解析的好用
[{'title: i[0]，'url': i[1]} for i in data] 原始字符串原始字符串不能以单个反斜杠结尾，并且如果反斜杠的数量是奇数个，
\uXXXX转义仍然会解释为Unicode字符，例如
ur"\u1234"是原始Unicode字符串，而ur"\\u1234"定义的则是包含7个字符的字符串python3.x中所有字符串已经是Unicode编码，早期的再加u前缀可能报错，我实测
3.5.2不会报错
round()坑round()内置函数会将传入的数值四舍五入，坑的地方在于
Python2: In [1]: round(1.5) Out[1]: 2.0 In[2]: round(0.5) Out[2]: 1.0 In[3]: round(-0.5) Out[3]: -1.0在2中会四舍五入到最近的倍数，而且类型不变。
然而3中是这样的
Python3: In [1]: round(1.5) Out[1]: 2 In [2]: round(0.5) Out[2]: 0在3中会将距离两个倍数值相等的只舍入最近的偶数倍数，并且值是整数。
reloadreload在Python2中是一个BIF但是到了Python3中，
Python3删除了reload内置函数，将其放入imp标准库中了
异常突然发现一个司空见惯的东西其实不是那么简单，这就是异常。
老的代码经常是这么写except语句的
except ExcType，var这个在2.7之前包括2.7.10中都是有效的，但事实上是已经被废弃的语法。只是为了兼容
考虑所以还有效。取而代之的是使用as var语法，2.7.x 和3.x(注意3.x只能这么写)
都是。
except Exctype as var对于异常来说，有一整套的东西，try，except，finally。
def test(): try: print('to do') print('to return in try') return 'try' except Exception as e: print('process except') print('to return in except') return 'except' finally: print('to return in finally') return 'finally' return 'test' value = test() to do to return in try to return in finally print(value) 'finally'这个函数运行起来后会体现异常捕捉的一些特性，finally是无论产生异常与否都会
执行的代码，特性之一是，无论是否产生异常，当try或者except里执行到return的时候
都会中断转向finally代码块。所以return是重点，而return之后是什么其实由于中断都
不会返回的。
zip在Python2中zip是很挫的完全使用两个序列创建一个元组的列表，如果两个序列的
长度一大，那么效率上是很成问题的。itertools.izip()效果与zip类似，但是每次只
生成一个元组而不是创建个很大的元组列表，Python3的zip类似与izip()的方式。
欢迎使用Python3。
第一类所有能够用标识符命名的所有对象都是具有相同状态的，
即能够命名的所有对象都可以当作数据处理
Python中一切都是第一类的。
line = "GOOGLE，100，490.10" field_types = [str，int，float] raw_fields = line.split('，') fields = [ty(val) for ty，val in zip(field_types，raw_fields)] mutable做参数由于可变对象其实是保存了引用的。当修改默认参数之后， 默认参数会保留之前
调用进行的修改。所以如果这么写，基本上就会出问题。
def test(arg1，items=[]): items.append(arg1) return items In: test(1) Out:[1] In: test(2) Out:[1，2] In: test(3) Out:[1，2，3]所以这么写才是好的选择:
def test(arg1， items=None): if items is None: items = [] items.append(arg1) return items 闭包与装饰器所谓的装饰起是可以在原有函数基础上透明的修改或增强包装对象的行为
本质上装饰器是利用了闭包的特性，将要增强或改变行为的函数作为参数传入:
@world def hello(s): return s def hello(s): return s hello = worls(hello)这二者是等价的
如果有多个那么是按照先后顺序来的。。越接近函数的越早
@foo @bar @spam def grok(x): pass def grok(x): pass grok = foo(bar(spam(grok)))使用装饰器的方式修改函数有个问题，新生成的函数会缺少很多原函数的属性，如
docstring和name
内置的functools通过update_warpper函数解决了这个问题，然而每次手工调用
这个函数不方便，所以该模块提供了个装饰器wraps
@functools.wraps 协程协程可以仅仅由loop语句中的:
n = (yield)构成，send传给协程的值都会被传给n，从而可以向协程内传递值
也可以
n = (yield result) ..... result = ...这里result将返回， 每次获取的值都赋值n。。result返回的将是这次的值的结果
由下一次的yield表达式返回。
supder派生的类可以重新实现基类的方法，但是有时候想调用基类的方法.
class SonClass(BaseClass): BaseClass.method(self，arg)这样使用就算类BaseClass中没实现method， 方法但只要BaseClass的继承的类中有
那么代码可以正常运行。
因为这样自很容易造成误解，一般使用super()函数
class SonClass(BaseClass): super(SonClass，self).method(arg)super返回一个特殊的对象这个对象能在基类上执行属性查找，
这样无论是哪个基类实现的都能正常调用。