List:Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

构造list非常简单，按照上面的代码，直接用 [ ] 把list的所有元素都括起来，就是一个list对象。通常，我们会把list赋值给一个变量，这样，就可以通过变量来引用list

由于Python是动态语言，所以list中包含的元素并不要求都必须是同一种数据类型，我们完全可以在list中包含各种数据

倒数：倒数第二用 -2 表示，倒数第三用 -3 表示，倒数第四用 -4 表示：

List的增删：list 的 append() 方法，把新元素追加到 list 的末尾

方法是用list的 insert()方法，它接受两个参数，第一个参数是索引号，第二个参数是待添加的新元素

　　　　　　可以用list的pop()方法删除最后一个元素；{pop()删除为依次删除，不能出现如pop(2),pop(3)这种

自动生成列表：

　　生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]

>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

如果我们只想要偶数的平方，不改动 range()的情况下，可以加上 if 来筛选：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

有了 if 条件，只有 if 判断为 True 的时候，才把循环的当前元素添加到列表中。

任务

def toUppers(L):
    return [x.upper() for x in L if isinstance(x, str)]
print toUppers(['Hello', 'world', 101])

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in '123']
['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

L = []
for m in 'ABC':
    for n in '123':
        L.append(m + n)

tuple:tuple是另一种有序的列表，中文翻译为“ 元组 ”。tuple 和 list 非常类似，但是，tuple一旦创建完毕，就不能修改了,创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ],获取 tuple 元素的方式和 list 是一模一样的，我们可以正常使用 t[0]，t[-1]等索引方式访问元素，

      但是不能赋值成别的元素.()既可以表示tuple，又可以作为括号表示运算时的优先级，结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1，导致我们得到的不是tuple，而是整数 1。正是因为用()定义单元素的tuple有歧义，所以 Python 规定，单元素 tuple 要多加一个逗号“,”，这样就避免了歧义

dict:dict={'key'：value}:花括号 {} 表示这是一个dict可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，不同之处是，list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key.

通过 key 访问 dict 的value，只要 key 存在，dict就返回对应的value。如果key不存在，会直接报错：KeyError。二是使用dict本身提供的一个 get 方法，在Key不存在的时候，返回None.

dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。

由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。

dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样.不能用dict存储有序的集合。

dict 对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():
    print v
# 85
# 95
# 59
dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一样：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.itervalues()
# <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues():
    print v
# 85
# 95
# 59

两方法不同之处：

1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。

2. 但是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

3. 打印 itervalues() 发现它返回一个 <dictionary-valueiterator> 对象，这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str，unicode，dict等，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果一个对象说自己可迭代，那我们就直接用 for 循环去迭代它，可见，迭代是一种抽象的数据操作，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。

 dict 对象的 items() 方法返回的值

可以看到，items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：

>>> for key, value in d.items():
...     print key, ':', value
...
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59
和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存

set:set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。

由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。

访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。

添加元素时，用set的add()方法如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了

删除set中的元素时，用set的remove()方法如果删除的元素不存在set中，remove()会报错,所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断

函数：要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息调用          函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会          报TypeError的错误

几个简单函数：比较函数 cmp(x, y) 如果 x<y，返回 -1，如果x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1。 int()函数可以把其他数据类型转换为整数。str()函数把其他类型转换成 str类型。sum()函数接受一个list作为参数，并返回list所有元素之和

定义一个函数：定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回

注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。

如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。

return None可以简写为return

函数返回。

比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的坐标：

# math包提供了sin()和 cos()函数，用import引用它

range函数：

函数原型：range（start， end， scan):

参数含义：start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;

              end:技术到end结束，但不包括end.例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5

              scan：每次跳跃的间距，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)

递归函数：在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数

递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出

汉诺塔问题：

汉诺塔 (http://baike.baidu.com/view/191666.htm) 的移动也可以看做是递归函数。

我们对柱子编号为a, b, c，将所有圆盘从a移到c可以描述为：

如果a只有一个圆盘，可以直接移动到c；

如果a有N个圆盘，可以看成a有1个圆盘（底盘） + (N-1)个圆盘，首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b，然后，将 a的最后一个圆盘移动到c，再将b的(N-1)个圆盘移动到c。

请编写一个函数，给定输入 n, a, b, c，打印出移动的步骤：

move(n, a, b, c)

例如，输入 move(2, 'A', 'B', 'C')，打印出：

A --> B
A --> C
B --> C

可变参数：

如果想让一个函数能接受任意个参数，我们就可以定义一个可变参数：

可变参数的名字前面有个 * 号，我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数：

切片(slice):L[a:b:c],a表示从哪里开始切(包含在内)，b表示切到哪里(不包含在内)，c表示隔几个切。

L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。

如果第一个索引是0，还可以省略：

只用一个 : ，表示从头到尾：

切片操作还可以指定第三个参数：

第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。

迭代：

迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。

注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：
1. 有序集合：list，tuple，str和unicode；
2. 无序集合：set
3. 无序集合并且具有 key-value 对：dict
迭代是一个动词，它指的是一种操作，在Python中，就是 for 循环。

索引迭代：

Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引

对于有序集合，元素确实是有索引的。方法是使用 enumerate() 函数：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> for index, name in enumerate(L):
...     print index, '-', name
...
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul

使用 enumerate() 函数，我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是，这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上，enumerate() 函数把：

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

变成了类似：

[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

因此，迭代的每一个元素实际上是一个tuple
索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身

zip()函数可以把两个 list 变成一个 list：

>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

任务

>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in zip(range(1, len(L)+1), L):
    print index, '-', name