从c&cpp的角度总结python语法，并作为工具书查询使用
大部分复制至菜鸟教程，有删减
python中的字符串利用'或"包围起来，两者没有特殊的区别在常值字符串前使用r可以让反斜杠不发生转义
使用[a:b]来截断[a,b)范围内即s[a]-s[b-1]的字符串若留空，则意味着取到首或尾，如[1:]表示包含s[1]及其之后的字符串特别地，可以用[-l:]来截断后l个字符的字符串，其中-1是最后一个字符的索引值
格式化字符串与c/cpp相同，参数则有一定的格式，如"%d%d"%(1,2)，在字符串后使用%(...,...)的格式进行调用
f-string是python3.6之后版本添加的，称之为字面量格式化字符串，是新的格式化字符串的语法。f-string格式化字符串以f开头，后面跟着字符串，字符串中的表达式用大括号{}包起来，它会将变量或表达式计算后的值替换进去，实例如下：
其中访问类似于字符串，添加或删除则使用上面提到的函数进行加减即可
类似于map，是一个存储键值对的数据结构
使用{key:value,...}进行初始化
如下程序所示
利用一个列表来构建另一个列表，并可类推到字典、集合和元组的生成中
格式为[表达式for变量in列表if条件]
实例：
ifcondition_1:statement_block_1elifcondition_2:statement_block_2else:statement_block_3循环语句while语句while判断条件:执行语句...[else]执行语句...[else]部分可选，当while判断条件为False，则执行else对应的语句块，并跳出循环
for
NOP，没有任何操作
def函数名（参数列表）:函数体return[表达式]结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的return相当于返回None
可用关键词来传递参数，此时无需考虑位置关系
使用par=sth,...的形式来传递参数
python中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
加了星号*的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。
实例
直接导入整个模块，语法为
importmodule1[,module2[,...moduleN]导入的同时可在后面加上as...进行重命名
可以从模块中选择所需的函数导入所需的函数
frommodnameimportname1[,name2[,...nameN]]from…import*将目标模块直接导入当前的命名空间，在使用函数时不再需要模块名.目标函数的形式
frommodnameimport*__name__一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。
注意name前后都是两个下划线__
Pythonopen()方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出OSError。
注意：使用open()方法一定要保证关闭文件对象，即调用close()方法。这点与c&cpp相同
open()函数常用形式是接收两个参数：文件名(file)和模式(mode)。
读取整行，包括“\n”字符。
将字符串写入文件，返回的是写入的字符长度。
向文件写入一个序列字符串列表，如果需要换行则要自己加入每行的换行符。
关闭文件
classClassName:
类有多种的特殊的专有方法，在各种关键词时可以调用
类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称,按照惯例它的名称是self，这代表一个实例化的类对象
classTest:defprt(self):print(self)print(self.__class__)t=Test()t.prt()输出结构如下
<__main__.Testinstanceat0x100771878>__main__.Test其中self.__class__表示是类自身
classDerivedClassName(BaseClassName):
classDerivedClassName(modname.BaseClassName):同时可以通过增加BaseClass实现多继承
直接在派生类的定义中覆盖方法定义即可，与cpp的虚拟函数相同
迭代器是一种手动定义原类后自动生成的类，它可以根据某种顺序对类对象进行遍历或者实现某种迭代
主要有两种基本的方法：iter()和next()
返回该类的迭代器iterator对象，迭代器直接可以用在for...in...的循环中
__iter__()方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了__next__()方法并通过StopIteration异常标识迭代的完成
__next__()方法返回下一个迭代器对象
classMyNumbers:def__iter__(self):self.a=1returnselfdef__next__(self):x=self.aself.a+=1returnxStopIterationStopIteration异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在__next__()方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发StopIteration异常来结束迭代。
classMyNumbers:def__iter__(self):self.a=1returnselfdef__next__(self):ifself.a<=20:x=self.aself.a+=1returnxelse:raiseStopIteration生成器在Python中，使用了yield的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值,并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。