Python编程速查表：关键概念与技巧

"git-cheatsheet" 这篇资料主要涵盖了Git的基础知识和常用操作，同时也包含了一些Python编程中的关键概念。 1. Git基础 Git是一个分布式版本控制系统，用于跟踪文件和目录的更改。通过创建快照，Git允许你回顾代码历史、合并分支以及回滚到特定版本。"git-cheatsheet"可能是对Git命令和工作流程的简洁概述，包括初始化仓库、添加文件到暂存区、提交更改、查看历史、分支管理和合并等基本操作。 2. *args和**kwargs 在Python中，`*args`和`**kwargs`是函数参数的特殊形式，用于传递不定数量的位置参数和关键字参数。`*args`捕获所有位置参数，而`**kwargs`则捕获所有关键字参数。它们可以方便地处理未知数量的输入，使函数更具灵活性。 3. 调试Debugging Python提供了一些内置的调试工具，如pdb模块，用于设置断点、单步执行代码、查看变量值等。良好的调试技巧对于定位和解决问题至关重要。 4. 生成器Generators 生成器是一种特殊的迭代器，它们可以记住执行状态并在后续调用时恢复。生成器通过`yield`语句实现，可以在运行时生成值，节省内存并提高性能。 5. Map, Filter和Reduce - `map()`函数接收一个函数和一个或多个可迭代对象，应用函数于每个元素，并返回结果的迭代器。 - `filter()`函数根据提供的函数返回True或False，对可迭代对象进行筛选，返回符合条件的元素组成的迭代器。 - `reduce()`函数（在Python 3中移到`functools`模块）对序列进行累积操作，将序列的元素通过函数两两组合，最终得到单一的结果。 6. set数据结构 Python的集合（set）是一种无序、不重复元素的集合，支持基本的数学集合操作，如并集、交集和差集。 7. 三元运算符 Python中的三元运算符是条件表达式，形如`value_if_true if condition else value_if_false`，它可以在一行代码中简洁地进行条件判断。 8. 装饰器 装饰器是Python中的高级特性，允许在不修改函数源代码的情况下，添加额外的功能或修改行为。装饰器本质上是接收一个函数并返回新函数的函数。 9. Global和Return - `global`关键字用于声明全局变量，在函数内部使用。 - 函数可以有多个`return`语句，但一旦执行到`return`，函数立即停止执行并返回指定值。 10. 对象变动Mutation Python中的对象是可变或不可变的。可变对象（如列表、字典）在赋值后可以改变其内容，而不可变对象（如字符串、数字、元组）在赋值后不能改变。 11. slots魔法 使用`__slots__`属性可以限制类实例的动态属性，节省内存并提高效率。 12. 虚拟环境Virtualenv Virtualenv用于创建隔离的Python环境，每个项目可以有自己的依赖，避免版本冲突。 13. 容器Collections Python提供了多种内置容器类型，如列表、元组、字典和集合，以及更高级的容器如deque、defaultdict等。 14. 枚举Enumerate `enumerate()`函数将迭代器与计数器组合，返回一个枚举对象，方便在循环中同时访问索引和值。 15. 对象自省 Python允许检查对象的属性和方法，`dir()`, `type()`和`id()`函数是常用的自省工具。`inspect`模块提供了更全面的自省功能。 16. 推导式Comprehension 列表推导、字典推导和集合推导是Python的简洁写法，用于快速生成新的列表、字典或集合。 17. 异常 Python使用`try/except`语句处理异常，可以使用`finally`子句确保某些代码无论是否发生异常都会执行。`try/else`子句允许在没有抛出异常时执行特定代码。 18. lambda表达式 Lambda函数是单行、匿名的函数，通常用于短小的、不需要定义的函数。 19. 一行式 Python鼓励编写简洁的代码，有时可以在一行内完成复杂操作，如条件表达式、函数定义等。 20. For-Else `for`循环的`else`子句会在循环正常结束（即未遇到`break`语句）时执行。 21. 使用C扩展 Python允许通过C语言编写扩展模块，提高性能。常见的C扩展工具有CTypes、SWIG和Python/C API。 22. open函数 `open()`函数用于打开文件，提供读写模式，并返回文件对象，支持各种文件操作。 23. 目标Python2+3 这可能意味着资料旨在兼容Python 2和Python 3两个主要版本，可能涉及向后兼容的编程技巧或库。 这个资源涵盖了广泛的主题，既适合Git初学者，也适合希望深入理解Python特性的开发者。