【申精】网上整理的一些Python小技巧

先给大家推荐基本Python的入门书籍

Python学习手册 第4版（中文版）
Google和YouTube由于PythonF的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。《Python学习手册（第4版）》将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。《Python学习手册（第4版）》根据Python专家MarkLutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。
《Python学习手册（第4版）》每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章首习题，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。书中配有大量注释的示例以及图表，它们都将帮助你轻松地学习Python3．0。
《Python学习手册（第4版）》学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，以便构建较大的组件。学习Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。了解高级Python工具，如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。

以上摘自百度搜索。非原创侵权删

总结十个python编程时最常见的错误
摘自CSDN---大数据前沿

Python允许开发者指定一个默认值给函数参数，虽然这是该语言的一个特征，但当参数可变时，很容易导致混乱，例如，下面这段函数定义：
>>> def foo(bar=[]): # bar is optional and defaults to [] if not specified
... bar.append("baz") # but this line could be problematic, as we'll see...
... return ba
在上面这段代码里，一旦重复调用foo()函数（没有指定一个bar参数），那么将一直返回'bar'，因为没有指定参数，那么foo()每次被调用的时候，都会赋予[]。下面来看看，这样做的结果
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz", "baz"]
>>> foo()
["baz", "baz", "baz"]
解决方案：
>>> def foo(bar=None):
... if bar is None: # or if not bar:
... bar = []
... bar.append("baz")
... return bar
...
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]
>>> foo()
["baz"]

（二）错误地使用类变量
　　先看下面这个例子：
>>> class A(object):
... x = 1
...>>> class B(A):
... pass
...>>> class C(A):
... pass
...>>> print A.x, B.x, C.x
1 1 1
　　这样是有意义的：
>>> B.x = 2
>>> print A.x, B.x, C.x
1 2 1
　　再来一遍：
>>> A.x = 3
仅仅是改变了A.x，为什么C.x也跟着改变了。
在Python中，类变量都是作为字典进行内部处理的，并且遵循方法解析顺序（MRO）。在上面这段代码中，因为属性x没有在类C中发现，它会查找它的基类（在上面例子中只有A，尽管Python支持多继承）。换句话说，就是C自己没有x属性，独立于A，因此，引用 C.x其实就是引用A.x。>>> print A.x, B.x, C.x
3 2 3

太多了 懒得搬了 有兴趣的自己去看看把 搜索10个最容易反的Python开发错误，找到开头我说的哪个博主的博客就行了

各种 Python 实现的简单介绍与比较
CPython
CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现。通常提到“Python”一词，都是指CPython。CPython由C编写，将Python源码编译成CPython字节码，由虚拟机解释执行。没有用到JIT等技术，垃圾回收方面采用的是引用计数。
所以当有人问道Python是解释执行还是编译执行，可以这样回答：Python（CPython）将Python源码编译成CPython字节码，再由虚拟机解释执行这些字节码。
如果需要广泛用到C编写的第三方扩展，或让大多数用户都能直接使用你的Python代码，那么还是使用CPython吧。

感谢楼主帮整理

Jython
Jython在JVM上实现的Python，由Java编写。Jython将Python源码编译成JVM字节码，由JVM执行对应的字节码。因此能很好的与JVM集成，比如利用JVM的垃圾回收和JIT，直接导入并调用JVM上其他语言编写的库和函数。
对于想在JVM上使用Python简化工作流程，或者出于某些原因需要在Python语言中使用Java的相关代码，同时无需用到太多CPython扩展的用户来说，极力推荐Jython。

IronPython
IronPython与Jython类似，所不同的是IronPython在CLR上实现了Python，即面向.NET平台，由C#编写。IronPython将源码编译成TODO CLR，同样能很好的与.NET平台集成。即与Jython相同，可以利用.NET框架的JIT、垃圾回收等功能，能导入并调用.NET上其他语言编写的库和函数。IronPython默认使用Unicode字符串。
另外，Python Tools for Visual Studio可以将CPython和IronPython无缝集成进VS中。如果仅需要在Windows上开发较大的Python项目。条件允许的情况下，IronPython是个不错的选择。

PyPy
这里说的PyPy是指使用RPython实现，利用Tracing JIT技术实现的Python，而不是RPython工具链。PyPy可以选择多种垃圾回收方式，如标记清除、标记压缩、分代等。
想对于CPython，PyPy的性能提升非常明显，但对第三方模块的支持真心是弱爆了。比如无法很好的支持使用CPython的C API编写的扩展，完全不支持使用SWIG、SIP等工具编写的扩展。就连NumPy，也要在编译器的层面上从头实现。即使实现了，也只能在Python层面中使用，无法供其他第三方模块在非Python环境中使用。关于PyPy，后续会尝试用一篇完整的文章来介绍。不过我的这一篇文章中对PyPy和下面的Pyston有更详细的描述。

Pyston
Pyston由Dropbox开发，使用C++11编写，采用Method-at-a-time-JIT和Mark Sweep——Stop the World的GC技术。Pyston使用类似JavaScript V8那样的多层编译，其中也用到了LLVM来优化代码。Pyston正在发展中，还不成熟。但其前景是非常值得看好的。

这里介绍了主要的几款Python实现，这几款Python实现可以满足大部分需要。而略过了几款，如Cython、Brython、RubyPython等。其实Cython还是挺有用的，不过现在接触的不多，不敢多写，看后面能不能抽时间补上。而Brython、RubyPython，个人感觉完全可以用JS或Ruby，没必要在一种动态语言的环境中再使用另一种动态语言。