A. python元組常用操作小技巧
所以這篇文章，我們先來回顧和總結Python數據結構里常用操作。Python中常見的數據結構可以統稱為容器（container）。序列（如列表和元組）、映射（如字典）以及集合（set）是三類主要的容器。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在這篇文章的討論范圍內。
在此，我們先從元組開始說起。
元組區別於列表的顯著特徵之一就是它不能被修改，但其另外一個作用就是 用於沒有欄位名的記錄 [1] 。因為後者經常被忽略，我們先來看看元組作為記錄的作用。
使用括弧就可以定義一個元組。元組中的每個元素都存放了記錄中一個欄位的數據，外加這個欄位的位置。正是這個位置信息給數據賦予了意義。下面的例子中，元組就被當作記錄加以利用：
輸出為：
上述for循環中的操作提取了元組中的元素，也叫作拆包（unpacking）。平行賦值是對元組拆包很好的應用，示例如下：
還有一個經典而優雅的應用是交換變數的值：
用 * 運算符把一個可迭代對象拆開作為函數的參數，例如Python的內置函數pmod接收兩個數字類型的參數，返回商和余數。以下範例將使用 * 將元組傳入函數。
輸出為：
有些函數有多個返回值，將其賦給一個變數時，變數類型即是元組：
輸出為：
zip是Python的內置函數，能夠接收兩個或多個序列，並組成一個元組列表，在Python3中會返回一個迭代器，如下所示：
輸出為：
元組當然也支持一些常規操作，如對於元組 a = (1, 'y', 5, 5, 'x') ：
上述內容不僅涵蓋了元組的基本操作，同時也結合了實際工作中常搭配使用的其他函數、運算符等。在回顧這些知識時主要參考了兩本經典的Python編程書籍：《流暢的Python》和《像計算機科學家一樣思考Python》，有興趣的朋友可以深入閱讀！
希望這篇文章對你有幫助，下回將總結Python列表的使用技巧。
[1]《流暢的Python》: https://book.douban.com/subject/27028517/
B. 怎樣在Python中操作Docker容器
從util-linux版本2.23開始，nsenter工具就包含在其中。它用來訪問另一個進程的名字空間。nsenter要正常工作需要有root許可權。很不幸，Ubuntu 14.4仍然使用的是util-linux版本2.20。安裝最新版本的util-linux（2.24)版，請按照以下步驟：
為了連接到容器，你還需要找到容器的第一個進程的PID。
docker inspect --format "{{ .State.Pid }}" <container-id>
通過這個PID，你就可以連接到這個容器：
nsenter --target $PID --mount --uts --ipc --net --pid
nsinit
從0.9版本開始，Docker自身就具有一個管理容器的庫，名字為 libcontainer。libcontainer中的nsinit工具允許用戶直接訪問linux名字空間和cgroup內核。在安裝nsinit之前，你首先需要安裝Go運行時環境：
apt-get install git golang-go mkdir -p $HOME/go-dev/binmkdir -p $HOME/go-dev/src echo "export GOPATH=\$HOME/go-dev" >> ~/.profileecho "PATH=\$PATH:\$GOPATH/bin" >> ~/.profile source ~/.profile
接下來才安裝nsinit:
mkdir -p $GOPATH/src/github.com/dotcloudcd $GOPATH/src/github.com/dotcloud git clone https://github.com/dotcloud/docker.gitcd $GOPATH/src/github.com/dotcloud/docker /usr/bin/go get -v github.com/dotcloud/docker/vendor/src/github.com/docker/libcontainer/nsinit
nsinit讀取的是位於/var/lib/docer/execdriver/native/<container-id>容器目錄下的配置數據。要運行nsinit，你需要切換到容器目錄下。由於/var/lib/docker目錄對於root用戶是只讀許可權，因此你還需要root許可權。通過docker的ps命令，你可以確定容器ID。一旦你進入/var/lib/docker目錄，你就可以連接容器了：
nsinit exec /bin/bash
lxc(-attach)
直到Docker 0.8.1版本為止，LXC一直是管理容器的基本工具，Docker一直支持這個工具。但是從0.9.0版本開始，Docker默認使用libcontainer管理容器，不再依賴LXC了。因此默認情況下，你不能使用lxc-attach了。
如果你仍然希望使用lxc-attach，那麼你需要使用-e lxc選項來重新啟動Docker服務進程。使用這個選項，Docker的內部將再次使用LXC管理容器了。完成這個任務最簡單的做法就是創建/etc/default/docker文件（如果這個文件仍然不存在），並添加以下內容：
DOCKER_OPTS=" -e lxc"
現在你可以重新啟動Docker服務了。要連接容器，你需要知道完整的容器ID:
docker ps --no-trunc
接下來，你就可以連接這個容器了。要完成下面工作，你還需要root許可權：
lxc-attach -n <container-id> -- /bin/bash
sshd
上面所有三種方法都要求具有主機系統的root許可權。為了不採用root許可權，通過ssh訪問容器將是一個很好的選擇。
要做到這一點，你需要構建一個支持SSH服務的基礎映像。此時，我們可能遇到這樣的問題：我們是不是用Docker CMD或者ENTRYPOINT運行一條命令就可以了？如果此時有sshd進程運行，那麼我們就不要再運行其他進程了。接下來的工作是創建一個腳本或者使用像supervisord這樣的進程管理工具來啟動其它所有需要啟動的進程。有關如何使用supervisord的 優秀的文檔可以在Docker的web站點上找到。一旦你啟動了具有sshd進程的容器，你就可以像以往一樣通過ssh客戶端了連接這個容器了。
C. 怎樣在Python中操作Docker容器
Docker容器運行後，如何進入容器進行操作呢？起初我是用SSH。如果只啟動一個容器，用SSH還能應付，只需要將容器的22埠映射到本機的一個埠即可。當我啟動了五個容器後，每個容器默認是沒有配置SSH Server的，安裝配置SSHD，映射容器SSH埠，實在是麻煩。 我發現很多Docker鏡像都是沒有安裝SSHD服務的，難道有其他方法進入Docker容器？ 有很多種方法，包括使用 docker attach 命令或 nsenter 工具等。 使用 attach 命令有時候並不方便。當多個窗口同時 attach 到同一個容器的時候，所有窗口都會同步顯示。 nsenter 可以訪問另一個進程的名字空間。 為了連接到容器，你還需要找到容器的第一個進程的 PID，可以通過下面的命令獲取。 PID=$(docker inspect –format 「{{ .State.Pid }}」 <container>) //將<container>換成你的容器id 通過這個 PID，就可以連接到這個容器： $ nsenter –target $PID –mount –uts –ipc –net –pid 更簡單的，建議大家下載 .bashrc_docker，並將內容放到 .bashrc 中。
D. 萬字干貨，Python語法大合集，一篇文章帶你入門
這份資料非常純粹，只有Python的基礎語法，專門針對想要學習Python的小白。
Python中用#表示單行注釋，#之後的同行的內容都會被注釋掉。
使用三個連續的雙引號表示多行注釋，兩個多行注釋標識之間內容會被視作是注釋。
Python當中的數字定義和其他語言一樣：
我們分別使用+, -, *, /表示加減乘除四則運算符。
這里要注意的是，在Python2當中，10/3這個操作會得到3，而不是3.33333。因為除數和被除數都是整數，所以Python會自動執行整數的計算，幫我們把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就會得到3.33333。目前Python2已經不再維護了，可以不用關心其中的細節。
但問題是Python是一個 弱類型 的語言，如果我們在一個函數當中得到兩個變數，是無法直接判斷它們的類型的。這就導致了同樣的計算符可能會得到不同的結果，這非常蛋疼。以至於程序員在運算除法的時候，往往都需要手工加上類型轉化符，將被除數轉成浮點數。
在Python3當中撥亂反正，修正了這個問題，即使是兩個整數相除，並且可以整除的情況下，得到的結果也一定是浮點數。
如果我們想要得到整數，我們可以這么操作：
兩個除號表示 取整除 ，Python會為我們保留去除余數的結果。
除了取整除操作之外還有取余數操作，數學上稱為取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方運算 ，我們可以不用調用額外的函數，而使用**符號來完成：
當運算比較復雜的時候，我們可以用括弧來強制改變運算順序。
Python中用首字母大寫的True和False表示真和假。
用and表示與操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java當中的&&, || 和！。
在Python底層， True和False其實是1和0 ，所以如果我們執行以下操作，是不會報錯的，但是在邏輯上毫無意義。
我們用==判斷相等的操作，可以看出來True==1， False == 0.
我們要小心Python當中的bool()這個函數，它並不是轉成bool類型的意思。如果我們執行這個函數，那麼 只有0會被視作是False，其他所有數值都是True ：
Python中用==判斷相等，>表示大於，>=表示大於等於， <表示小於，<=表示小於等於，!=表示不等。
我們可以用and和or拼裝各個邏輯運算：
注意not，and，or之間的優先順序，其中not > and > or。如果分不清楚的話，可以用括弧強行改變運行順序。
關於list的判斷，我們常用的判斷有兩種，一種是剛才介紹的==，還有一種是is。我們有時候也會簡單實用is來判斷，那麼這兩者有什麼區別呢？我們來看下面的例子：
Python是全引用的語言，其中的對象都使用引用來表示。is判斷的就是 兩個引用是否指向同一個對象 ，而==則是判斷兩個引用指向的具體內容是否相等。舉個例子，如果我們把引用比喻成地址的話，is就是判斷兩個變數的是否指向同一個地址，比如說都是沿河東路XX號。而==則是判斷這兩個地址的收件人是否都叫張三。
顯然，住在同一個地址的人一定都叫張三，但是住在不同地址的兩個人也可以都叫張三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那麼a == b一定成立，反之則不然。
Python當中對字元串的限制比較松， 雙引號和單引號都可以表示字元串 ，看個人喜好使用單引號或者是雙引號。我個人比較喜歡單引號，因為寫起來方便。
字元串也支持+操作，表示兩個字元串相連。除此之外，我們把兩個字元串寫在一起，即使沒有+，Python也會為我們拼接：
我們可以使用[]來查找字元串當中某個位置的字元，用 len 來計算字元串的長度。
我們可以在字元串前面 加上f表示格式操作 ，並且在格式操作當中也支持運算，比如可以嵌套上len函數等。不過要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最後是None的判斷，在Python當中None也是一個對象， 所有為None的變數都會指向這個對象 。根據我們前面所說的，既然所有的None都指向同一個地址，我們需要判斷一個變數是否是None的時候，可以使用is來進行判斷，當然用==也是可以的，不過我們通常使用is。
理解了None之後，我們再回到之前介紹過的bool()函數，它的用途其實就是判斷值是否是空。所有類型的 默認空值會被返回False ，否則都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面這些值以外的所有值傳入都會得到True。
Python當中的標准輸入輸出是 input和print 。
print會輸出一個字元串，如果傳入的不是字元串會自動調用__str__方法轉成字元串進行輸出。 默認輸出會自動換行 ，如果想要以不同的字元結尾代替換行，可以傳入end參數：
使用input時，Python會在命令行接收一行字元串作為輸入。可以在input當中傳入字元串，會被當成提示輸出：
Python支持 三元表達式 ，但是語法和C++不同，使用if else結構，寫成：
上段代碼等價於：
Python中用[]表示空的list，我們也可以直接在其中填充元素進行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者刪除元素：
list可以通過[]加上下標訪問指定位置的元素，如果是負數，則表示 倒序訪問 。-1表示最後一個元素，-2表示倒數第二個，以此類推。如果訪問的元素超過數組長度，則會出發 IndexError 的錯誤。
list支持切片操作，所謂的切片則是從原list當中 拷貝 出指定的一段。我們用start: end的格式來獲取切片，注意，這是一個 左閉右開區間 。如果留空表示全部獲取，我們也可以額外再加入一個參數表示步長，比如[1:5:2]表示從1號位置開始，步長為2獲取元素。得到的結果為[1, 3]。如果步長設置成-1則代表反向遍歷。
如果我們要指定一段區間倒序，則前面的start和end也需要反過來，例如我想要獲取[3: 6]區間的倒序，應該寫成[6:3:-1]。
只寫一個:，表示全部拷貝，如果用is判斷拷貝前後的list會得到False。可以使用del刪除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查詢某個元素第一次出現的下標。
list可以進行加法運算，兩個list相加表示list當中的元素合並。 等價於使用extend 方法：
我們想要判斷元素是否在list中出現，可以使用 in關鍵字 ，通過使用len計算list的長度：
tuple和list非常接近，tuple通過()初始化。和list不同， tuple是不可變對象 。也就是說tuple一旦生成不可以改變。如果我們修改tuple，會引發TypeError異常。
由於小括弧是有改變優先順序的含義，所以我們定義單個元素的tuple， 末尾必須加上逗號 ，否則會被當成是單個元素：
tuple支持list當中絕大部分操作：
我們可以用多個變數來解壓一個tuple：
解釋一下這行代碼：
我們在b的前面加上了星號， 表示這是一個list 。所以Python會在將其他變數對應上值的情況下，將剩下的元素都賦值給b。
補充一點，tuple本身雖然是不可變的，但是 tuple當中的可變元素是可以改變的 。比如我們有這樣一個tuple：
我們雖然不能往a當中添加或者刪除元素，但是a當中含有一個list，我們可以改變這個list類型的元素，這並不會觸發tuple的異常：
dict也是Python當中經常使用的容器，它等價於C++當中的map，即 存儲key和value的鍵值對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。
對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。
dict的key必須為不可變對象，所以 list、set和dict不可以作為另一個dict的key ，否則會拋出異常：
我們同樣用[]查找dict當中的元素，我們傳入key，獲得value，等價於get方法。
我們可以call dict當中的keys和values方法，獲取dict當中的所有key和value的集合，會得到一個list。在Python3.7以下版本當中，返回的結果的順序可能和插入順序不同，在Python3.7及以上版本中，Python會保證返回的順序和插入順序一致：
我們也可以用in判斷一個key是否在dict當中，注意只能判斷key。
如果使用[]查找不存在的key，會引發KeyError的異常。如果使用 get方法則不會引起異常，只會得到一個None ：
setdefault方法可以 為不存在的key 插入一個value，如果key已經存在，則不會覆蓋它：
我們可以使用update方法用另外一個dict來更新當前dict，比如a.update(b)。對於a和b交集的key會被b覆蓋，a當中不存在的key會被插入進來：
我們一樣可以使用del刪除dict當中的元素，同樣只能傳入key。
Python3.5以上的版本支持使用**來解壓一個dict：
set是用來存儲 不重復元素 的容器，當中的元素都是不同的，相同的元素會被刪除。我們可以通過set()，或者通過{}來進行初始化。注意當我們使用{}的時候，必須要傳入數據，否則Python會將它和dict弄混。
set當中的元素也必須是不可變對象，因此list不能傳入set。
可以調用add方法為set插入元素：
set還可以被認為是集合，所以它還支持一些集合交叉並補的操作。
set還支持 超集和子集的判斷 ，我們可以用大於等於和小於等於號判斷一個set是不是另一個的超集或子集：
和dict一樣，我們可以使用in判斷元素在不在set當中。用可以拷貝一個set。
Python當中的判斷語句非常簡單，並且Python不支持switch，所以即使是多個條件，我們也只能 羅列if-else 。
我們可以用in來循環迭代一個list當中的內容，這也是Python當中基本的循環方式。
如果我們要循環一個范圍，可以使用range。range加上一個參數表示從0開始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)區間內的所有整數：
如果我們傳入兩個參數，則 代表迭代區間的首尾 。
如果我們傳入第三個元素，表示每次 循環變數自增的步長 。
如果使用enumerate函數，可以 同時迭代一個list的下標和元素 ：
while循環和C++類似，當條件為True時執行，為false時退出。並且判斷條件不需要加上括弧：
Python當中使用 try和except捕獲異常 ，我們可以在except後面限制異常的類型。如果有多個類型可以寫多個except，還可以使用else語句表示其他所有的類型。finally語句內的語法 無論是否會觸發異常都必定執行 ：
在Python當中我們經常會使用資源，最常見的就是open打開一個文件。我們 打開了文件句柄就一定要關閉 ，但是如果我們手動來編碼，經常會忘記執行close操作。並且如果文件異常，還會觸發異常。這個時候我們可以使用with語句來代替這部分處理，使用with會 自動在with塊執行結束或者是觸發異常時關閉打開的資源 。
以下是with的幾種用法和功能：
凡是可以使用in語句來迭代的對象都叫做 可迭代對象 ，它和迭代器不是一個含義。這里只有可迭代對象的介紹，想要了解迭代器的具體內容，請移步傳送門：
Python——五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力
當我們調用dict當中的keys方法的時候，返回的結果就是一個可迭代對象。
我們 不能使用下標來訪問 可迭代對象，但我們可以用iter將它轉化成迭代器，使用next關鍵字來獲取下一個元素。也可以將它轉化成list類型，變成一個list。
使用def關鍵字來定義函數，我們在傳參的時候如果指定函數內的參數名， 可以不按照函數定義的順序 傳參：
可以在參數名之前加上*表示任意長度的參數，參數會被轉化成list：
也可以指定任意長度的關鍵字參數，在參數前加上**表示接受一個dict：
當然我們也可以兩個都用上，這樣可以接受任何參數：
傳入參數的時候我們也可以使用*和**來解壓list或者是dict：
Python中的參數 可以返回多個值 ：
函數內部定義的變數即使和全局變數重名，也 不會覆蓋全局變數的值 。想要在函數內部使用全局變數，需要加上 global 關鍵字，表示這是一個全局變數：
Python支持 函數式編程 ，我們可以在一個函數內部返回一個函數：
Python中可以使用lambda表示 匿名函數 ，使用:作為分隔，:前面表示匿名函數的參數，:後面的是函數的返回值：
我們還可以將函數作為參數使用map和filter，實現元素的批量處理和過濾。關於Python中map、rece和filter的使用，具體可以查看之前的文章：
五分鍾帶你了解map、rece和filter
我們還可以結合循環和判斷語來給list或者是dict進行初始化：
使用 import語句引入一個Python模塊 ，我們可以用.來訪問模塊中的函數或者是類。
我們也可以使用from import的語句，單獨引入模塊內的函數或者是類，而不再需要寫出完整路徑。使用from import *可以引入模塊內所有內容（不推薦這么干）
可以使用as給模塊內的方法或者類起別名：
我們可以使用dir查看我們用的模塊的路徑：
這么做的原因是如果我們當前的路徑下也有一個叫做math的Python文件，那麼 會覆蓋系統自帶的math的模塊 。這是尤其需要注意的，不小心會導致很多奇怪的bug。
我們來看一個完整的類，相關的介紹都在注釋當中
以上內容的詳細介紹之前也有過相關文章，可以查看：
Python—— slots ，property和對象命名規范
下面我們來看看Python當中類的使用：
這里解釋一下，實例和對象可以理解成一個概念，實例的英文是instance，對象的英文是object。都是指類經過實例化之後得到的對象。
繼承可以讓子類 繼承父類的變數以及方法 ，並且我們還可以在子類當中指定一些屬於自己的特性，並且還可以重寫父類的一些方法。一般我們會將不同的類放在不同的文件當中，使用import引入，一樣可以實現繼承。
我們創建一個蝙蝠類：
我們再創建一個蝙蝠俠的類，同時繼承Superhero和Bat：
執行這個類：
我們可以通過yield關鍵字創建一個生成器，每次我們調用的時候執行到yield關鍵字處則停止。下次再次調用則還是從yield處開始往下執行：
除了yield之外，我們還可以使用()小括弧來生成一個生成器：
關於生成器和迭代器更多的內容，可以查看下面這篇文章：
五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力
我們引入functools當中的wraps之後，可以創建一個裝飾器。裝飾器可以在不修改函數內部代碼的前提下，在外麵包裝一層其他的邏輯:
裝飾器之前也有專門的文章詳細介紹，可以移步下面的傳送門：
一文搞定Python裝飾器，看完面試不再慌
不知道有多少小夥伴可以看到結束，原作者的確非常厲害，把Python的基本操作基本上都囊括在裡面了。如果都能讀懂並且理解的話，那麼Python這門語言就算是入門了。
如果你之前就有其他語言的語言基礎，我想本文讀完應該不用30分鍾。當然在30分鍾內學會一門語言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通過本文我們可以做到熟悉Python的語法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我們親自去寫代碼的時候去體會和運用了。
根據我的經驗，在學習一門新語言的前期，不停地查閱資料是免不了的。希望本文可以作為你在使用Python時候的查閱文檔。
最後，我這里有各種免費的編程類資料，有需要的及時私聊我，回復"學習"，分享給大家，正在發放中............
E. Python中常見魔法方法介紹
魔法方法 (Magic Methods) 是Python中的內置函數，一般以雙下劃線開頭和結尾，例如__ init__ 、 __del__ 等。之所以稱之為魔法方法，是因為這些方法會在進行特定的操作時會自動被調用。
在Python中，可以通過dir()方法來查看某個對象的所有方法和屬性，其中雙下劃線開頭和結尾的就是該對象的魔法方法。以字元串對象為例：
可以看到字元串對象有 __add__ 方法，所以在Python中可以直接對字元串對象使用"+"操作，當Python識別到"+"操作時，就會調用該對象的 __add__ 方法。有需要時我們可以在自己的類中重寫 __add__ 方法來完成自己想要的效果。
我們重寫了 __add__ 方法，當Python識別"+"操作時，會自動調用重寫後的 __add__ 方法。可以看到，魔法方法在類或對象的某些事件出發後會自動執行，如果希望根據自己的程序定製特殊功能的類，那麼就需要對這些方法進行重寫。使用魔法方法，我們可以非常方便地給類添加特殊的功能。
1、構造與初始化
__ new __ 、 __ init __ 這兩個魔法方法常用於對類的初始化操作。上面我們創建a1 = A("hello")時，但首先調用的是 __ new __ ;初始化一個類分為兩步:
a.調用該類的new方法，返回該類的實例對象
b.調用該類的init方法，對實例對象進行初始化。
__new__ (cls, *args, **kwargs)至少需要一個cls參數，代表傳入的類。後面兩個參數傳遞給 __ init __ 。在 __ new __ 可以決定是否繼續調用 __ init __ 方法，只有當 __ new __ 返回了當前類cls的實例，才會接著調用 __ init __ 。結合 __ new __ 方法的特性，我們可以通過重寫 __ new __ 方法實現Python的單例模式：
可以看到雖然創建了兩個對象，但兩個對象的地址相同。
2、控制屬性訪問這類魔法
方法主要對對象的屬性進行訪問、定義、修改時起作用。主要有：
__getattr__(self, name): 定義當用戶試圖獲取一個屬性時的行為。
__getattribute__(self, name)：定義當該類的屬性被訪問時的行為（先調用該方法，查看是否存在該屬性，若不存在，接著去調用getattr）。
__setattr__(self, name, value)：定義當一個屬性被設置時的行為。
當初始化屬性時如self.a=a時或修改實例屬性如ins.a=1時本質時調用魔法方法self. __ setattr __ (name,values)；當實例訪問某個屬性如ins.a本質是調用魔法方法a. __ getattr __ (name)
3、容器類操作
有一些方法可以讓我們自己定義自己的容器，就像Python內置的List,Tuple,Dict等等；容器分為可變容器和不可變容器。
如果自定義一個不可變容器的話，只能定義__ len__ 和__ getitem__ ；定義一個可變容器除了不可變容器的所有魔法方法，還需要定義__ setitem__ 和__ delitem__ ；如果容器可迭代。還需要定義__ iter __。
__len__(self):返回容器的長度
__getitem__(self,key):當需要執行self[key]的方式去調用容器中的對象，調用的是該方法
__setitem__(self,key,value):當需要執行self[key] = value時，調用的是該方法
__iter__(self):當容器可以執行 for x in container:，或者使用iter(container)時，需要定義該方法
下面舉一個例子，實現一個容器，該容器有List的一般功能，同時增加一些其它功能如訪問第一個元素，最後一個元素,記錄每個元素被訪問的次數等。
這類方法的使用場景主要在你需要定義一個滿足需求的容器類數據結構時會用到，比如可以嘗試自定義實現樹結構、鏈表等數據結構（在collections中均已有），或者項目中需要定製的一些容器類型。
魔法方法在Python代碼中能夠簡化代碼，提高代碼可讀性，在常見的Python第三方庫中可以看到很多對於魔法方法的運用。
因此當前這篇文章僅是拋磚引玉，真正的使用需要在開源的優秀源碼中以及自身的工程實踐中不斷加深理解並合適應用。
F. python哪些是容器
容器從字面意思上理解就是盛放，放置東西的盒子，python容器主要指的是列表、元組、字典和集合。
1、列表 list()
列表是可變的，列表中的元素允許是不同的數據類型的元素
2、元組 tuple()
元組是不可變類型，可以把元組理解為一個常量列表
3、字典 dict()
字典是可變數據類型，同列表一樣，列表中的元素是有順序的，區別在於：列表是按下標來進行查找元素的，當列表元素多的時候，查找起來就不是很方便了。而字典中的元素順序不重要，而可以通過鍵來訪問元素。
4、集合 set()
可以簡單把集合理解為舍棄了值的字典，而且鍵與鍵之間也不允許重復。
幾種數據結構的比較
都可以通關[]來對單個元素進行訪問
字元串和元組是不可變數據類型，列表和字典是可變數據類型
這幾種數據結構可以進行自由組合，形成更大更復雜的結構
G. 怎樣在Python中操作Docker容器
Docker容器運行後，如何進入容器進行操作呢看起初我是用SSH。如果只啟動一個容器，用SSH還能應付，只需要將容器的22埠映射到本機的一個埠即可。當我啟動了五個容器後，每個容器默認是沒有配置SSH Server的，安裝配置SSHD，映射容器SSH埠，實在是麻煩。 我發現很多Docker鏡像都是沒有安裝SSHD服務的，難道有其他方法進入Docker容器看 有很多種方法，包括使用 docker attach 命令或 nsenter 工具等。 使用 attach 命令有時候並不方便。當多個窗口同時 attach 到同一個容器的時候，所有窗口都會同步顯示。 nsenter 可以訪問另一個進程的名字空間。 為了連接到容器，你還需要找到容器的第一個進程的 PID，可以通過下面的命令獲取。 PID=$(docker inspect –format 逗{{ .State.Pid }}地 <container>) //將<container>換成你的容器id 通過這個 PID，就可以連接到這個容器： $ nsenter –target $PID –mount –uts –ipc –net –pid 更簡單的，建議大家下載 .bashrc_docker，並將內容放到 .bashrc 中。
H. Python如何進行內存管理
Python是如何進行內存管理的？
答:從三個方面來說,一對象的引用計數機制,二垃圾回收機制,三內存池機制。
一、對象的引用計數機制
Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。
引用計數增加的情況：
1，一個對象分配一個新名稱
2，將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）
引用計數減少的情況：
1，使用del語句對對象別名顯示的銷毀
2，引用超出作用域或被重新賦值
Sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數
多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據（如數字和字元串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
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二、垃圾回收
1，當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。
2，當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷毀用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環並刪除它們。
三、內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
1，Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
2，Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。
3，對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
I. python容器如何管理元素
python容器主要介紹四部分內容，分別是列表、元組、字典和集合。最後再比較一下這幾種數據結構。這一部分內容在python中是非常重要的部分，掌握好了這幾種數據結構在處理數據的時候就會很方便，但是前提條件是對這幾種數據結構的特性要很了解。在實際編程中，最常見的工作就是將數據進行拆分和和合並，將其加工為特定的形式，而數據結構就是這種利器。