❶ 利用python進行數據分析筆記：3.1數據結構
元組是一種固定長度、不可變的Python對象序列。創建元組最簡單的辦法是用逗號分隔序列值：
tuple 函數將任意序列或迭代器轉換為元組：
中括弧 [] 可以獲取元組的元素， Python中序列索引從0開始 ：
元組一旦創建，各個位置上的對象是無法被修改的，如果元組的一個對象是可變的，例如列表，你可以在它內部進行修改：
可以使用 + 號連接元組來生成更長的元組：
元組乘以整數，則會和列表一樣，生成含有多份拷貝的元組：
將元組型的表達式賦值給變數，Python會對等號右邊的值進行拆包：
拆包的一個常用場景就是遍歷元組或列表組成的序列：
*rest 用於在函數調用時獲取任意長度的位置參數列表：
count 用於計量某個數值在元組中出現的次數：
列表的長度可變，內容可以修改。可以使用 [] 或者 list 類型函數來定義列表：
append 方法將元素添加到列表尾部：
insert 方法可以將元素插入到指定列表位置：
（ 插入位置范圍在0到列表長度之間 ）
pop 是 insert 的反操作，將特定位置的元素移除並返回：
remove 方法會定位第一個符合要求的值並移除它：
in 關鍵字可以檢查一個值是否在列表中；
not in 表示不在：
+ 號可以連接兩個列表：
extend 方法可以向該列表添加多個元素：
使用 extend 將元素添加到已經存在的列表是更好的方式，比 + 快。
sort 方法可以對列表進行排序：
key 可以傳遞一個用於生成排序值的函數，例如通過字元串的長度進行排序：
bisect.bisect 找到元素應當被插入的位置，返回位置信息
bisect.insort 將元素插入到已排序列表的相應位置保持序列排序
bisect 模塊的函數並不會檢查列表是否已經排序，因此對未排序列表使用bisect不會報錯，但是可能導致不正確結果
切片符號可以對大多數序列類型選取子集，基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含，結束位置stop索引不包含
切片還可以將序列賦值給變數：
start和stop可以省略，默認傳入起始位置或結束位置，負索引可以從序列尾部進行索引：
步進值 step 可以在第二個冒號後面使用， 意思是每隔多少個數取一個值：
對列表或元組進行翻轉時，一種很聰明的用法時向步進值傳值-1：
dict(字典)可能是Python內建數據結構中最重要的，它更為常用的名字是 哈希表 或者 關聯數組 。
字典是鍵值對集合，其中鍵和值都是Python對象。
{} 是創建字典的一種方式，字典中用逗號將鍵值對分隔：
你可以訪問、插入或設置字典中的元素,:
in 檢查字典是否含有一個鍵：
del 或 pop 方法刪除值， pop 方法會在刪除的同時返回被刪的值，並刪除鍵：
update 方法將兩個字典合並：
update方法改變了字典元素位置，對於字典中已經存在的鍵，如果傳給update方法的數據也含有相同的鍵，則它的值將會被覆蓋。
字典的值可以是任何Python對象，但鍵必須是不可變的對象，比如標量類型（整數、浮點數、字元串）或元組（且元組內對象也必須是不可變對象）。
通過 hash 函數可以檢查一個對象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的鍵）：
集合是一種無序且元素唯一的容器。
set 函數或者是用字面值集與大括弧，創建集合：
union 方法或 | 二元操作符獲得兩個集合的聯合即兩個集合中不同元素的並集：
intersection 方法或 & 操作符獲得交集即兩個集合中同時包含的元素：
常用的集合方法列表：
和字典類似，集合的元素必須是不可變的。如果想要包含列表型的元素，必須先轉換為元組：
❷ Python對象
眾所周知，Python是一門面向對象的語言，在Python無論是數值、字元串、函數亦或是類型、類，都是對象。
對象是在 堆 上分配的結構，我們定義的所有變數、函數等，都存儲於堆內存，而變數名、函數名則是一個存儲於 棧 中、指向堆中具體結構的引用。
要想深入學習Python，首先需要知道Python對象的定義。
我們通常說的Python都是指CPython，底層由C語言實現，源碼地址： cpython [GitHub]
Python對象的定義位於 Include/object.h ，是一個名為 PyObject 的結構體：
Python中的所有對象都繼承自PyObejct，PyObject包含一個用於垃圾回收的雙向鏈表，一個引用計數變數 ob_refcnt 和 一個類型對象指針 ob_type
從PyObejct的注釋中，我們可以看到這樣一句：每個指向 可變大小Python對象 的指針也可以轉換為 PyVarObject* （可變大小的Python對象會在下文中解釋）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基礎上多了一個 ob_size 欄位，用於存儲元素個數：
在PyObject結構中，還有一個類型對象指針 ob_type ，用於表示Python對象是什麼類型，定義Python對象類型的是一個 PyTypeObject 介面體
實際定義是位於 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：
在這個類型對象中，不僅包含了對象的類型，還包含了如分配內存大小、對象標准操作等信息，主要分為：
以Python中的 int類型 為例，int類型對象的定義如下：
從PyObject的定義中我們知道，每個對象的 ob_type 都要指向一個具體的類型對象，比如一個數值型對象 100 ，它的ob_type會指向 int類型對象PyLong_Type 。
PyTypeObject結構體第一行是一個PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定義可知PyTypeObject是一個變長對象
也就是說，歸根結底 類型對象也是一個對象 ，也有ob_type屬性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什麼呢？
回到PyLong_Type的定義，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) ，查看對應的宏定義
由以上關系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, &PyType_Type } 0} ，將其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一個變長對象：
這樣看就很明確了，PyLong_Type的類型就是PyType_Typ，同理可知， Python類型對象的類型就是PyType_Type ，而 PyType_Type對象的類型是它本身
從上述內容中，我們知道了對象和對象類型的定義，那麼根據定義，對象可以有以下兩種分類
Python對象定義有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根據對象大小是否可變的區別，Python對象可以劃分為 可變對象（變長對象） 和 不可變對象（定長對象）
原本的對象a大小並沒有改變，只是s引用的對象改變了。這里的對象a、對象b就是定長對象
可以看到，變數l仍然指向對象a，只是對象a的內容發生了改變，數據量變大了。這里的對象a就是變長對象
由於存在以上特性，所以使用這兩種對象還會帶來一種區別：
聲明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不會一起改變，因為只是s指向了一個新的對象，s2指向的舊對象的值並沒有發生改變
聲明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此時l2的值會一起改變，因為l和l2指向的是同一個對象，而該對象的內容被l修改了
此外，對於 字元串 對象，Python還有一套內存復用機制，如果兩個字元串變數值相同，那它們將共用同一個對象：
對於 數值型 對象，Python會默認創建0~2 8 以內的整數對象，也就是 0 ~ 256 之間的數值對象是共用的：
按照Python數據類型，對象可分為以下幾類：
Python創建對象有兩種方式，泛型API和和類型相關的API
這類API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以應用在任意Python對象上，如:
使用 PyObjecg_New 創建一個數值型對象：
這類API通常只能作用於一種類型的對象上，如：
使用 PyLong_FromLong 創建一個數值型對象：
在我們使用Python聲明變數的時候，並不需要為變數指派類型，在給變數賦值的時候，可以賦值任意類型數據，如：
從Python對象的定義我們已經可以知曉造成這個特點的原因了，Python創建對象時，會分配內存進行初始化，然後Python內部通過 PyObject* 變數來維護這個對象，所以在Python內部各函數直接傳遞的都是一種泛型指針 PyObject* ，這個指針所指向的對象類型是不固定的，只能通過所指對象的 ob_type 屬性動態進行判斷，而Python正是通過 ob_type 實現了多態機制
Python在管理維護對象時，通過引用計數來判斷內存中的對象是否需要被銷毀，Python中所有事物都是對象，所有對象都有引用計數 ob_refcnt 。
當一個對象的引用計數減少到0之後，Python將會釋放該對象所佔用的內存和系統資源。
但這並不意味著最終一定會釋放內存空間，因為頻繁申請釋放內存會大大降低Python的執行效率，因此Python中採用了內存對象池的技術，是的對象釋放的空間會還給內存池，而不是直接釋放，後續需要申請空間時，優先從內存對象池中獲取。
❸ Python的類和對象入門
本文來說說Python中的類與對象，Python這門語言是無處不對象，如果你曾淺要了解過Python，你應該聽過Python是一種面向對象編程的語言，所以你經常可能會看到面向「對象」編程這類段子，而面向對象編程的語言都會有三大特徵：封裝、繼承、多態。
我們平時接觸到的很多函數、方法的操作都具有這些性質，我們只是會用，但還沒有去深入了解它的本質，下面就介紹一下關於類和對象的相關知識。
封裝這個概念應該並不陌生，比如我們把一些數據封裝成一個列表，這就屬於數據封裝，我們也可以將一些代碼語句封裝成一個函數方便調用，這就是代碼的封裝，我們也可以將數據和代碼封裝在一起。用術語表示的話，就是可以將屬性和方法進行封裝，從而得到對象。
首先我們可以定義一個類，這個類中有屬性和方法，但有的夥伴會比較好奇，屬性和方法不是會封裝成對象嘛，為什麼又變成類了？舉個例子，類就好比是一個毛坯房，而對象是在毛坯房的基礎上改造成的精裝房。
在類定義完成時就創建了一個類對象，它是對類定義創建的命名空間進行了一個包裝。類對象支持兩種操作：屬性引用和實例化。
屬性引用的語法就是一般的標准語法：obj.name。比如XiaoMing.height和XiaoMing.run就是屬性引用，前者會返回一條數據，而後者會返回一個方法對象。
這里也支持對類屬性進行賦值操作，比如為類中的weight屬性賦予一個新值。
而類的實例化可以將類對象看作成一個無參函數的賦值給一個局部變數，如下：
ming就是由類對象實例化後創建的一個實例對象，通過實例對象也可以調用類中的屬性和方法。
類在實例化過程中並不都是像上面例子一樣簡單的，一般類都會傾向將實例對象創建為有初始狀態的，所以在類中可能會定義一個__init__的魔法方法，這個方法就可以幫助接收、傳入參數。
而一個類如果定義了__init__方法，那麼在類對象實例化的過程中就會自動為新創建的實例化對象調用__init__方法，請看下面這個例子。
可以看到在__init__()中傳入了參數x和y，然後在print_coor中需要接收參數x和y，接下來通過實例化這個類對象，驗證一下參數是否能通過__init__()傳遞到類的實例化操作中。
所謂繼承就是一個新類在另一個類的基礎上構建而成，這個新類被稱作子類或者派生類，而另一個類被稱作父類、基類或者超類，而子類會繼承父類中已有的一些屬性和方法。
比如上面這個例子，我並沒有將list_定義成一個列表，但它卻能調用append方法。原因是類Mylist繼承於list這個基類，而list_又是Mylist的一個實例化對象，所以list_也會擁有父類list擁有的方法。當然可以通過自定義類的形式實現兩個類之間的繼承關系，我們定義Parent和Child兩個類，Child中沒有任何屬性和方法，只是繼承於父類Parent。
當子類中定義了與父類中同名的方法或者屬性，則會自動覆蓋父類對應的方法或屬性，還是用上面這個例子實現一下，方便理解。
可以看到子類Child中多了一個和父類Parent同名的方法，再實例化子類並調用這個方法時，最後調用的是子類中的方法。Python中繼承也允許多重繼承，也就是說一個子類可以繼承多個父類中的屬性和方法，但是這類操作會導致代碼混亂，所以大多數情況下不推薦使用，這里就不過多介紹了。
多態比較簡單，比如定義兩個類，這兩個類沒有任何關系，只是兩個類中有同名的方法，而當兩個類的實例對象分別調用這個方法時，不同類的實例對象調用的方法也是不同的。
上面這兩個類中都有introce方法，我們可以實例化一下兩個類，利用實例對象調用這個方法實現一下多態。
判斷一個類是否是另一個類的子類，如果是則返回True，反之則返回False。
需要注意的有兩點：
判斷一個對象是否為一個類的實例對象，如果是則返回True，反之則返回False。
需要注意的有兩點：
判斷一個實例對象中是否包含一個屬性，如果是則返回True，反之則返回False。
需要注意的是第二個參數name必須為字元串形式傳入，如果不是則會返回False。