Python基礎3 ---（set/函數/遞歸/切片/迭代）

22.Python中的set

Python中什麼是set

dict的作用是建立一組 key 和一組 value 的映射關係，dict的key是不能重複的。
有的時候，我們只想要 dict 的 key，不關心 key 對應的 value，目的就是保證這個集合的元素不會重複，這時，set就派上用場了。
set 持有一系列元素，這一點和 list 很像，但是set的元素沒有重複，而且是無序的，這點和 dict 的 key很像。
創建 set 的方式是調用 set() 並傳入一個 list，list的元素將作爲set的元素：

>>> s = set(['A', 'B', 'C'])

可以查看 set 的內容：

>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])

請注意，上述打印的形式類似 list， 但它不是 list，仔細看還可以發現，打印的順序和原始 list 的順序有可能是不同的，因爲set內部存儲的元素是無序的。
因爲set不能包含重複的元素，所以，當我們傳入包含重複元素的 list 會怎麼樣呢？

>>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])
>>> print s
set(['A', 'C', 'B'])
>>> len(s)
3

結果顯示，set會自動去掉重複的元素，原來的list有4個元素，但set只有3個元素。（set對字符串也會去重，因爲字符串屬於序列）
不支持加法乘法運算等，添加和刪除用：
可以返回交集和並集等：

Python之 訪問set

由於set存儲的是無序集合，所以我們沒法通過索引來訪問。
訪問 set中的某個元素實際上就是判斷一個元素是否在set中。
例如，存儲了班裏同學名字的set：

>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])

我們可以用 in 操作符判斷：
Bart是該班的同學嗎？

>>> 'Bart' in s
True

bart是該班的同學嗎？

>>> 'bart' in s
False

看來大小寫很重要，’Bart’ 和 'bart’被認爲是兩個不同的元素。

Python之 set的特點

set的內部結構和dict很像，唯一區別是不存儲value，因此，判斷一個元素是否在set中速度很快。
set存儲的元素和dict的key類似，必須是不變對象，因此，任何可變對象是不能放入set中的，set存儲的元素也是沒有順序的。
應用
星期一到星期日可以用字符串’MON’, ‘TUE’, … 'SUN’表示。
假設我們讓用戶輸入星期一至星期日的某天，如何判斷用戶的輸入是否是一個有效的星期呢？
可以用 if 語句判斷，但這樣做非常繁瑣：

x = '???' # 用戶輸入的字符串
if x!= 'MON' and x!= 'TUE' and x!= 'WED' ... and x!= 'SUN':
    print 'input error'
else:
    print 'input ok'

注意：if 語句中的…表示沒有列出的其它星期名稱，測試時，請輸入完整。
如果事先創建好一個set，包含'MON' ~ 'SUN'： weekdays = set(['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI', 'SAT', 'SUN'])再判斷輸入是否有效，只需要判斷該字符串是否在set中：

x = '???' # 用戶輸入的字符串
if x in weekdays:
    print 'input ok'
else:
    print 'input error'

這樣一來，代碼就簡單多了。

Python之 遍歷set

由於 set 也是一個集合，所以，遍歷 set 和遍歷 list 類似，都可以通過 for 循環實現。
直接使用 for 循環可以遍歷 set 的元素：

>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])
>>> for name in s:
...     print name
...
Lisa
Adam
Bart

注意: 觀察 for 循環在遍歷set時，元素的順序和list的順序很可能是不同的，而且不同的機器上運行的結果也可能不同。

Python之 更新set

由於set存儲的是一組不重複的無序元素，因此，更新set主要做兩件事：
一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素從set中刪除。
添加元素時，用set的add()方法：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已經存在於set中，add()不會報錯，但是不會加進去了：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

刪除set中的元素時，用set的remove()方法：

>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果刪除的元素不存在set中，remove()會報錯：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4

所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判斷。

23.Python中的函數

我們知道圓的面積計算公式爲：
S = πr²
當我們知道半徑r的值時，就可以根據公式計算出面積。假設我們需要計算3個不同大小的圓的面積：

r1 = 12.34
r2 = 9.08
r3 = 73.1
s1 = 3.14 * r1 * r1
s2 = 3.14 * r2 * r2
s3 = 3.14 * r3 * r3

當代碼出現有規律的重複的時候，每次寫3.14 * x * x不僅很麻煩，而且，如果要把3.14改成3.14159265359的時候，得全部替換。
有了函數，我們就不再每次寫s = 3.14 * x * x，而是寫成更有意義的函數調用 s = area_of_circle(x)，而函數 area_of_circle 本身只需要寫一次，就可以多次調用。
Python不但能非常靈活地定義函數，而且本身內置了很多有用的函數，可以直接調用。

Python之調用函數

Python內置了很多有用的函數，我們可以直接調用。要調用一個函數，需要知道函數的名稱和參數，比如求絕對值的函數 abs，它接收一個參數。

可以直接從Python的官方網站查看文檔：
添加鏈接描述
也可以在交互式命令行通過 help(abs) 查看abs函數的幫助信息。
調用 abs 函數：

>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34

調用函數的時候，如果傳入的參數數量不對，會報TypeError的錯誤，並且Python會明確地告訴你：abs()有且僅有1個參數，但給出了兩個：

>>> abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

如果傳入的參數數量是對的，但參數類型不能被函數所接受，也會報TypeError的錯誤，並且給出錯誤信息：str是錯誤的參數類型：

>>> abs('a')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

而比較函數 cmp(x, y) 就需要兩個參數，如果 x<y，返回 -1，如果 x==y，返回 0，如果 x>y，返回 1：

>>> cmp(1, 2)
-1
>>> cmp(2, 1)
1
>>> cmp(3, 3)
0

Python內置的常用函數還包括數據類型轉換函數，比如 int()函數可以把其他數據類型轉換爲整數：

>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12

str()函數把其他類型轉換成 str：

>>> str(123)
'123'
>>> str(1.23)
'1.23'

Python之編寫函數

在Python中，定義一個函數要使用 def 語句，依次寫出函數名、括號、括號中的參數和冒號:然後，在縮進塊中編寫函數體，函數的返回值用 return 語句返回。
我們以自定義一個求絕對值的 my_abs 函數爲例：

def my_abs(x):
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

請注意，函數體內部的語句在執行時，一旦執行到return時，函數就執行完畢，並將結果返回。因此，函數內部通過條件判斷和循環可以實現非常複雜的邏輯。
如果沒有return語句，函數執行完畢後也會返回結果，只是結果爲 None。
return None可以簡寫爲return。

24.Python函數之返回多值/遞歸函數

返回多個值

函數可以返回多個值嗎？答案是肯定的。
比如在遊戲中經常需要從一個點移動到另一個點，給出座標、位移和角度，就可以計算出新的座標：
math包提供了sin()和 cos()函數，我們先用import引用它：

import math
def move(x, y, step, angle):
    nx = x + step * math.cos(angle)
    ny = y - step * math.sin(angle)
    return nx, ny

這樣我們就可以同時獲得返回值：

>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print x, y
151.961524227 70.0

但其實這只是一種假象，Python函數返回的仍然是單一值：

>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print r
(151.96152422706632, 70.0)

用print打印返回結果，原來返回值是一個tuple！
但是，在語法上，返回一個tuple可以省略括號，而多個變量可以同時接收一個tuple，按位置賦給對應的值，所以，Python的函數返回多值其實就是返回一個tuple，但寫起來更方便。

Python之遞歸函數

在函數內部，可以調用其他函數。如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。
舉個例子，我們來計算階乘 n! = 1 * 2 * 3 * … * n，用函數 fact(n)表示，可以看出：

fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n

所以，fact(n)可以表示爲 n * fact(n-1)，只有n=1時需要特殊處理。
於是，fact(n)用遞歸的方式寫出來就是：

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

上面就是一個遞歸函數。可以試試：

>>> fact(1)
1
>>> fact(5)
120
>>> fact(100)
93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000L

如果我們計算fact(5)，可以根據函數定義看到計算過程如下：

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

遞歸函數的優點是定義簡單，邏輯清晰。理論上，所有的遞歸函數都可以寫成循環的方式，但循環的邏輯不如遞歸清晰。
使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。
在計算機中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。由於棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多，會導致棧溢出。可以試試計算 fact(10000)。

25.定義參數

Python之定義默認參數

定義函數的時候，還可以有默認參數。
例如Python自帶的 int() 函數，其實就有兩個參數，我們既可以傳一個參數，又可以傳兩個參數：

>>> int('123')
123
>>> int('123', 8)
83

int()函數的第二個參數是轉換進制，如果不傳，默認是十進制 (base=10)，如果傳了，就用傳入的參數。
可見，函數的默認參數的作用是簡化調用，你只需要把必須的參數傳進去。但是在需要的時候，又可以傳入額外的參數來覆蓋默認參數值。
我們來定義一個計算 x 的N次方的函數:

def power(x, n):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

假設計算平方的次數最多，我們就可以把 n 的默認值設定爲 2：

def power(x, n=2):
    s = 1
    while n > 0:
        n = n - 1
        s = s * x
    return s

這樣一來，計算平方就不需要傳入兩個參數了：

>>> power(5)
25

由於函數的參數按從左到右的順序匹配，所以默認參數只能定義在必需參數的後面：

# OK:
def fn1(a, b=1, c=2):
    pass
# Error:
def fn2(a=1, b):
    pass

Python之定義可變參數

如果想讓一個函數能接受任意個參數，我們就可以定義一個可變參數：

def fn(*args):
    print args

可變參數的名字前面有個 * 號，我們可以傳入0個、1個或多個參數給可變參數：

>>> fn()
()
>>> fn('a')
('a',)
>>> fn('a', 'b')
('a', 'b')
>>> fn('a', 'b', 'c')
('a', 'b', 'c')

可變參數也不是很神祕，Python解釋器會把傳入的一組參數組裝成一個tuple傳遞給可變參數，因此，在函數內部，直接把變量 args 看成一個 tuple 就好了。
定義可變參數的目的也是爲了簡化調用。假設我們要計算任意個數的平均值，就可以定義一個可變參數：

def average(*args):
    ...

這樣，在調用的時候，可以這樣寫：

>>> average()
0
>>> average(1, 2)
1.5
>>> average(1, 2, 2, 3, 4)
2.4

26.切片操作

對list進行切片

取一個list的部分元素是非常常見的操作。比如，一個list如下：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

取前3個元素，應該怎麼做？
笨辦法：

>>> [L[0], L[1], L[2]]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

之所以是笨辦法是因爲擴展一下，取前N個元素就沒轍了。
取前N個元素，也就是索引爲0-(N-1)的元素，可以用循環：

>>> r = []
>>> n = 3
>>> for i in range(n):
...     r.append(L[i])
...
>>> r
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

對這種經常取指定索引範圍的操作，用循環十分繁瑣，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大簡化這種操作。
對應上面的問題，取前3個元素，用一行代碼就可以完成切片：

>>> L[0:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

L[0:3]表示，從索引0開始取，直到索引3爲止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3個元素。
如果第一個索引是0，還可以省略：

>>> L[:3]
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

也可以從索引1開始，取出2個元素出來：

>>> L[1:3]
['Lisa', 'Bart']

只用一個 : ，表示從頭到尾：

>>> L[:]
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

因此，L[:]實際上複製出了一個新list。
切片操作還可以指定第三個參數：

>>> L[::2]
['Adam', 'Bart']

第三個參數表示每N個取一個，上面的 L[::2] 會每兩個元素取出一個來，也就是隔一個取一個。
把list換成tuple，切片操作完全相同，只是切片的結果也變成了tuple。
任務
range()函數可以創建一個數列：

>>> range(1, 101)
[1, 2, 3, ..., 100]

請利用切片，取出：

1. 前10個數；
2. 3的倍數；
3. 不大於50的5的倍數。
   要取出3, 6, 9可以用::3的操作，但是要確定起始索引。

參考代碼:

L = range(1, 101)
print L[:10]
print L[2::3]
print L[4:50:5]

倒序切片

對於list，既然Python支持L[-1]取倒數第一個元素，那麼它同樣支持倒數切片，試試：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

>>> L[-2:]
['Bart', 'Paul']

>>> L[:-2]
['Adam', 'Lisa']

>>> L[-3:-1]
['Lisa', 'Bart']

>>> L[-4:-1:2]
['Adam', 'Bart']

記住倒數第一個元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含結束索引。

對字符串切片

字符串 'xxx'和 Unicode字符串 u'xxx'也可以看成是一種list，每個元素就是一個字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作結果仍是字符串：

>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[-3:]
'EFG'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

在很多編程語言中，針對字符串提供了很多各種截取函數，其實目的就是對字符串切片。Python沒有針對字符串的截取函數，只需要切片一個操作就可以完成，非常簡單。

27.迭代

什麼是迭代

在Python中，如果給定一個list或tuple，我們可以通過for循環來遍歷這個list或tuple，這種遍歷我們成爲迭代（Iteration）。
**在Python中，迭代是通過 for … in 來完成的，**而很多語言比如C或者Java，迭代list是通過下標完成的，比如Java代碼：

for (i=0; i<list.length; i++) {
    n = list[i];
}

可以看出，Python的for循環抽象程度要高於Java的for循環。
因爲 Python 的 for循環不僅可以用在list或tuple上，還可以作用在其他任何可迭代對象上。
因此，迭代操作就是對於一個集合，無論該集合是有序還是無序，我們用 for 循環總是可以依次取出集合的每一個元素。
注意: 集合是指包含一組元素的數據結構，我們已經介紹的包括：

1. 有序集合：list，tuple，str和unicode；
2. 無序集合：set
3. 無序集合並且具有 key-value 對：dict

迭代與按下標訪問數組最大的不同是，後者是一種具體的迭代實現方式，而前者只關心迭代結果，根本不關心迭代內部是如何實現的。

索引迭代

Python中，迭代永遠是取出元素本身，而非元素的索引。
對於有序集合，元素確實是有索引的。有的時候，我們確實想在 for 循環中拿到索引，怎麼辦？
方法是使用 enumerate() 函數：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
>>> for index, name in enumerate(L):
...     print index, '-', name
...
0 - Adam
1 - Lisa
2 - Bart
3 - Paul

使用 enumerate() 函數，我們可以在for循環中同時綁定索引index和元素name但是，這不是 enumerate() 的特殊語法。實際上，enumerate() 函數把：

['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

變成了類似：

[(0, 'Adam'), (1, 'Lisa'), (2, 'Bart'), (3, 'Paul')]

因此，迭代的每一個元素實際上是一個tuple：

for t in enumerate(L):
    index = t[0]
    name = t[1]
    print index, '-', name

如果我們知道每個tuple元素都包含兩個元素，for循環又可以進一步簡寫爲：

for index, name in enumerate(L):
    print index, '-', name

這樣不但代碼更簡單，而且還少了兩條賦值語句。
可見，索引迭代也不是真的按索引訪問，而是由 enumerate() 函數自動把每個元素變成 (index, element) 這樣的tuple，再迭代，就同時獲得了索引和元素本身。
任務
zip 其實可以認爲是給list的元素指定索引，前一個參數是索引，後一個參數是被索引的對象 zip()函數可以把兩個 list 變成一個 list：

>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

在迭代 [‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’, ‘Paul’] 時，如果我們想打印出名次 - 名字（名次從1開始)，請考慮如何在迭代中打印出來。
提示：考慮使用zip()函數和range()函數

原代碼：

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
for index, name in zip(range(1, len(L)+1), L):
    print index, '-', name

顯示：

1 - Adam
2 - Lisa
3 - Bart
4 - Paul  

（1）

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']
print range(1, len(L)+1)

這個顯示[1,2,3,4] 這個給 index

(2) name 就是 L 遍歷

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

（3）zip()函數可以把兩個 list 變成一個 list：

>>> zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])

顯示

[(10, 'A'), (20, 'B'), (30, 'C')]

類似於：

print zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C'])
for index,name in zip([10, 20, 30], ['A', 'B', 'C']):
    print index, '-', name

顯示：

10 - A
20 - B
30 - C

迭代dict的value

我們已經瞭解了dict對象本身就是可迭代對象，用 for 循環直接迭代 dict，可以每次拿到dict的一個key。
如果我們希望迭代 dict 對象的value，應該怎麼做？
dict 對象有一個 values() 方法，這個方法把dict轉換成一個包含所有value的list，這樣，我們迭代的就是 dict的每一個 value：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.values()
# [85, 95, 59]
for v in d.values():    print v
# 85
# 95
# 59

如果仔細閱讀Python的文檔，還可以發現，dict除了values()方法外，還有一個 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一樣：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
print d.itervalues()
# <dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>
for v in d.itervalues():
    print v
# 85
# 95
# 59

那這兩個方法有何不同之處呢？

1. values() 方法實際上把一個 dict 轉換成了包含 value 的list。
2. 但是 itervalues() 方法不會轉換，它會在迭代過程中依次從 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法節省了生成 list 所需的內存。
3. 打印 itervalues() 發現它返回一個 對象，這說明在Python中，for 循環可作用的迭代對象遠不止 list，tuple，str，unicode，dict等，任何可迭代對象都可以作用於for循環，而內部如何迭代我們通常並不用關心。

如果一個對象說自己可迭代，那我們就直接用 for 循環去迭代它，可見，迭代是一種抽象的數據操作，它不對迭代對象內部的數據有任何要求。

迭代dict的key和value

我們瞭解瞭如何迭代 dict 的key和value，那麼，在一個 for 循環中，能否同時迭代 key和value？答案是肯定的。
首先，我們看看 dict 對象的 items() 方法返回的值：

>>> d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>> print d.items()
[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]

可以看到，items() 方法把dict對象轉換成了包含tuple的list，我們對這個list進行迭代，可以同時獲得key和value：

>>> for key, value in d.items():
...     print key, ':', value
...
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

和 values() 有一個 itervalues() 類似， items() 也有一個對應的 iteritems()，iteritems() 不把dict轉換成list，而是在迭代過程中不斷給出 tuple，所以， iteritems() 不佔用額外的內存。

28.生成列表

要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我們可以用range(1, 11)：

>>> range(1, 11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎麼做？方法一是循環：

>>> L = []
>>> for x in range(1, 11):
...    L.append(x * x)
...
>>> L
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循環太繁瑣，而列表生成式則可以用一行語句代替循環生成上面的list：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

這種寫法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式，可以以非常簡潔的代碼生成 list。
寫列表生成式時，把要生成的元素 x * x 放到前面，後面跟 for 循環，就可以把list創建出來，十分有用，多寫幾次，很快就可以熟悉這種語法。
乘法口訣生成：

29.複雜表達式 條件過濾 多層表達式

複雜表達式

使用for循環的迭代不僅可以迭代普通的list，還可以迭代dict。
假設有如下的dict：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

完全可以通過一個複雜的列表生成式把它變成一個 HTML 表格：

tds = ['<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score) for name, score in d.iteritems()]
print '<table>'
print '<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>'
print '\n'.join(tds)
print '</table>'

注：字符串可以通過 % 進行格式化，用指定的參數替代 %s。字符串的join()方法可以把一個 list 拼接成一個字符串。
把打印出來的結果保存爲一個html文件，就可以在瀏覽器中看到效果了：

<table border="1">
<tr><th>Name</th><th>Score</th><tr>
<tr><td>Lisa</td><td>85</td></tr>
<tr><td>Adam</td><td>95</td></tr>
<tr><td>Bart</td><td>59</td></tr>
</table>

條件過濾

列表生成式的 for 循環後面還可以加上 if 判斷。例如：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

如果我們只想要偶數的平方，不改動 range()的情況下，可以加上 if 來篩選：

>>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

有了 if 條件，只有 if 判斷爲 True 的時候，才把循環的當前元素添加到列表中。

多層表達式

for循環可以嵌套，因此，在列表生成式中，也可以用多層 for 循環來生成列表。
對於字符串 ‘ABC’ 和 ‘123’，可以使用兩層循環，生成全排列：

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in '123']
['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

翻譯成循環代碼就像下面這樣：

L = []
for m in 'ABC':
    for n in '123':
        L.append(m + n)

30.運算符

基本運算符中的除法中：
/ 返回的是浮點型
// 返回的是整型

身份運算符：
is：判斷is左右兩邊存放的值是不是在一個位置
例1：a，b的位置不相同

例2:1與1相同

成員運算符：
判斷某個對象在不在集合中：

優先級如下：