Python重温笔记番外篇

1. 写在前面

今天这篇文章是python重温笔记的番外，整理一些面试中的问题以及遇到过的一些坑， 正好借着这个机会把前面的知识进行一个串联， 要不然这些知识很容易就会遗忘， 毕竟知识多而又不太容易常用到。 涉及到的知识包括列表推导式， 高阶函数的使用， 字典排序， 字符串， 日期， 文件遍历， 生成器， 正则， 线程等， 所以还是比较全面的， 以后如果再遇到python方面的练习题的话， 也可以再进行相应的补充。

2. python基础篇

2.1 一行代码生成奇数列表

一行代码生成[1, 2, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]， 这个考察的是列表推导式， 比较简单

[i for i in range(1, 20) if i % 2 !=0]   # [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

2.2 等差数列

产生一个首项为 10，公差为 12，末项不大于 100 的列表， 这个是列表生成式

# 写一个等差数列
list(range(10, 100, 12))   #     [10, 22, 34, 46, 58, 70, 82, 94]

2.3 一行代码求1到10000内整数和

考察了高阶函数reduce的使用

# 一行代码求1到10000内整数和
sum(range(1, 10000))

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x+y, range(10000))  #     49995000

2.4 打乱一个列表

使用 random 模块，shuffle 函数打乱原来列表，值得注意是 in-place 打乱。

# 打乱一个列表
import random
a = list(range(10))
random.shuffle(a)
a   #   [2, 4, 5, 7, 9, 8, 0, 3, 6, 1]

2.5 字典按照value排序返回新字典

考察的字典的排序， sorted的key方法

# 字典按照value排序并且返回新字典
d = {'a':12, 'b':50, 'c':1, 'd':20}

dict(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1]))   #{'c': 1, 'a': 12, 'd': 20, 'b': 50}

2.6 删除list的重复元素， 保证顺序不变

如果只是删除重复元素，直接使用内置 set 函数，去重，但是不能保证原来元素顺序。

# 如何删除list里面重复元素， 并且保证顺序不变
b = []
a = [3, 2, 2, 2, 1, 3]
for i in a:
    if i not in b:
        b.append(i)
b   #     [3, 2, 1]

2.7 找出两个列表中的相同和不同元素

这个考察的是集合的交， 并运算， 给定列表 a = [3,2,2,2,1,3]，列表 b = [1,4,3,4,5]，使用集合，找出相同元素：

# 怎么找到两个列表的相同元素和不同元素
a = [3, 2, 2, 2, 1, 3]
b = [1, 4, 3, 4, 5]

# 集合的交
def ana(a, b):
    aset, bset = set(a), set(b)
    same = aset.intersection(bset)
    differ = aset.difference(bset).union(bset.difference(aset))
    return same, differ
ana(a, b)  #     ({1, 3}, {2, 4, 5})

2.8 把字符串处理成字典

输入串 "k0:10|k1:2|k2:11|k3:5"，输出字典 {k0:10,k1:2,...}。

• 第一层 split，根据分隔符 |，分割出 k0:10,k1:2,k2:11,k3:5
• 第二层 split，根据分隔符 :，分割出新字典的键值对

这个可以使用map函数。

# 字符串处理成字典   
s = "k0:10|k1:2|k2:11|k3:5"
d = {mi[0]:mi[1] for mi in map(lambda x: x.split(':'), s.split('|'))}
d  #   {'k0': '10', 'k1': '2', 'k2': '11', 'k3': '5'}

2.9 输入日期， 判断是一年的第几天

这个考察datetime模块， 使用 datetime 模块，提取日期 date 对象，调用 timetuple() 方法，返回一个 struct_time 对象，属性 tm_yday 便是这一年的第几天：

# 输入日期， 判断这一天是这一年的第几天
from datetime import datetime

def get_day_of_year(y, m, d):
    return datetime(y, m, d).date().timetuple().tm_yday

get_day_of_year(2020, 2, 1)     #     32

2.10 遍历目录和子目录， 抓取某个特定后缀名的文件

os 模块walk 方法实现递归遍历所有文件，os.path.splitext 返回文件的名字和扩展名，如果扩展名匹配到 ext，则添加到 res 中。

# 遍历目录与子目录， 抓取.py文件
import os

def get_files(directory, ext):
    res = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        print(root, dirs, files)   # root是遍历目录的当前路径， dirs是该路径下的目录， files是该路径下的文件
        for filename in files:
            name, suf = os.path.splitext(filename)
            if suf == ext:
                res.append(os.path.join(root, filename))  
    return res

## 上面函数的执行过程就是从传入的目录开始， 得到传入的目录， 该目录下的子目录和该目录下的文件， 对于该目录下文件再次进行遍历， 查找相应后缀名
## 的目录， 然后再遍历传入目录的子目录， 依然是上面的那种套路进行查找
get_files('E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天', '.png')

结果如下：

E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天 ['.ipynb_checkpoints', 'img', 'Python60天专栏录制短动画'] ['Day1-Day2.ipynb', 'Day10_python文件操作案例.ipynb', 'Day11_python时间模块的使用总结.ipynb', 'Day17_Python列表生成式高效使用的案例.ipynb', 'Day18_Python对象间的相等性比较等使用总结.ipynb', 'Day19_yield关键字和生成器， nonlocal关键字和global关键字总结.ipynb', 'Day20_Python函数的5类参数.ipynb', 'Day21_迭代器和生成器.ipynb', 'Day22_多线程和协程.ipynb', 'Day24—Python.ipynb', 'Day3-Day4.ipynb', 'Day5-Day6.ipynb', 'Day7-Day8.ipynb', 'Day9_字符串操作与正则.ipynb', 'Day_23_python的Collections.ipynb', 'test.py']
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\.ipynb_checkpoints [] ['Day1-Day2-checkpoint.ipynb', 'Day10_python文件操作案例-checkpoint.ipynb', 'Day11_python时间模块的使用总结-checkpoint.ipynb', 'Day17_Python列表生成式高效使用的案例-checkpoint.ipynb', 'Day18_Python对象间的相等性比较等使用总结-checkpoint.ipynb', 'Day19_yield关键字和生成器， nonlocal关键字和global关键字总结-checkpoint.ipynb', 'Day20_Python函数的5类参数-checkpoint.ipynb', 'Day21_迭代器和生成器-checkpoint.ipynb', 'Day22_多线程和协程-checkpoint.ipynb', 'Day24—Python-checkpoint.ipynb', 'Day3-Day4-checkpoint.ipynb', 'Day5-Day6-checkpoint.ipynb', 'Day7-Day8-checkpoint.ipynb', 'Day9_字符串操作与正则-checkpoint.ipynb', 'Day_23_python的Collections-checkpoint.ipynb']
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\img ['.ipynb_checkpoints', '1_2', '3_4', '4_5', '9_10'] ['1.png']
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\img\.ipynb_checkpoints [] []
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\img\1_2 [] ['1.gif', '1.png', '2.png', '3.gif', '3.png', '4.png', '5.png', '6.png', '7.png']
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\img\3_4 [] ['1.gif', '1.png', '10png.png', '11.png', '12.png', '2.png', '3.png', '4.png', '5.png', '6.png', '7.png', '8png.png', '9.png']
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\img\4_5 [] ['1.png']
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\img\9_10 [] ['1.png', '2.png', '3.png', '4.png', '5.png', '6.png']
E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\Python60天专栏录制短动画 [] ['Day19-2.mp4', 'Day19-3.mp4', 'Day19.mp4', 'Day2.mp4', 'Day21-2.mp4', 'Day21.mp4', 'Day4.mp4', 'Day6.mp4', 'Day7.mp4']


['E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1_2\\1.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1_2\\2.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1_2\\3.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1_2\\4.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1_2\\5.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1_2\\6.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\1_2\\7.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\3_4\\1.png',
 'E:/Jupyter Notebook/Python全栈60天\\img\\3_4\\10png.png']

3. Pyhon 进阶篇

3.1 单机4G内存， 处理10G文件的方法

# 单机4G内存， 处理10G文件的方法
def python_read(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            yield line

# pandas的read_csv, 这个方法更加的灵活
def pandas_read(filename, sep=',', chunksize=5):
    reader = pd.read_csv(filename, sep=sep, chunksize=chunksize)
    while True:
        try:
            yield reader.get_chunk()
        except StopIteration:
            print('---Done---')
            break

3.2 统计一个文本单词频次最高的10个单词

使用 yield 解耦数据读取 python_read 和数据处理 process

• python_read：逐行读入
• process：正则替换掉空字符，并使用空格，分隔字符串，保存到 defaultdict 对象中。

# 统计一个文本单词频次最高的10个单词
def python_read(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            yield line

d = defaultdict(int)

def process(line):
    for word in re.sub('\W', " ", line).split():
        d[word] += 1

# 使用两个函数，最后，使用 Counter 类统计出频次最高的 10 个单词：
for line in python_read('write_file.py'):
    process(line)

most10 = Counter(d).most_common(10)
print(most10)

3.3 反转一个整数

这个得考虑的全面一些。 主要逻辑如下：

• 如果 x 位于 (-10,10) 间，直接返回；
• 然后，将 x 转换为字符串对象 sx；
• 如果 x 是负数，截取 sx[1:]，并反转字符串；
• 如果 x 是正数，直接反转字符串；
• 最后使用内置函数 int() 转化为整数。

# 反转一个整数  
def reverse_str(sx):
    return sx[::-1]

def reverse_int(x:int):
    # 如果在-10-10之间， 直接返回
    if -10 < x < 10:
        return x
    
    sx = str(x)
    
    # 如果x是负数， 那么就反转后面的
    if sx[0] == '-':
        sx = reverse_str(sx[1:])
        x = int(sx)
        return -x
    
    sx = reverse_str(sx)
    return int(sx)

reverse_int(-1)   # -1
    

3.4 判断输出结果

# 看下面函数的执行结果
def f():
    i = 0
    def foo(x):
        return i*x
    rtn = []
    while i < 3:
        rtn.append(foo)   # rtn 添加三个函数 foo，但是并未发生调用。
        i += 1
    return rtn

for fs in f():
    print(fs(10))
    
# 直到执行 fs(10) 时，内嵌函数 foo 才被调用，但是此时的 enclosing 变量 i 取值为 3：

30
30
30

这个要注意， 内嵌函数 foo 使用的两个变量 i 和 x，其中 x 为其形参，i 为 enclosing 域内定义的变量。rtn 添加三个函数 foo，但是并未发生调用。

3.5 判断函数的形参调用

已知 filename 为 ‘.’，c 为 10，正确为 foo 函数传参的方法，以下哪些是对的，哪些是错误的？

# 如下函数foo的调用哪些是正确的？
def foo(filename, a=0, b=1, c=2):
    print('filename: %s \n c:%d' %(filename, c))

foo('.', 10)     # 错误，a 被赋值为 10

filename: . 
 c:2

foo('.', 0, 1, 10) # 正确，c 是位置参数

filename: . 
 c:10

foo('.', 0, 1, c=10) # 正确，c 是关键字参数

filename: . 
 c:10

foo('.', a=0, 1, 10)  # 错误，位置参数不能位于关键字参数后面

  File "<ipython-input-5-c704ccbf612c>", line 1
    foo('.', a=0, 1, 10)
                 ^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument

foo(filename='.', c=10)   # 正确，filename 和 c 都是关键字参数
foo('.', c=10)    # 正确，filename 位置参数，c 是关键字参数

filename: . 
 c:10
filename: . 
 c:10

3.6 lambda函数的形参和返回值

key值为lambda函数， 说说lambda函数的形参和返回值

def longer(*s):
    return max(*s, key=lambda x: len(x))
longer({1, 2, 5, 7}, {1, 5, 7}, {2, 4, 6, 7, 8})   #     {2, 4, 6, 7, 8}

• lambda 函数的形参：s 解包后的元素值，可能取值为：{1,3,5,7}、{1,5,7}、{2,4,6,7,8} 三种。
• lambda 函数的返回值为：元素的长度，可能取值为：{1,3,5,7}、{1,5,7}、{2,4,6,7,8} 的长度 4,3,5。

3.7 正则匹配负整数

匹配所有负整数， 不包括0. 正则表达式: ^-[1-9]\d*$

• ^-表示字符串以-开头
• [1-9]表示数字1到9， 注意不要写成\d, 因为负整数没有-0开头的
• \d*表示数字0到9出现0次， 1次或者多次
• $ 表示字符串以数字截尾

import re
s = ['-1', '-15768', '9', '-01', '10', '-']
pat = r'^-[1-9]\d*$'
rec = re.compile(pat)
rs = [i for i in s if rec.match(i)]
rs  #   ['-1', '-15768']

3.8 正则匹配负浮点数

正确写出匹配负浮点数的正则表达式，要先思考分析。

考虑到两个实例：-0.12、-111.234，就必须要分为两种情况。

• 适应实例-0.12的正则表达式， ^-0.\d*[1-9]\d*$, 注意要考虑到 -0.0000 这种非浮点数，因此正则表达式必须这样写。不要想当然的写^-0.\d*$, ^-0.\d*[1-9]*$, 或者^-0.\d*[0-9]$， 因为这几个都会匹配-0.
• 适应实例-111.234的正则， ^-[1-9]\d*.\d*$

使用|， 综合两种情况即可： ^-0.\d*[1-9]\d*$|^-[1-9]\d*.\d*$

import re
s = ['-1', '-1.5756', '-0.00', '-000.1', '-1000.10']
pat = r'^-0.\d*[1-9]\d*|^-[1-9]\d*.\d*$'
rec = re.compile(pat)
rs = [i for i in s if rec.match(i)]
rs   #    ['-1.5756', '-1000.10']

3.9 使用filter()求出列表中大于10的元素

filter 函数使用 lambda 函数，找出满足大于 10 的元素。

a = [15, 2, 7, 20, 400, 10, 9, -15, 107]
list(np.array(a)[np.array(a)>10])

list(filter(lambda x: x>10, a))   #  [15, 20, 400, 107]

3.10 说说下面map函数的输出结果

m = map(lambda x, y: min(x, y), [5, 1, 3, 4], [3, 4, 3, 2, 1])
list(m)  # [3, 1, 3, 2]

# map 函数当含有多个列表时，返回长度为最短列表的长度；

3.11 说说reduce函数的输出结果

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x*y+1, [1, 2, 3, 4, 5])  # 206

3.12 x=(i for i in range(5)), x是什么类型？

x是生成器类型， 与for等迭代

x = (i for i in range(5))
next(iter(x))   # 0

3.13 可变类型和不可变类型分别列举三个：

• 可变类型： 列表， 字典， 集合， deque
• 不可变类型： 字符串， 整型， 浮点， 元组等

只有不可变类型才能作为字典等的键

3.14 is 和==有什么区别？

• is: 用来判断两个对象的标识号是否相等
• ==： 用来判断值或者内容是否相等， 默认是基于两个对象的标识号比较

也就是说，如果 a is b 为 True 且如果按照默认行为，意味着 a==b 也为 True。

3.15 写一个学生类Student

添加一个属性id, 并实现id相等， 则认为是同一位学生的功能

class Student:
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name
    def __eq__(self, student):
        return self.id == student.id

s1 = Student(10, 'xiaoming')
s2 = Student(20, 'xiaohong')
s3 = Student(10, 'xiaoming2')

s1==s2  # False
s1==s3 # True

3.16 有什么方法获取类的所有属性和方法？

获取下面类 Student 的所有属性和方法，使用 dir() 内置函数。

class Student:
    def __init__(self,id,name):
        self.id = id
        self.name = name
    def __eq__(self,student):
        return self.id == student.id

dir(Student)

['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__le__',
 '__lt__',
 '__module__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 '__weakref__']

dir(s1)

['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__le__',
 '__lt__',
 '__module__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 'id',
 'name']

3.17 python如何动态或者和设置对象的属性

class Student:
    def __init__(self,id,name):
        self.id = id
        self.name = name
    def __eq__(self,student):
        return self.id == student.id

# Python 使用 hasattr 方法，判断实例是否有属性 x：
hasattr(s1, 'id')
hasattr(s1, 'address')

#使用 setattr 动态添加对象的属性，函数原型：
if not hasattr(s1, 'address'):
    setattr(s1, 'address', 'beijing')
    print(hasattr(s1, 'address'))  #  True

dir(s1)

['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__le__',
 '__lt__',
 '__module__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 'address',
 'id',
 'name']

s4 = Student(12, 'wu')
dir(s4)

['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__le__',
 '__lt__',
 '__module__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 'address',
 'id',
 'name']

3.18 实现一个按照2* i+1自增的迭代器

实现类AutoIncrease, 继承于Iterator对象， 然后从写两个方法：

• iter
• next

from collections.abc import Iterator

class AutoIncrease(Iterator):
    def __init__(self, init, n):
        self.init = init
        self.n = n
        self.__cal = 0
    
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.__cal == 0:
            self.__cal += 1
            return self.init
        while self.__cal < self.n:
            self.init *= 2
            self.init += 1
            self.__cal += 1
            return self.init
        raise StopIteration

iter = AutoIncrease(1, 10)
for i in iter:
    print(i)

1
3
7
15
31
63
127
255
511
1023

3.19 实现文件按行读取和操作数据分离

使用 yield 解耦按行读取和操作数据的两步操作：

def read_line(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            yield line

def process_line(line: str):
    pass

for line in read_line('.'):
    process_line(line)

3.20 使用python锁避免脏数据出现的例子

使用多线程编程，会出现同时修改一个全局变量的情况，创建一把锁 locka：

import threading
import time

locka = threading.Lock()
a = 0
def add1():
    global a
    try: 
        locka.acquire()   # 获得锁
        tmp = a + 1
        time.sleep(0.2)   #  模拟IO操作
        a = tmp
    finally:
        locka.release()   # 释放锁

threads = [threading.Thread(name='t%d'%(i,),target=add1) for i in range(10)]
[t.start() for t in threads]

# 多线程的代码，由于避免脏数据的出现，基本退化为单线程代码，执行效率被拖累。

3.21 说说死锁， GIL锁和协程

多个子线程在系统资源竞争时，都在等待对方解除占用状态。

比如，线程 A 等待着线程 B 释放锁 b，同时，线程 B 等待着线程 A 释放锁 a。在这种局面下，线程 A 和线程 B 都相互等待着，无法执行下去，这就是死锁。

为了避免死锁发生，Cython 使用 GIL 锁，确保同一时刻只有一个线程在执行，所以其实是伪多线程。

所以，Python 里常常使用协程技术来代替多线程。多进程、多线程的切换是由系统决定，而协程由我们自己决定。协程无需使用锁，也就不会发生死锁。同时，利用协程的协作特点，高效的完成了原编程模型只能通过多个线程才能完成的任务。

4. python中容易忽略的坑点整理

这个模块整理下之前在python里面遇到的一些容易出错且忽略的一些点：

1. 删除列表元素
   这个是一个比较简单的问题， 可以越简单，我们往往就会越忽略一些东西， 删除列表元素， 就是给定一个列表， 要求删除指定元素， 比如[1,3,5,3,2], 要求删除里面的3， 我们可能会写出这样的代码：

   def del_item(lst,e):
       for item in lst:
           #print(item)
           if item == e:
               lst.remove(item)
       return lst
   

   我们的思路就是遍历一遍列表， 如果元素等于指定的元素， 我们就执行删除（注如果单纯的用remove或者pop只会删除某一个元素）， 这样的思路确实是没有问题， 但是内部真的是按照我们想的执行吗？ 其实不是的， 边遍历边删除是一个危险的思想， 这时候每删除一个元素， 移掉位置 i 后的所有元素索引都要减一， 这时候其实就会跳过一些元素没有被检查， 可以打印一下item试试。 正确的做法：找到被删除元素后，删除，同时下次遍历索引不加一；若未找到，遍历索引加一

   def del_item2(lst,e):
       i = 0
       while i < len(lst):
           if lst[i] == e:
               lst.remove(lst[i])
           else:
               i += 1
       return lst
   

   当然， 也有一个简单的方式， 如果会filter这个函数的话， 一行代码就可以搞定：

   list(filter(lambda x: x!=e, lst))
   

2. 函数默认参数为空
   Python 函数的参数可设为默认值。如果一个默认参数类型为 list，默认值为设置为 []。这时候会有问题吗？ 比如下面这个例子：

   def delta_val(val, volume=[]):
       if volume is None:
           volume = []
       size = len(volume)
       for i in range(size):
           volume[i] = i + val
       return volume
   

   面试的时候经常会问到的一个题目， 有问题吗？ 肯定是有的， 我们可以进行一个测试：

   lst1 = delta_val(10)
   lst1   # []    这是个空
   
   lst1.append(1)
   lst1.append(2)   
   lst1   # [1, 2] 
   
   #  貌似没有发现任何问题， 可是我们再重新建立一个新的列表
   lst2 = delta_val(10)
   lst2   # [10, 11]  会发现lst2的初始值直接变成了[10, 11]  而我们想要的是[]， 所以问题出现在了这里
   

   原来调用函数 delta_val 时，默认参数 volume 取值为默认值时，并且 volume 作为函数的返回值。再在函数外面做一些操作，再次按照默认值调用，并返回。整个过程，默认参数volume 的 id 始终未变。

3. 解包
   Python 中，支持多值赋值给多变量的操作。最常见的用法，一行代码交换两个变量：

   In [34]: a, b = 1, 2
   In [35]: a, b = b, a
   

   但是，面对稍微复杂点的类似操作，如果不搞懂多值赋值的执行顺序，就会掉入陷阱。如下例子，如果心算出的结果等于 a = 3, b = 5，那么就说明没弄明白执行顺序。

   In [38]: a, b = 1, 2
   In [39]: a, b = b+1, a+b
   

   记住一点：多值赋值是先计算出等号右侧的所有变量值后，再赋值给等号左侧变量。所以，答案应该是：a = 3, b = 3。

   这种多值赋值，是一种解包（unpack）操作。

   既然是解包，那么就得先有打包。的确，等号右侧的多个变量，会被打包（pack）为一个可迭代对象。

   赋值操作，就相当于解包。这种解包操作，有时非常有用。比如，foo 函数返回一个 list，如下：

   def foo():
       result = [1,'xiaoming','address','telephone',['','','...']]
       return result 
   

   但是，我们只需要列表中的前两项。更为简洁、紧凑的做法：等号左侧定义两个我们想要的变量，其他不想要的项放到 others 变量中，并在前加一个 *，如下所示：

   sid, name, *others = foo()
   
   In [64]: sid
   Out[64]: 1
   
   In [65]: name
   Out[65]: 'xiaoming'
   

   *others 会被单独解析为一个 list：

   In [66]: others
   Out[66]: ['address', 'telephone', ['', '', '...']]
   

目前先整理这么多，python语言也是博大精深，后面遇到新内容会随时补充。