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此节来自于《Python学习手册第四版》第三部分
一、python语句简介（第10章）
1、首先记得一个概念：a、程序由模块构成；b、模块包含语句；c、语句包含表达式；d、表达式建立并处理对象。python的语法是由语句和表达式组成，表达式处理对象并嵌套在语句中，语句编码实现程序操作中更大的逻辑关系，语句是对象生成的地方，有些语句会完全生成新的对象类型（函数、类）。语句总是存在于模块中，而模块本身则又是由语句来管理的。
2、下面是一个python的语句表：
a、赋值语句以不同的语法形式呈现，例如：基本的、序列的、扩展的等等；b、print在3.0中不是一个保留字，也不是一条语句，而是一个内置的函数调用，因为总是自己单独一行，通常将其看作是一条语句类型；c、yield实际上是一个表达式，而不是一条语句，他通常单独用在一行，所以它包含在上表中，但是脚本偶尔会赋值惑使用其结果，与print不同，作为一个表达式，yield也是一个保留字。
3、上表中大多数也适用于2.6，不过如果使用2.6或者更早的版本注意：a、nonlocal不可用；b、print是一条语句，不是内置函数；c、3.0的exec代码执行内置函数是一条语句，具有特定的语法；因为它支持带有圆括号的形式，通常在2.6中使用其3.0的调用形式；d、2.5中try/except和try/finally语句合并了；即用谁都行；e、whit/as是一个可选的扩展，并且通常它是不可用的，除非你通过运行__future__import with_statement来打开它。
4、在c系列中判别表达式需要圆括号括起来（x>y），而且语句需要用大括号｛｝括起来；而在python中在使用冒号：代替，而且无需花括号，一般首行以冒号结尾，下一行嵌套的代码按缩进的格式书写：
在python中：a、括号是可选的，比如if（x>y）写成 if x>Y；b、在python中不会出现的语法成分就是分号，一行结束就结束了（这个观点是好，是坏不评论，我是喜欢分号的）；c、缩进结束就是代码块的结束，不需要和c语言一样，输入大括号，或者和matlab等一样输入begin/end，then/endif，在python中，是靠缩进来确定代码块的开头和结尾的，python不在乎缩进的方式和距离，只知道一个单独的嵌套块中所有的语句都必须缩进在相同的距离，不然会报错。
5、在上述4中 python还是有几个特例的：a、虽然很多时候是一行一个，但是也有一行多个的，这时候中间用分号隔开，作为语句界定符：a = 1；b = 2；print(a+b)，不过这三个不能是复合语句，必须是简单语句，比如赋值操作，打印和函数调用等等；b、上面是一行多个，这里是多行一个，在括号（），方括号【】和字典的大括号｛｝，这几个中程序的代码可以横跨好几行：
在不用这三个括号的时候，还有个方法：
（这个方法不推荐）。而且对于当行的语句可以跟在比如if x>Y：print(X).
6、在需要写一个标准的“读取、计算、打印”的循环程序：在python中交互式循环的典型模版代码可能如下图：
while是最通用的循环语句；input用于通用控制台输出，打印可选的参数字符串作为提示，并返回用户输入的回复字符串；用了嵌套代码块中特殊的单行if语句；break跳出循环。
7、用测试输入数据来处理错误，来个例子if语句避免错误导致的异常：
8、用try语句处理上面的错误：
在try后面跟着的是代码主要代码块（我们尝试运行的代码），再跟except部分，给异常处理器代码，再接else部分，如果try部分没有异常，就执行这一部分代码。Python会先执行try部分，然后运行except部分（如果有异常发生）或else部分（如果没有异常发生），这里else是和try结合，不是和if结合。
9、嵌套代码三层：
这个代码while包含一个if-elif-else 其中else包含一个if-else。之后while外部在加了一个print（）.
二、赋值、表达式和打印（第11章）
赋值：（前面说过了，其实本书真的和知乎上说的一样，好啰嗦，1162页很多都是在啰嗦）：a、赋值语句建立对象引用值；b、变量名在首次赋值时会被创建；c、变量名在引用前必须被赋值；d、执行隐式赋值的一些操作。赋值语句的形式如下图：
上面第五行，是将右边字符串的第一个字母来匹配a，用剩下的部分来匹配b：也就是a赋值为‘s’，b赋值为‘pam’。
1、元组赋值语句可以在不建立零时变量的时候进行变量互换，比如：nudge = 1；wink = 2； >>>A,B = nudge,wink；或者>>>[C,D] = [nudge,wink]；互换可以这样>>>nudge，wink = wink，nudge。在python中原始的元组和列表赋值语句形式，最后已被通用化，右侧可以是任何类型的序列，只要长度相等就行，例如下面的：
不过其实序列赋值语句实际上支持右侧任何可迭代的对象，而不仅局限于任何序列，这是更为通用的概念。不过想要更通用，可以使用分片例如：
或者低端的使用for循环来进行循环赋值：
序列解包赋值语句也会产生另一种python常见的用法：
2、在3.0的扩展序列解包中，序列赋值变得更为通用，从而使这一过程变得容易，一个带有单个星号的名称，可以在赋值目标中使用，以指定对序列的一个更为通用的匹配--一个列表付给了带星号的名称，该列表收集了序列中没有赋值给其他名称的所有项;
这种扩展的序列解包语法对于任何序列类型都是有效的，而不只是针对列表有效，比如>>>a,*b=‘spam‘；或者>>>a,*b,c = ‘spam‘；在扩展的序列解包中，一些边界情况值得注意，如果在分配不够的时候带星号的名称可能只匹配单个的项，但是总会向其赋值一个列表：，其次如果没有剩下的内容给带星号的，那么就会赋值一个空的列表给他，而不管该名称出现在哪：
不过如果有多个带星号的名称，或者如果值少了，而没有带星号的名称（像前面一样），以及如果带星号的名称自身没有边写到一个列表中，都将会引发错误：
>>>a,*b,c,*d = seq；>>>a,b = seq；>>>*a = seq；这三个都是错的；>>>*a, = seq这个加了逗号，表明就是一个列表 结果就是a = [1,2,3,4]；
3、这里一个有用的便利形式，不过说必须在python 2.X中使用，所以这里略
4、在3.0中，扩展赋值可能出现在单词for之后，而更常见的用法就是一个简单的变量名称：
结果就是a，*b，c = （1，2，3，4）；*b = [2,3]；或者在2.6中用下面的形式来模拟：
5、多目标赋值：a=b=c=‘spam‘，这里三个变量但是共享一个对象，不过如果对>>>a=b=0; >>>b = b+1；这样，a和b是两个对象，因为数字或者字符串是不能更改的，所以赋值之后b得到的是一个新的对象，而不是原对象；不过将变量初始值设为空的可变对象时（列表或者字典），就要小心了：
所以如果是可变对象的，最好单独初始化。
6、增强赋值语句，从c语言中借鉴过来的：
如果需要增加单个元素到列表末尾时，可以合并或调用append，不过要把一组元素增加到末尾，可以再次使用合并，或者调用列表的extend方法：
这两种情况下，合并对共享对象引用产生的副作用可能会更小，不过会比对等的原处形式运行的更慢，合并操作是创建一个新的对象，将左侧的复制到列表中，然后右侧的复制到列表中，而原处方法调用就是直接在一个内存快末尾添加项。不过在使用增强赋值语句来扩展列表时，python会自动调用较快的extend方法，而不是较慢的“+”合并运算，所以“+=”是隐含了对列表进行原处处理的。就所有的共享引用情况而言，只有其他变量名引用的对象被修改，其差别才可能体现出来：
这只对列表和字典这类可变对象才重要，而且是相当罕见的情况（至少，直到影响程序代码时才算），所以如果不想被默认的共享引用值，那么就对可变对象进行拷贝。
7、变量命名规则：a、语法：（下划线或字母）+（任意数目的字母、数字或下划线）；b、区分大小写；c、禁止使用保留字：
上表是针对3.0的，2.6的略有不同：print是保留字，exec是保留字，nonlocal不是保留字，更早的就略P305页。大多数的python保留字都是小写的，不过后续介绍的内置作用域中的变量名不同。因为import语句中的模块变量名会变成脚本中的变量，这种限制也会扩展到模块的文件名：比如可以写and.py和my-code.py这类的文件，但是没法导入，因为其变量名没有“.py”扩展名时，就会变成代码中的变量，就会与保留字冲突了。ps：在Jpython版的python实现中，用户定义的变量名偶尔可以和python的保留字相同。
命名惯例：这些不是必须的，不过实际上通常大家都会遵守，a、以单一下划线开头的变量名(_X)不会被from module import *语句导入（22章说明）；b、前后有下划线的变量名（__X__）是系统定义的变量名，对解释器有特殊意义；c、以两个下划线开头，但结尾没有两个下划线的变量名（__X）是类的本地变量（30章说明）；d、通过交互模式运行时，只有单个下划线的变量名（_）会保存最后表达式的结果。还有一些比如类变量名通常以一个大写字母开头，而模块变量名以小写字母开头，此外，变量名self虽然并非保留字，但在类中一般都有特殊的角色，在第17章中会有接着讲解，涉及到内置变量名，这些是预先定义的变量名，但并非保留字。更多信息可以通过搜索“Python PEP 8”。
8、通常在下面两种情况下表达式用作语句：a、调用函数和方法；b、在交互模式提示符下打印值，下表是一些常见的表达式语句的形式，函数和方法的调用写在函数、方法变量名后的括号中，具有零个或多个参数的对象（这就是计算对象的表达式）：
上表最后两条是特殊的，在3.0中，打印是一个函数调用而通常独自边写一行，并且生成器函数中的yield操作通常也编写为一条语句，二者都只是表达式语句的实际例子。
9、对于初学者来说经常犯得错误就是>>>L = L.append(X)这样，可是得到的结果是L= None，因为对列表调用append、sort或reverse这类在原处的修改的运算，一定是对列表做原处的修改，但是这些方法在修改之后，不会把列表返回，而是返回None。
10、python中打印与文件和流的概念紧密相连：a、文件对象方法，第九章说了一些写入文件的文件对象方法（如;file.write(str)），文件写入方法是将字符串写入到任意文件，print默认把对象打印到stdout流，添加一些自动的格式化，和文件方法不同，在使用打印操作的时候，不需要将对象转换成字符串；b、标准输出流，在python中可以作为内置的sys模块中的stdout文件对象使用（如sys.stdout），使得用文件的写入方法调用来模拟print成为可能，不过print很容易使用，所以很容易将文本打印到其他流或文件。
11、在3.0中print函数的形式为：
，方括号是可选的，=后面的值都给了参数的默认值，这个内置函数将字符串sep所分隔开的一个或多个对象的文本表示，后面跟着字符串end，都打印到流file中。sep、end和file如果都给出的话，必须作为关键字参数给定，使用“name=value”语法来根据名称而不是位置来传递参数（18章深入介绍）：a、sep是在每个对象的文本间插入一个字符串，默认是一个单个空格，传递一个空字符串将会抑制分隔符；b、end是添加在打印文本末尾的一个字符串，默认是\n换行符，传递一个空字符串将会避免在打印的文本末尾移动到下一个输入行----下一个print将会保持添加到当前输出行的末尾；c、file指定了文本将要发送到的文件、标准留或者其他类似文件的对象；默认是sys.stdout，带有一个类似文件的write（string）方法的任何对象都可以传递，但真正的文件应该已经为了输出而打开。
12、在3.0中print可能要更简单一些，下面就是个例子：
右边的就是通过将sep赋值来进行分隔符的处理
上图中是对end赋值和对sep混合赋值，至少一点，这些都要在参数之后。
如果想要更具体的格式，不要这样，还是按照之前的字符串格式化，然后一次性打印
13、print语句只是python的人性化的特性，提供了sys.stdout对象的简单接口，再加上一些默认的格式设置，复杂点可以如下：
这段程序调用了sys.stdout的write方法,通常来说print和sys.stdout的关系如下：print(X,Y)等价于>>>import sys；>>>sys.stdout.write(str(X)+‘ ’+str（Y）+‘\n‘)；后者更复杂，不过后者也更灵活，例如：
14、那么如何保存原来的输出流使得在打印完文件之后可以切换回来，在2.6和3.0中，可以使用sys模块中的__stdout__属性，这也就是程序启动时sys.stdout的原始值。不过，等修改之后还是需要将sys.stdout恢复成sys.__stdout__从而回到原始流的值：
上图可以看出这样一个print扩展功能有时候会很多余，在3.0中file关键字允许一个单个的print调用将其文本发送给一个文件的write方法，而不用真正的重设sys.stdout，这种设定是暂时的，普通的print还是会接着打印到原始输出流的。（2.6中是用print >> log，x，y，z；这里的log是“log.txt”）。
15、上面的是和版本相关的打印，这里介绍下版本独立的打印：如果写的是2.6的print语句，那么使用3.0中的2to3转换脚本来在3.0中调用。或者可以在2.6的代码中写3.0的print函数，通过下面的语句支持该函数调用的变体：
这条语句将2.6修改为支持3.0的print函数，如果需要真的可移植，那么就把打印字符串格式化为一个单个的对象，使用字符串格式化表达式或者方法调用：
16、print和sys.stdout之间等效，print语句只是传送文本给sys.stdout.write方法而已，例如可以传送打印的文字给GUI窗口，或者定义一个有write方法的对象，他会做所需要的发送工作，后面介绍类的时候会有这种技巧：
上述代码可以工作是因为print是一种多态运算：sys.stdout重要的是有个方法（接口）称为write：
print内置的raw_input()函数会从sys.stdout文件读入。ps：因为打印的文字进入stdout流，这也是在CGI脚本中打印HTML的方式，这也可以在os中用shell语法形式实现：
三、if测试和语法规则 （第12章）
python中的if功能差不多：
,
1、在python中没有switch或case语句，在python中多路分支是写成一系列的if/elif测试的，或者对字典进行索引运算或搜索列表：
因为在if系列中有个默认选项，而在字典中也可以使用get来实现：
2、python中的语法规则：python都有简单的和基于语句的语法，不过有些特性还是需要知道的：a、语句是逐个运行的，除非不这样写，if这种会影响流程的叫做控制流程语句；b、块和语句的边界会自动检测；c、复合语句 = 首行+“：”+缩进语句，复合语句都遵循相同的格式：首行以冒号终止，再第二行接一个或多个嵌套语句，通常都是在首行下缩进的，缩进的语句叫做块（组）；d、空白行、空格以及注释通常都会忽略；e、文档字符串（docstring）会忽略，但会保持并由工具显示：与#注释不同，文档字符串会在运行时保留下来以便查看，文档字符串只出现在程序文件和一些语句顶端的字符串中，虽然python会忽略这些内容，不过在运行时会自动将其附在对象上，而且可以由文档工具显示。
3、一般来说python的语句没法跨行，不过：a、使用如（），【】，{}这类括号就可以跨行；b、反斜线结尾；c、字符串的三重引号字符串块，相邻的字符串常量可以隐式的连接起来；d、其他规则，比如分号可以把多行放在一行。
4、如这个括号：
，括号内可以存放表达式、函数参数、函数的首行、元组和生成器表达式，以及可以放到花括号中的任何内容（字典以及3.0中的集合常量、集合和字典解析）等内容。
5、python的布尔运算符和c这类的布尔运算服有些不同，在python中：a、任何非零数字或非空对象都为真；b、数字零、空对象以及特殊对象None都被认为是假；c、比较和相等测试会递归地应用在数据结构中；d、比较和相等测试会返回True或False；e、布尔and和or运算符会返回真或假的操作对象。：X and Y ；X or Y ； not X。
6、在python中布尔and 和or 返回的是真或假的对象，而不是True或False：or测试中从左到右进行计算对象，返回第一个真的操作对象，如果or两边都是假，那么返回第二个；and测试中从左到右进行计算对象，返回第一个假的对象：
7、if/else的三元表达式，就例如CPP中的？：三元表达式一样：
当X为真的时候执行Y，当X为假的时候执行Z。而且在python中使用下列表达式也是类似的，因为bool函数会把X转换成对应的整数1或0。然后就能用于从一个列表中挑选真假值：
；举例：
8、
这两个就是or的好处，可以用来做选择一个固定大小集合中非空的对象，不过因为or的截断操作，左右两边是函数的话，提前执行，然后比较结果，不要直接比较函数；表达式（（A and B）or C）即总是可以用来模拟if/else语句。ps在后面的运算符重载部分，当我们用类定义新的对象类型的时候，可以用_bool_或_len_方法指定其布尔特性（2.6中叫做_nonzero_）.
四、while和for循环（第13章）
while语句是python语句中最通用的迭代结构，简而言之，只要顶端测试一直计算到真值，就会一直执行下面的语句块，格式为：
1、break，略；continue，略；pass，什么事也不做，只是占位置；else，只有当循环正常离开时才会执行（也就是之前没遇到break）：
对于pass来说，在3.0中允许在可以使用表达式的任何地方使用...（三个连续的点）来省略代码，因为省略号什么也不做，可以当作pass语句的一种替代方案。
2、因为在python中赋值语句只是语句，不是表达式，这样就排除了一个c容易犯的错误，“==”打成“=”，所以在循环的测试部分不需要写上赋值语句，有三种代替方法：
for是一个通用的序列迭代器，可以遍历任何有序的序列对象内的元素，可以用于字符串、列表、元组、其他内置可迭代对象以及之后通过类所创建的新对象。它的一般格式是：
它的完整格式：
3、在运行for的时候，会逐个将序列对象中的元素赋值给目标，然后为每个元素执行循环主体，循环主体一般使用赋值的目标来引用序列中当前的元素，就好像那是遍历序列的游标。首行中用作赋值目标的变量名通常是for所在作用域中的变量，这个变量没什么特别，甚至可以在循环主体中修改，不过当控制权回到循环顶端的时候，会自动被设成序列中的下一个元素，循环之后，该变量一般都还是引用了最近所用过的元素，也就是序列中最后的元素，除非通过一个break语句退出循环。
4、任何赋值目标在语法上都能用在for这个关键字之后：
其他例子没写，不过也不用写
5、在文件读取的时候，有几种方法：
最后一种是推荐的方法，它不但简单，而且对任意大小的文件都有效，而且不会一次性就把整个文件都载入到内存中，迭代器版本可能更快，不过在3.0中I/O性能稍差。
6、一般来说for比while容易写，而且执行也更快，不过有时候需要特定的方式来迭代，比如每隔一个元素或者两个元素，或者在同一个for循环内，并行遍历一个以上的序列。虽然可以用while循环以及手动索引运算完成，不过python提供了两个内置函数，在for循环内制定迭代：a、内置range函数返回一系列连续增加的整数，作为for中的索引；b、内置zip函数返回并行元素的元组的列表，可用于for中内遍历整个序列。
7、接上6：range函数是通用的工具，虽然常用在for循环中产生索引，但是也可以用在任何需要整数列表的地方，在3.0中，这是一个迭代器，可以按照需要产生元素，所以需要将其包含到一个list调用中以一次性显示器结果：
range当只有一个参数时，会有【0，X);两个参数时【X,Y);三个参数时【X,Y),Z为步长。通常来说，for好于while，而且尽可能少的使用range，因为它没有in 表达式快速。例如下面的代码：
，这个可以实现跳跃，这种方法容易编写，而且更容易阅读，使用range唯一的优点在于它没有复制字符串，而且不会在3.0中创建一个列表，对于很大的字符串来说，这会节省内存。
，左边这段代码再次提醒我们这里的x只是引用，而且就算在for中用了，也还是无法改变L中的值，当下一次for循环时，x就自动变成和L中下一个值，相当于遍历位置，而不是元素；右边的通过索引实现修改列表中的值。如果用while的话，可能运行很慢，不过可以使用【x+1 for x in L】来重新生成一个列表。
8、内置函数zip也让我们在for中并行使用多个序列。在基本运算中，zip会取得一个或多个序列作为参数，然后返回元组的列表，将这些序列中的并排的元素配成对，因为zip在3.0中也是一个可迭代对象，所以必须将其包含在一个list调用中以便一次性显示所有的结果：
这是2个参数的，三个参数也是一样的，当参数的长度不同的时候，zip会以最短序列的长度为准来截断所得到的元组。（2.6中的map这里不介绍，略）
9、zip调用也可以用来产生字典，：
10、在for循环中，会有一个记录当前偏移值的计数器，一个新的内置函数，叫做enumerate：
enumerat函数返回一个生成器对象：简单来说，这个对象有一个__next__方法，有下一个内置函数调用它，并且循环中每次迭代的时候它会返回一个（index,value）元组。可以在for循环中通过元组赋值运算将元组解包：
五、迭代器和解析，第一部分（第14章）
“可迭代对象”的概念在python中是相当新颖的，但在语言的设计中很普遍，基本上，这就是序列观念的通用化：如果对象是实际保存的序列，或者可以在迭代工具环境中（如for）一次产生一个结果的对象，就看作是可迭代的。总之，可迭代对象包括实际序列和按照需求而计算的虚拟序列。
1、文件迭代器：每次调用readline方法，就会前进到下一列。到达文件末尾时，就会返回空字符串。不过文件也有一个方法，叫做_next_，差不多有相同的效果：每次调用时，就会返回文件中的下一行，唯一的区别在于到达文件末尾时，_next_会引发内置的StopIteration异常，而不是返回空字符串：
这部分中“可迭代的”指的是支持iter的一个对象，而“迭代器”指的是iter所返回的一个支持next(I)的对象。这个接口就是python中的迭代协议：有_next_方法的对象会前进到下一个结果，而在一系列结果的末尾时，则会引发StopIteration。在python中，任何这类对象都认为是可迭代的，任何这类对象也能以for循环或其他迭代工具遍历，因为所有迭代工具内部工作起来都是在每次迭代中调用_next_，并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开：
这个代码是读取文本文件最佳的方法，因为简单、运行最快、而且从内存使用来看也是最好的。虽然>>>for line in open(‘scripy1.py‘).readlines（）：这个依然能用，不过却不是最好的方法，而且从内存上看效果也很差，因为实际上，该版本是一次性把整个文件加载到内存，虽然用while方法：
可是因为for是c语言实现的，而while是通过python虚拟机运行python字节码，所以相对慢一些，不过在3.0中有一种计时技术，可以用来衡量方法的速度情况。
2、为了支持手动迭代代码，3.0提供了一个内置函数next，可以自动调用一个对象的_next_方法，next（X）等同于X._next_()，不过前者简单很多。技术上说，迭代协议有一点值得注意，for循环开始的时候，会通过它传给iter内置函数，以便从可迭代对象中获得一个迭代器，返回的对象含有需要的next方法。不过对于文件来说，不需要这样，因为文件对象自己就是自己的迭代器，文件有自己的_next_方法，所以不需要返回一个不同的对象：
文件
不过列表以及很多其他的内置对象，不是自身的迭代器，因为他们支持多次打开迭代器，这样的对象就需要调用iter来启动迭代：
3、除了文件以及列表，其他类型也有其适用的迭代器，比如遍历字典键的经典方法就是获取键的列表，不过在较新的python中，字典有一个迭代器，在迭代环境中，会自动一次返回一个键：>>>I = iter(D)；>>>next(I)；>>>next(I)；其他的python对象蕾西也支持迭代协议，所以可以在for中使用，例如shelves和os.open的结果都是可迭代的：
4、列表解析看上去就像是一个反向的for循环，例子：
，将列表解析写在一个方括号中，该方法写容易，而且运行快，要运行该表达式，python在解释器内部执行一个遍历L的迭代，按照顺序把 x 赋给每个元素，并收集对各元素运行左边表达式的结果。推荐用。
5、因为文件对象中的readlines方法是会在行的末尾包含一个换行符号（\n），如何去掉呢，
第二个表达式做了许多隐式的工作，python扫描文件并自动构建了操作结果的一个列表，因为大多数工作在python解释器内完成，这可能比等价的语句要快好多，而且对于特别较大的文件，列表解析的速度有明显的优势，而且for前面的表达式可以比如：line.rstrip().upper()等。
6、表达式中嵌套的for循环可以有一个相关的if子句，来过滤那些测试不为真的结果项：
该if 子句检查从文件读取的每一行，看他的第一个字符是否是p，如果不是，从结果列表中省略该行。更复杂for循环有：
7、在对象中从左到右扫描的每种工具都使用了迭代协议，比如for循环，列表解析、in成员测试、map内置函数以及像sorted和zip调用这样的内置函数也都使用了迭代协议，当应用于一个文件时，所有的这些使用文件对象的迭代器都自动的按行扫描：
>>>uppers = [line.upper() for line in open(‘script1.py‘)]；>>>map(str.upper,open(‘script1.py‘))；>>>list(map(str.upper,open(‘script1.py‘)))；>>>‘y = 2\n‘ in open(‘script1.py‘)；>>>‘x = 2\n‘ in open (‘script1.py‘)。map函数是一个内置函数，将一个函数调用应用于传入的可迭代对象的每一项。map类似于列表解析，但是它更有局限性，因为他需要一个函数而不是一个任意的表达式。在3.0中，它还返回一个可迭代的对象自身，因此，我们需要将它包含到一个list调用中以迫使其一次性给出所有的之，由于map像列表解析一样，与循环和函数都相关，在后续接着介绍。在一些内置函数中，和map以及其他函数不同，sotred在3.0中返回一个真正的列表而不是一个可迭代的对象。
8、接7，其他内置函数也支持可迭代协议，例如sum计算任何可迭代对象中的总数，如果一个可迭代对象中任何的或所有的项为真的时候，any和all内置函数分别返回True;max和min分别返回一个可迭代对象中最大和最小的项。严格的来说，max和min函数也可应用于文件-他们自动使用迭代协议来扫描文件，并且分别选择具有最高和最低的字符串值的行。在list和tuple内置函数，字符串join方法甚至包括序列复制，所有的这些都将在一个打开的文件上工作并且自动一次读取一行：
9、相比较上面的dict调用接受一个可迭代的zip结果，set的调用记忆3.0中新的集合解析和字典解析表达式：
不过集合解析和字典解析都支持列表解析的扩张语法，包括if测试：
10、最后一个介绍的迭代环境，也会在18章学习，在函数调用中用到的一种特殊的*arg形式，他会把一个集合的值解包为单个参数。当然他也会接受任何可迭代对象，包括文件：
由于此调用中的参数解包语法接受可迭代对象，也可能使用zip内置函数来吧zip过得元组unzip，只要对任何另一个zip调用使用之前的或嵌套的zip结果参数：
11、3.0与2.X来说就是更强调迭代，除了与文件和字典这样的内置类型相关的迭代，字典方法keys、values和items都在3.0中返回和迭代对象，就像内置函数range、map、zip和filter所作的那样，他们返回可迭代的对象，在3.0中根据请求产生结果，而不是和2.6中构建结果列表。虽然这样可以节约内存，不过在某种程度上会影响到我们的编码方式，这意味这要在交互模式下显示结果需要额外的录入，这对较大的程序来说很有用，在计算很大的结果列表的时候，这样的延迟计算可以节约内存并避免暂停。
12、range迭代器，返回一个迭代器，该迭代器按照需要产生范围中的数字，而不是在内存中构建一个结果列表，如果需要一个范围列表的话，必须使用list（range（...））来强制一个真正的范围列表：>>>R = range(10)；结果是R为range（0，10）；>>>I = iter(R)；>>>next(I) ；结果为0，接着调用next，结果为1，如果用>>>list(range(10)),结果为【0，1，2，3，4，5，6，7，8，9】；在3.0中range对象只支持迭代、索引以及len函数。它们不支持任何其他的序列操作：>>>len(R),；结果为10;>>>R[0]结果为0。
13、和range类似，map、zip以及filter内置函数在3.0中也变成迭代器以节约内存，而不会在内存中一次性生成一个结果列表，所有的这三个函数不仅像是在2.X中一样处理可迭代对象，而且在3.0中返回可迭代结果。和range不同，他们都是自己的迭代器，换句话说，不能在它们的结果上拥有在那些结果中保持不同位置的多个迭代器：
14、zip内置函数，返回以同样方式工作的迭代器：
还有后面学习的filter内置函数，也是一样：
filter可以接受一个可迭代对象并进行处理，返回一个可迭代对象并在3.0中产生结果。
15、range对象支持len和索引，当不是自己的迭代器，并且它支持在其结果上的多个迭代器，这些迭代器会记住他们各自的位置；
,x相反，zip、map和filter不支持相同结果上多个迭代器：也就是这三个的不同的I1会等于I2，结果就是一个迭代器。
16、在3.0中字典的keys、values和items方法返回可迭代的视图对象，他们一次产生一个结果项，而不是在内存中一次产生全部结果列表。视图项保持和字典中的那些项相同的物理顺序，并且反映对底层的字典做出的修改：
和所有迭代器一样，我们总可以通过把一个3.0字典视图传递到list内置函数中，从而强制构建一个真正的列表，不过这通常不是必须的，除了交互的现实结果或者 应用索引这样的列表操作：
，而且3.0字典仍然有自己的迭代器，它返回连续的键，因此，无需直接在此环境中调用keys：
。由于keys不再返回一个列表，按照排序的键来扫描一个字典的传统编码模式在3.0中不再有效，相反，首先用一个list调用来转换keys视图，或者在一个键视图或者字典自身上使用sorted调用：
17、在20章有更多介绍，29章也还有，后面会看到：a、使用yield语句，用户定义的函数可以转换为可迭代的生成器函数；b、当编写在圆括号中的时候，列表解析转换变为可迭代的生成器表达式；c、用户定义的类通过__iter__或__getitem__运算符重载变得可迭代。
六、文档（第15章）
这部分介绍的：a、设计python的语法模型；b、给那些想了解python工具集的读者资源。如下表 ，可以从很多地方查找python信息，而且都是逐渐增加的，因为文档是实际编程中重要的工具：
1、文档字符串适用于较大型功能的文档，而#注释适用于较小功能的文档。
2、dir内置函数是抓取对象内可用所有属性列表的简单方式，它能够调用任何有属性的对象。比如>>>import sys；>>>dir(sys)；要找出内置对象类型提供了哪些属性，可运行dir并传入所需要类型的产量，例如>>>dir([])。任何内置类型的dir结果都包含一组属性，这些属性和该类型的实现相关，他们的开头和结尾都是双下划线，从而保证其独特性。而且dir（str）==dir（‘ ‘）；dir（list）==dir（【】）.
3、除了￥注释以外，python也支持可自动附加在对象上的文档，而且在运行时还可保持查看。从语法上说，这类注释是写出字符串，放在模块文件、函数以及类语句的顶端，就在任何可执行程序代码前，python会自动封装这个字符串，也就是成为所谓的文档字符串，使其成为相应对象的__doc__属性。a、例如下面的文件，其文档字符串出现在文件开端以及其中的函数和类的开头，这里文件和函数多汗注释使用的是三重引号块字符串，但是任何类型的字符串都能用：下面左图，该文档协议的重点在于，注释会保存在__doc__属性中以供查看。因此，要显示这个模块以及其对象打算关联的文档字符串，我们只需要导入这个文件，简单的打印其__doc__属性：
ps：一般都需要明确说出要打印的文档字符串，否则会得到嵌有换行字符的单个字符串。
4、查看内置文档字符串>>>import sys；>>>print(sys.__doc__)；>>>print(sys.getrefcount.__doc__)；>>print(int.__doc__)；不过不需要这么做，还是推荐help方法。
5、常见的编写代码的陷阱：a、冒号；b、从第1汗开始，顶层程序代码从第一行开始；c、空白行在交互模式提示符下很重要；d、缩进要一致；e、不要在python中写c代码；f、使用简单的for循环，而不是while或range；g、注意赋值语句中的可变对象；h、不要期待在原处修改对象的函数会返回结果；i、一定要使用括号调用函数，比如file.close()；j、不要在导入和重载中使用扩展名或路径，写成import mod ，而不是import mod.py .
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