数据类型与变量

和大多语言一样，python的数据类型包括Int, Float, Str, Boolean, 空(None), const
与JS的不同之处

Pthon用None表示空，而非JS中的null
在数字除法中，python提供了地板除(//), 功能为忽略小数，直接返回结果的整数部分，类似Math.floor(result)
在Boolean中，python的True和False首字母大写
关于字符串的表示,python支持使用”%”做占位符 - 类似C语言，也可以看做与JS中转义字符串功能类似`this is ${VARABLE}`

list, tuple, dict, set

这些可以分别与JS中的一些类型对应:
list - JS中的array
tuple - JS中的const array. tuple写法和list类似，只是把中括号[]换成了圆括号()
dict - JS中的Map
set - JS中的Set

条件判断与循环

if与for，需要注意的是Python是以冒号 + 4个缩进 来操作的

函数

这里主要注意函数的参数可变参数*args和关键字参数**kw
可变参数允许传入0或任意个参数，这些参数在函数中自动组装为一个tuple
关键字参数允许传入0或任意个含参数名的参数，这些参数在函数中自动组装为一个dict
例：

def fun(a, b, *c, **d):
    print(c)
    print(d)
    return a + b
fun(1, 2, 'x', 'y', z=1)
# output: ('x', 'y')
# output: {'z': 1}
# output: 3

高级特征

切片、迭代、列表生成式、生成器和迭代器

切片 - 类似JS数组中的slice, 写法为str[start = 0 : end = length - 1 : gap = 1]. 另外，Python的切片支持负数且倒数第一个元素的索引为-1:
```
'abcd'[-2:] #output: 'cd'
```

迭代 - 能够通过for循环遍历的称为可迭代对象。除list和tuple外，dict同样支持

x = {'a': 1, 'b': 1}
for key in x:
    print(key) 
for value in x.values():
    print(values) 
for key, val in x.items():
  print key, val

列表生成器 - [x * x for x in range(3)], 支持两重循环 - [a + b for a in range(2) for b in range(4)]
生成器 - generator, next, yield, 类似JS的生成器
迭代器 - 注意迭代器和可迭代的区别(可以直接作用于for循环的数据类型称之为可迭代，可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器)

函数式编程

最开始的高级函数中介绍了map/reduce, filter, sorted四个函数，与JS中Array的几个函数类似，不同之处在于:

这里的几个函数是直接调用并把array作为参数
第一个参数为函数

list(map(str, [1,2,3])) 
#output: ['1', '2'] (map返回类型为对象，需通过list转化)

def add(x, y):
      return x + y
reduce(add, [1, 2, 3])  
#output: 6

def odd(x):
      return x%2 == 1
list(filter(odd, [1,2,3])) 
#output: 1, 3 (filter返回类型为对象，需通过list转化)

sorted([-1, 6, 0, -4], key=abs) #sorted第二个参数用来表示排序规则
#output [0, -1, -4, 6]

之后分别介绍了返回函数，匿名函数，装饰器和偏函数:

返回函数 - 及返回函数的函数，这里有个闭包的概念，与JS类似
匿名函数 - lambda函数，类似JS中的箭头函数，写法为:
```
f = lambda x: x * x
f(3)  #output: 9
```

装饰器 - 在代码运行期间动态增加功能的方法:

def log(func):
  def wrapper():
      print('call %s():' % func.__name__)
      return func()
  return wrapper
@log
def sayHi():
  print('Hi')
sayHi()
#output: call sayHi():
#output: 2019-10-11

偏函数 - 用于简化参数的函数:

import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
int2('1000000')
#output: 64