Python之添加新元素

第一个办法是用 list 的 append() 方法，把新同学追加到 list 的末尾：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
>>> L.append('Paul')
>>> print L
['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

append()总是把新的元素添加到 list 的尾部。

方法是用list的 insert()方法，它接受两个参数，第一个参数是索引号，第二个参数是待添加的新元素：

>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
>>> L.insert(0, 'Paul')
>>> print L
['Paul', 'Adam', 'Lisa', 'Bart']

L.insert(0, 'Paul') 的意思是，'Paul'将被添加到索引为 0 的位置上（也就是第一个），而原来索引为 0 的Adam同学，以及后面的所有同学，都自动向后移动一位。

Bart同学是最后一名，俗称倒数第一，所以，我们可以用 -1 这个索引来表示最后一个元素：

>>> print L[-1]
Bart

类似的，倒数第二用 -2 表示，倒数第三用 -3 表示，倒数第四用 -4 表示：

>>> print L[-2]
Lisa
>>> print L[-3]
Adam
>>> print L[-4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

L[-4] 报错了，因为倒数第四不存在，一共只有3个元素。

需要特别注意的是，索引从 0 开始，也就是说，第一个元素的索引是0，第二个元素的索引是1，以此类推。

所以，使用索引时，千万注意不要越界。

或运算：只要有一个布尔值为 True，计算结果就是 True。

True or True   # ==> True
True or False   # ==> True
False or True   # ==> True
False or False   # ==> False

非运算：把True变为False，或者把False变为True：

not True   # ==> False
not False   # ==> True

布尔运算在计算机中用来做条件判断，根据计算结果为True或者False，计算机可以自动执行不同的后续代码。

在Python中，布尔类型还可以与其他数据类型做 and、or和not运算，请看下面的代码：

a = True
print a and 'a=T' or 'a=F'

计算结果不是布尔类型，而是字符串 'a=T'，这是为什么呢？

因为Python把0、空字符串''和None看成 False，其他数值和非空字符串都看成 True，所以：

True and 'a=T' 计算结果是 'a=T'
继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是 'a=T'

要解释上述结果，又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。

1. 在计算 a and b 时，如果 a 是 False，则根据与运算法则，整个结果必定为 False，因此返回 a；如果 a 是 True，则整个计算结果必定取决与 b，因此返回 b。

2. 在计算 a or b 时，如果 a 是 True，则根据或运算法则，整个计算结果必定为 True，因此返回 a；如果 a 是 False，则整个计算结果必定取决于 b，因此返回 b。

所以Python解释器在做布尔运算时，只要能提前确定计算结果，它就不会往后算了，直接返回结果。

dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。

有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。

set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。

创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：

请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。

dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。

由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。

dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样.

打印的顺序不一定是我们创建时的顺序，而且，不同的机器打印的顺序都可能不同，这说明dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。

dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。

可以试试用list作为key时会报什么样的错误。

不可变这个限制仅作用于key，value是否可变无所谓.

我们把名字称为key，对应的成绩称为value，dict就是通过 key 来查找 value。

花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。

由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小

注意: 一个 key-value 算一个，因此，dict大小为3。

% 是python 运算符 返回余数
n 是 变量 number

n % 2 可以用来判断 n 是否被 2 整除，检测奇，偶数。

所以if not x%2 表示的是如果x不能被2整除（也就是奇数）就continue

c 、 java 、 python 三种语言的对比。

python的运行速度较慢，代码量较少

web网站和各种网络服务

作为胶水语言把其他语言开发的模块包装起来方便使用

系统工具和脚本

HTML超文本标记语言

isinstance(x, str) 可以判断变量 x 是否是字符串；

筛选过滤：

列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如：

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

如果我们只想要偶数的平方，不改动 range()的情况下，可以加上 if 来筛选：

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

有了 if 条件，只有 if 判断为 True 的时候，才把循环的当前元素添加到列表中。

表格：'<tr><td>%s</td><td>%s</td></tr>' % (name, score)

 if score < 60:
        return '<tr><td>%s</td><td >%s</td></tr>'%(name, score)

把<60的分数标红