一、模块初识
Python的强大之处在于他有非常丰富和强大的标准库(不需要安装)和第三方库(需要下载安装)
标准库放在*/base/Lib目录下，第三方库(自己也可以写)放在*/base/Lib/site-packages目录下
import sys #该模块python解释器自带，所以没有sys.py的文件
print(sys.path) #打印环境变量
print(sys.argv)
#输出
$ python test.py helo world
['test.py', 'helo', 'world'] #把执行脚本时传递的参数获取到了
print(sys.argv[2])
#输出 world
import os
cmd_res = os.system("df -h") #调用系统命令，结果直接输出到屏幕，不保存结果
print(ret)
#输出 0 表示命令执行成功
cmd_res = os.popen("df -h")
print(ret)
#输出 一个内存对象地址
cmd_res = os.popen("df -h").read()
print(ret)
#输出 命令执行结果
os.mkdir("new_dir") #新建一个目录new_dir
自己写的模块，被import时，会先从当前目录找，然后从环境变量找。
生效自己写的模块有以下两种方法：
1、当自己写的模块存放的路劲，添加到环境变量中
2、将自己写的模块放到*/base/Lib/site-packages目录下
二、.pyc是什么？
当使用第二种方法时，一旦调用自己写的模块后，会在*/base/Lib/site-packages/__pycache__目录下生成一个自己写的模块名字开头的pyc文件。
随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
其实Python也是一门先编译后解释的语言。当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
简述Python的运行过程
当python程序运行时，先编译程序，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
当第一次保存编译的结果后，如果修改程序源代码，python同样会先检测有没有pyc文件，如果有则再检测pyc的更新时间，对比程序源代码修改时间，如果源代码修改时间比pyc的更新时间新，重新编译即可。
pyc里存的是预编译后的字节码文件，不是机器码。
三、bytes类型
Python3最重要的新特性大概要算是对文本和二进制数据做了清晰的区分。文本总是Unicode，由str类型表示；二进制数据则由bytes类型表示。bytes通常用于网络数据传输、二进制图片和文件的保存等等。
字符串可以编码成字节包，字节包可以解码成字符串。
例如下面的例子：
>>>'你好'.encode('utf-8')
b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'
>>> b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'.decode('utf-8')
'你好'
>>>'你好'.encode('utf-8').decode('utf-8')
'你好'
其中
1.encode（）和decode（）方法中默认了编码为utf-8，但是为了避免错误，最好将编码加上。
2.encode（）出来的结果的“b”代表二进制（binary）
四、列表
切片：
name = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print(name[-1])
#输出 [ 'e']
print(name[1:-1]) #取下标1至-1的值，不包括-1
#输出 [ 'b', 'c', 'd']
print(name[-3:-1]) #从左往右数
#输出 [ 'c', 'd']
print(name[-3:]) #如果想取最后一个，必须不能写-1，只能这么写
#输出 ['c', 'd', 'e']
print(name[::2]） #后面的2是代表，每隔一个元素，就取一个
#输出 ['a', 'c', 'e']
追加：
name = ['a', 'b']
name.append("我是新来的")
name = ['a', 'b','我是新来的']
插入：
name = ['a', 'b']
name.insert(1, "我是新来的")
name = ['a','我是新来的', 'b']
修改：
name = ['a', 'b']
name[1] = "我是新来的"
name = ['a','我是新来的']
删除：
name = ['a', 'b', 'c']
names.remove("a") #删除指定元素
del name[0] #和上面效果一样
name.pop(0) #和上面效果一样
name = ['b','c']
name = ['a', 'b', 'c']
name.pop() #删除列表最后一个值
name = ['a', 'b']
获取下标：
name = ['a', 'b', 'c', 'a', 'a']
name.index("a")
#输出 0 #只返回找到的第一个下标
print(name[name.index("a")])
#输出 a
统计：
name = ['a', 'b', 'c', 'a', 'a']
names.count("a")
#输出 3
清除：
name = ['a', 'b', 'c', 'a', 'a']
name.clear()
print(name)
#输出 [] 清空列表
翻转：
name = ['a', 'b', 'c']
name.reverse()
name = ['c', 'b', 'a']
排序：
name = ['c', 'b', 'a',3,7,1]
name.sort()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1,inTypeError: unorderable types: int() < str()
#不同数据类型不能放在一起排序
扩展：
name = ['c', 'b', 'a']
name2 = [3,7,1]
name.extend(name2)
name = ['c', 'b', 'a',3,7,1]
拷贝：
name = ['c', 'b', 'a']
name2 = name.copy()
#结果name2 = ['c', 'b', 'a']
name[1] = d
#结果 name = ['c', 'd', 'a'] #name2不会变
name = ['c', 'b', ['d', 'e'],'a']
name2 = name.copy()
# name2 = name[:]； name2 = list(name)同样是浅拷贝
#结果 name2 = ['c', 'b', ['d', 'e'],'a']
name[2][1] = "xxx"
#结果 name = ['c', 'b', ['d', 'xxx'],'a']
#结果 name2 = ['c', 'b', ['d', 'xxx'],'a']
#浅拷贝，只拷贝第一层。只拷贝了其他层的内存地址。
import copy
name2 = copy.deepcopy(name)
#结果 name2 = ['c', 'b', ['d', 'e'],'a'] 完全开辟一个新的内存地址。
元组：
元组是只读列表，它只有2个方法，一个是count,一个是index。
name = ("a",)
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