Python 进阶必备
本章介绍了 Python 内置数据类型的使用技巧与方法。
由于 Python 是脚本语言，所以在 Python 编码的过程中，我们应当使用其内置的方法（built-in）。因为这些方法大多数是由 C 实现的，有极高的效率。
本章围绕着 Python 的内置内省，主要介绍了三个主要的内置模块：collections、itertools、operator。
- collections：该模块基于内置类型（dict、list、set和tuple）实现了一些更高级的数据结构类型。
- itertools：该模块实现了一组快速的、内存高效的“迭代器代数”工具。
- operator：该模块提供一组高效的与内置运算符对应的函数。这些函数包括执行对象比较、逻辑操作、数学运算和序列操作的类别。
此外，本章好介绍了一些有效的内置函数。有效的使用这些函数可以很好的提高编码和程序执行的效率。这些函数包括但不限于：slice、sorted、filter、compress、any/all等等。
所以，一般对于 Python 程序设计，若使用相同的算法，则程序越短效率越高。
Chapter 2：字符串和文本
本章主要涉及字符串和文本的处理。由于 Python 内置的函数和方法，使得对文本的处理极大地便利化。Python 的文本处理方法主要分为两大块：基于 字符串 的处理和基于 正则表达式 的处理。由于生产任务的需要，通常将文本的处理分为以下几类，同时也罗列了相关的只要函数和方法：
- 切分：
re.split、str.split - 匹配：
- 查找：
str.find、str.startwith、str.endwith、正则匹配 - 替换：
str.replace、str.transform、re.sub
- 查找：
- 删除：
str.lstrip/rstrip/strip - 格式化：
str.ljust/rjust/center、str.format、string 模板、C风格格式化 - 合并字符串：
str.join、运算符 加号 - 正则匹配：
- 组模式
- 贪婪匹配
- 多行匹配
本章介绍了基本正则表达式使用方法，可以适用于许多场景，但是为了更加高效的使用，我们还需要深入的学习，参见《Python 核心编程（第三版）》第一章的内容。
Chapter 3：数字、日期和时间
本章介绍了 Python 处理数值数据和时间数据的方法。进行精确计数（金融）的应用场景应当使用 decimal 模块。2、8、16进制字符串生成函数：bin、oct、hex。检测 INF、NaN 函数：math.isinf和math.isnan。时间处理主要涉及内置模块 datetime 和第三方模块 dateutil。
Python 本身的数据处理能力较弱，不建议使用内置 Python 方法进行数据处理。我们应当是用 Numpy、Scipy 等第三方数学库进行科学计算。
Chapter 4：迭代器和生成器
迭代协议
Python 支持在容器（container）上进行迭代。需要为容器对象定义一种方法来提供迭代支持：
container.__iter__() 返回一个迭代器对象。该对象需要支持 迭代器协议。
迭代器对象本身需要支持以下两种方法，它们一起形成迭代器协议：
-
iterator.__iter__()
返回迭代器对象本身。这是允许容器和迭代器与for和in语句一起使用的。该方法对应于Python / C API中Python对象的类型结构的tp_iterslot。 -
iterator.__next__()
从容器返回下一个元素。如果没有下一元素，则会引发StopIteration异常。该方法对应于Python / C API中Python对象的类型结构的tp_iternextslot。
Python 的生成器（generator）提供了实现迭代器协议的便捷方式。 如果容器对象的 __iter__() 方法被实现为生成器，它将自动返回一个提供 __iter __() 和 __next __() 方法的迭代器对象（技术上是一个生成器对象）。
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