前言
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列表推导式
Python里面有个很棒的语法糖（syntactic sugar），它就是 list comprehension ，有人把它翻译成“列表推导式”，也有人翻译成“列表解析式”。名字听上去很难理解，但是看它的语法就很清晰了。虽然名字叫做 list comprehension，但是这个语法同样适用于dict、set等这一系列可迭代（iterable）数据结构。
语法规范：
其中的 if 条件判断根据需要可有可无。
下面看一个具体的例子，生成一个包含10以内的偶数的list：
由for循环升级到列表推导式：
在没有了解 list comprehension 之前，上面那个生成偶数list的通常做法是用 for 循环：
很明显， for 循环占用了4行代码，而 list comprehension 只用了1行代码。
文章开始说到推导式的语法规范时，我们讲了 if 表达式是可有可无的，这也符合我们编程遇到的实际情况。比如，要生成一个10以内的整数的平方的列表：
复杂的嵌套循环
我们先来看一个例子，把一个矩阵（以列表为元素的列表）展平为一个列表。首先，我们用 for 循环来实现一下：
接着我们用列表推导式实现该功能：
还是一行代码就搞定，但一行里面有两个 for ，看起来很乱，两个 for ，哪个在前哪个在后呢？只要记住他们的顺序和不用推导式的原始for循环是一致的即可。
推导式的可读性
一行代码搞定几行代码的事情，看上去很简洁，但是读起来很费劲，尤其是当条件语句很长的时候，把这一行代码变得很长，超过了代码规范规定的长度（一般是80个字符），也使得理解代码变得困难。
面对一行长长的代码该如何下口读，如何理解呢？别着急，好在Python允许在中括号、花括号之间断行：
列表推导式的断行：
断行前：
断行后：
带嵌套循环的推导式的断行：
断行前：
断行后：
字典（dict）和集合（set）的推导式
前面我们也提到过，推导式不仅仅适用于列表，它同样使用于字典dict和集合set。
把一个字典的key和value互换：
用一个列表的所有单词的首字母生成一个集合：
通过以上讲解就可以轻松掌握Python的列表推导式（ list comprehension ）了，简而言之，就是把普通的多行for循环压缩成一行代码，这种压缩语法适用于列表、字典、集合等可迭代数据结构（iterables）。
深浅拷贝
对象引用、浅拷贝、深拷贝(拓展、难点、重点)
Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果
其实这个是由于共享内存导致的结果
拷贝：原则上就是把数据分离出来，复制其数据，并以后修改互不影响。
先看 一个非拷贝的例子
使用=赋值（对象引用）
=赋值：数据完全共享
=赋值是在内存中指向同一个对象，如果是可变(mutable)类型，比如列表，修改其中一个，另一个必定改变
如果是不可变类型 (immutable) ,比如字符串，修改了其中一个，另一个并不会变
浅拷贝（copy）
浅拷贝：数据半共享（复制其数据独立内存存放，但是只拷贝成功第一层）
深拷贝（deepcopy）
深拷贝：数据完全不共享（复制其数据完完全全放独立的一个内存，完全拷贝，数据不共享）
深拷贝就是完完全全复制了一份，且数据不会互相影响，因为内存不共享。
深拷贝的方法有
总结：
copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象