我们准备利用17天时间，将 Python 基础的刻意练习分为如下任务：
Task01：变量、运算符与数据类型（1day）
Task02：条件与循环（1day）
Task03：列表与元组（2day）
Task04：字符串与序列（1day）
Task05：函数与Lambda表达式（2day）
Task06：字典与集合（1day）
Task07：文件与文件系统（2day）
Task08：异常处理（1day）
Task09：else 与 with 语句（1day）
Task10：类与对象（2day）
Task11：魔法方法（2day）
Task12：模块（1day）
条件与循环
条件判断
计算机之所以能做很多自动化的任务，因为它可以自己做条件判断。
比如，输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，用if语句实现：
age = 20
if age >= 18:
print('your age is', age)
print('adult')
根据Python的缩进规则，如果if语句判断是True，就把缩进的两行print语句执行了，否则，什么也不做。
也可以给if添加一个else语句，意思是，如果if判断是False，不要执行if的内容，去把else执行了：
age = 3
if age >= 18:
print('your age is', age)
print('adult')
else:
print('your age is', age)
print('teenager')
注意不要少写了冒号:。
当然上面的判断是很粗略的，完全可以用elif做更细致的判断：
age = 3
if age >= 18:
print('adult')
elif age >= 6:
print('teenager')
else:
print('kid')
elif是else if的缩写，完全可以有多个elif，所以if语句的完整形式就是：
if <条件判断1>:
<执行1>
elif <条件判断2>:
<执行2>
elif <条件判断3>:
<执行3>
else:
<执行4>
if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else，所以，请测试并解释为什么下面的程序打印的是teenager：
age = 20
if age >= 6:
print('teenager')
elif age >= 18:
print('adult')
else:
print('kid')
if判断条件还可以简写，比如写：
if x:
print('True')
只要x是非零数值、非空字符串、非空list等，就判断为True，否则为False。
最后看一个有问题的条件判断。很多同学会用input()读取用户的输入，这样可以自己输入，程序运行得更有意思：
再议 input
birth = input('birth: ')
if birth < 2000:
print('00前')
else:
print('00后')
输入1982，结果报错：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: str() > int()
这是因为input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数。Python提供了int()函数来完成这件事情：
s = input('birth: ')
birth = int(s)
if birth < 2000:
print('00前')
else:
print('00后')
再次运行，就可以得到正确地结果。但是，如果输入abc呢？又会得到一个错误信息：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc'
原来int()函数发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错，程序就退出了。
如何检查并捕获程序运行期的错误呢？后面的错误和调试会讲到。
小结
条件判断可以让计算机自己做选择，Python的if…elif…else很灵活。
条件判断从上向下匹配，当满足条件时执行对应的块内语句，后续的elif和else都不再执行。
循环
为了让计算机能计算成千上万次的重复运算，我们就需要循环语句。
Python的循环有两种，一种是for…in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，看例子：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
for name in names:
print(name)
执行这段代码，会依次打印names的每一个元素：
Michael
Bob
Tracy
所以for x in …循环就是把每个元素代入变量x，然后执行缩进块的语句。
再比如我们想计算1-10的整数之和，可以用一个sum变量做累加：
sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]:
sum = sum + x
print(sum)
如果要计算1-100的整数之和，从1写到100有点困难，幸好Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list。比如range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数：
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
第二种循环是while循环，只要条件满足，就不断循环，条件不满足时退出循环。比如我们要计算100以内所有奇数之和，可以用while循环实现：
sum = 0
n = 99
while n > 0:
sum = sum + n
n = n - 2
print(sum)
在循环内部变量n不断自减，直到变为-1时，不再满足while条件，循环退出。
break
在循环中，break语句可以提前退出循环。例如，本来要循环打印1～100的数字：
n = 1
while n <= 100:
print(n)
n = n + 1
print('END')
上面的代码可以打印出1~100。
如果要提前结束循环，可以用break语句：
n = 1
while n <= 100:
if n > 10: # 当n = 11时，条件满足，执行break语句
break # break语句会结束当前循环
print(n)
n = n + 1
print('END')
执行上面的代码可以看到，打印出1~10后，紧接着打印END，程序结束。
可见break的作用是提前结束循环。
continue
在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。
n = 0
while n < 10:
n = n + 1
print(n)
上面的程序可以打印出1～10。但是，如果我们想只打印奇数，可以用continue语句跳过某些循环：
n = 0
while n < 10:
n = n + 1
if n % 2 == 0: # 如果n是偶数，执行continue语句
continue # continue语句会直接继续下一轮循环，后续的print()语句不会执行
print(n)
执行上面的代码可以看到，打印的不再是1～10，而是1，3，5，7，9。
可见continue的作用是提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。
小结
循环是让计算机做重复任务的有效的方法。
break语句可以在循环过程中直接退出循环，而continue语句可以提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。这两个语句通常都必须配合if语句使用。
要特别注意，不要滥用break和continue语句。break和continue会造成代码执行逻辑分叉过多，容易出错。大多数循环并不需要用到break和continue语句，上面的两个例子，都可以通过改写循环条件或者修改循环逻辑，去掉break和continue语句。
有些时候，如果代码写得有问题，会让程序陷入“死循环”，也就是永远循环下去。这时可以用Ctrl+C退出程序，或者强制结束Python进程。
dict
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字。无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。
dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如’Michael’，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。
你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88
如果key不存在，dict就会报错：
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：
>>> 'Thomas' in d
False
二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果。
要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较，dict有以下几个特点：
查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list相反：
查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）。
要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：
>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
set
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的{1, 2, 3}只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤：
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> s
{1, 2, 3}
通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}
通过remove(key)方法可以删除元素：
>>> s.remove(4)
>>> s
{1, 2, 3}
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s2 = set([2, 3, 4])
>>> s1 & s2
{2, 3}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。
再议不可变对象
上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。
对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：
>>> a = ['c', 'b', 'a']
>>> a.sort()
>>> a
['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：
>>> a = 'abc'
>>> a.replace('a', 'A')
'Abc'
>>> a
'abc'
虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了’Abc’，但变量a最后仍是’abc’，应该怎么理解呢？
我们先把代码改成下面这样：
>>> a = 'abc'
>>> b = a.replace('a', 'A')
>>> b
'Abc'
>>> a
'abc'
要始终牢记的是，a是变量，而’abc’才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是’abc’，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是’abc’：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc’ │
└───┘ └───────┘
当我们调用a.replace(‘a’, ‘A’)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象’abc’上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串’abc’的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串’Abc’并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串’abc’，但变量b却指向新字符串’Abc’了：
┌───┐ ┌───────┐
│ a │─────────────────>│ ‘abc’ │
└───┘ └───────┘
┌───┐ ┌───────┐
│ b │─────────────────>│ ‘Abc’ │
└───┘ └───────┘
所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。
小结
使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。
tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。
set([1, 2, 3]) 对
set(1, [2, 3]) 错误
解释 为什么第一个可以，第二个不可以：
你可以将s = set([1, 2, 3]) 中的 [1,2,3] 理解为set这个类型对其包含的数据的一个形式上的要求，这里并不是list作为set的key，而是list中的元素作为了set的key。
换句话说，无论你准备把任何东西装入set，它都必须先是一个list（或者tuple）的形式，甚至是空集，也得是 [ ] 。
再来看第二个，s = set((1,[2,3]))的中，先进行赋值
list1 = [2,3]
则，这时候的s变换为
s = set((1, list1))
看到这里你明白了吗？这是在想将一个tuple = (1, list1) 装入s这个set。这个tuple中有两个元素，一个是1，一个是list1，因为list1可变（不可hash），所以不能存入s这个set中，也就会报错了。
第三个正确：
s1 = { ‘s’:[1,[ 2, 3]]}