cs61a: Data
原生数据类型
Python中每个值都有一个类(class)决定值得数据类型。属于一个类，可供选择的行为模式也相同，有三种原生数值类型:int,float,complex(复数):
>>> type(1+1j)
<class 'complex'>
int没有边界，但float值在很多情况下是实数的近似值，存在误差，一个int/另一个int会产生float值，如1/3。
数据抽象
数据抽象将复合数据值的使用方式与其构造细节隔离开来。数据抽象的基本理念是构造程序，使其操作抽象数据。也就是说，程序在使用数据时，应尽可能少地对数据做假设。同时，具体的数据表示被定义为程序中独立的一部分。
数据抽象的核心
处理数据表示的部分与处理数据操作的部分隔离开来的通用技术，是一种强大的设计方法论，他不关心内部实现。(见city)称为数据抽象（data abstraction）:
1. 有一个构造函数负责选择内部数据结构，把数据封装起来成为一个对象
2. 有选择器，从对象中取出需要信息，屏蔽内部结构细节
3. 外部代码不关心对象内部是 dict、list、tuple，只关心构造函数和选择器。如果内部结构改变只需要修改构造函数和选择器
总结而论: 数据发给构造函数，构造函数按需要将数据以某种数据结构封装成对象，选择器只需访问封装对象，不用在输出数据的第一时间考虑形式，只需要交给构造函数调整即可，而要修改也只需要改变构造函数的封装形式，其他地方不用调整,具体表现可以见project中cat的problem 9.
关于抽象屏障,我的语言就是程序的不同部分用不同方式对待数据，有理数计算就直接把有理数当x对待就够了，涉及有理数的构造会出现分数，此时用x/y才够用，这是而如果在高层级的有理数计算中用了x/y的数据形式，就出现了抽象屏障违法
序列
序列(sequence)是有序的值的集合,序列有很多种，但都拥有共同的行为,特别是: - 长度: 长度有限，空序列长度为0 - 元素选择: 序列拥有与索引相对应的元素，从0开始表示第一个元素
下面介绍两种内置属于序列的数据类型:
列表(list)
列表类似于数组，对序列而言加法和乘法是对序列本身进行组合与复制.负索引从末尾开始计数，最右边元素的索引是-1
当涉及到序列遍历时，常用到for语句:
for <name> in <expression>:
<suite>
<expression>中每个元素会依次遍历，在for执行完后<name>绑定到了序列的最后一个元素，且for语句头部可包含多个名称:
>>> pairs = [[1, 2], [2, 2], [2, 3], [4, 4]]
>>> same_count = 0
>>> for x, y in pairs:
if x == y:
same_count = same_count + 1
>>> same_count
2
<name>可以直接_
范围(ranges)
>>> range(1, 10) # [1, 10)，包括 1，但不包括 10
range(1, 10)
>>> list(range(5, 8))
[5, 6, 7]
>>> list(range(4))
[0, 1, 2, 3] # 只给一个参数从0开始
元组(tuple)
将不同数据用逗号分隔，即为元组,与列表不同，元组本身不可变，但如果其内部的元素本身是可变数据即可操作
>>> 1, 2 + 3
(1, 5)
>>> ("the", 1, ("and", "only"))
('the', 1, ('and', 'only'))
序列处理
列表推导式
用于对序列中的每个元素求值一个固定表达式，并将结果值收集到一个结果序列中,尤其在从一个列表中新建一个列表时非常好用(cats problem 9):
>>> odds = [1, 3, 5, 7, 9]
>>> [x+1 for x in odds if 25 % x == 0]
[2, 6]
[<映射表达式> for <名称> in <序列表达式> if <过滤表达式>],首先求值<序列表达式>,返回可迭代值，再按顺序处理，元素绑定后求值过滤表达式，结果为真就求映射表达式再收集到列表中
构建空列表，再在空列表里放很多空列表作为初始状态:result = [ [] for _ in player_indices]
聚合(Aggregation)
将序列中的所有值聚合为单个值，内置函数 sum、min 和 max 都是聚合函数的例子。
成员资格(Membership)与切片(Slicing)
>>> digits
[1, 8, 2, 8]
>>> 2 in digits
True
>>> 1828 not in digits
True
切片: 第一个整数表示切片起始索引，第二个表示结束索引的后一位:
>>> digits[0:2]
[1, 8]
>>> digits[1:]
[8, 2, 8]
字符串(string)
字符串字面量（string literals）可以表示任意文本，由单引号或双引号包围,要使用多行字符串时三引号。
成员资格匹配时:
>>> 'here' in "Where's Waldo?"
True
\n在计算多行字符串长度与元素选择时被视为单个字符
用str()将对象值强制转换为字符串形式
>>> str(2) + ' is an element of ' + str(digits)
'2 is an element of [1, 8, 2, 8]'
树(tree)
树具有一个根标签（root label）和一个分支（branches）序列,树的每个分支本身也是一棵树。没有分支的树称为叶子（leaf）。包含在树内部的任何树都称为该树的子树（sub-tree，例如分支的分支）。每棵子树的根称为该树中的一个节点(node), 只有当一棵树具有根标签且所有分支也都是树时，它才是结构良好（well-formed）的。
!!! abstract '树的关键' 是树的关键就是: - 是一个列表 - 有一个根标签 - 分支也要符合上述两个条件/没有分支
链表
对象(object)
对象将信息与函数/操作结合在了一起，Python中所有值都是对象，都有行为和属性，行为偏向于值其运算与内在处理，而属性是其内在的设定。
??? info '类' 对象的行为是通过特定语法与术语实现的:
>>> from datetime import date
date就是一个类(class)，代表一种值的类型(个人理解:定义出特征及可能运算)，具体日期称为该类的实例(instances),可通过调用类并传入描述实例的参数来构造实例。
对象有属性(attributes),可理解为对象中某个值的名字，用.访问；对象还有方法(methods),其实也是一种属性，但是属性的值是函数，方法根据他们的参数与所属对象来计算结果。
有的变量绑到一个对象上，对某个变量做操作同样影响另一个变量(对象一致)，有时两个变量内的列表元素值相同，仍可能是完全不同的两个列表对象，可以用is与is not两种比较操作符验证,例:
>>> suits is nest[0]
True
>>> suits is ['heart', 'diamond', 'spade', 'club']
False
>>> suits == ['heart', 'diamond', 'spade', 'club']
True
字典
字典由键值对构成，可以通过key查找对应的value，key必须唯一。
可以用.keys(),.values()或.items()访问键，值或键值对，in可检查字典是否含某个key，字典推导式可以快速创建字典
>>> {3*x: 3*x + 1 for x in range(2, 5)}
{6: 7, 9: 10, 12: 13}
get,返回指定key对应value，若key不存在，则返回默认值:
>>> numerals = {'V': 5}
>>> numerals.get('A': 0)
0
>>> numerals.get('V': 0)
5
列表和字典拥有局部状态（local state），即它们可以在程序执行过程中的某个时间点修改自身的值。状态（state）就意味着当前的值有可能发生变化。函数也有状态:有时同一个函数接收相同值返回的值不同，就不是纯函数(in-pure)，有副作用(side effects),如取钱输出剩余存款,需要nonlocal声明让变量成为某种c语言意义上的静态变量，但不同调用会生成不同的变量，比如
def make_withdraw(balance):
def withdraw(amount):
nonlocal balance
if amount > balance:
return 'Insufficient funds'
balance = balance - amount
return balance
return withdraw
wd = make_withdraw(20)
wd2 = make_withdraw(7)
wd2(6)
wd(8) # 2里balance变化不影响1
nonlocal的变量尝试赋值的语句中都不会直接在当前帧中寻找并更改值，而是找到定义变量的帧，并在该帧中更新该变量。如果在声明 nonlocal 之前还没有赋值，则 nonlocal 声明将会报错。