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Python 中的字符串还支持转义字符。所谓转义字符是指使用反斜杠“\”对一些特殊字符进行转义。
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转义字符说明
\ 续行符
\n 换行符
\0 空
\t 水平制表符，用于横向跳到下一制表位
\'' 双引号
\' 单引号
\\ 一个反斜杠
\f 换页
\0dd 八进制数，dd 代表字符，如\012 代表换行
\xhh 十六进制数，hh 代表字符，如\x0a 代表换行
在Python 中，提供了如下表所示的函数进行数据类型的转换。
函数作用
int(x) 将x 转换成整数类型
float(x) 将x 转换成浮点数类型
complex(real [,imag]) 创建一个复数
str(x) 将x 转换为字符串
repr(x) 将x 转换为表达式字符串
eval(str) 计算在字符串中的有效Python 表达式，并返回一个对象
chr(x) 将整数x 转换为一个字符
ord(x) 将一个字符x 转换为它对应的整数值
hex(x) 将一个整数x 转换为一个十六进制字符串
oct(x) 将一个整数x 转换为一个八进制的字符串
赋值运算符主要用来为变量等赋值。使用时，可以直接把基本赋值运算符“=”右边的值赋给左边的变量，也可以进行某些运算后再赋值给左边的变量。在Python 中常用的赋值。
运算符如下表所示。
运算符说明举例展开形式
= 简单的赋值运算x=y x=y
+= 加赋值x+=y x=x+y
-= 减赋值x-=y x=x-y
*= 乘赋值x*=y x=x*y
/= 除赋值x/=y x=x/y
%= 取余数赋值x%=y x=x%y
**= 幂赋值x**=y x=x**y
//= 取整除赋值x//=y x=x//y
比较运算符，也称关系运算符，用于对变量或表达式的结果进行大小、真假等比较，如果比较结果为真，则返回True，如果为假，则返回False。比较运算符通常用在条件语句中作为判断的依据。Python 中的比较运算符如下表所示。
运算符作用举例结果
大于'a' 'b' False
小于156 456 True
== 等于'c' == 'c' True
!= 不等于'y' != 't' True
= 大于或等于479 = 426 True
= 小于或等于62.45 = 45.5 False
逻辑运算符是对真和假两种布尔值进行运算，运算后的结果仍是一个布尔值，Python中的逻辑运算符主要包括and（逻辑与）、or（逻辑或）、not（逻辑非）。
运算符含义用法结合方向
and 逻辑与op1 and op2 从左到右
or 逻辑或op1 or op2 从左到右
not 逻辑非not op 从右到左
所谓运算符的优先级，是指在应用中哪一个运算符先计算，哪一个后计算，与数学的四则运算应遵循的“先乘除，后加减”是一个道理。
下表按从高到低的顺序列出了运算符的优先级。同一行中的运算符具有相同优先级，此时它们的结合方向决定求值顺序。
运算符说明
** 幂
~、+、- 取反、正号和负号
*、/、%、// 算术运算符
+、- 算术运算符
、 位运算符中的左移和右移
位运算符中的位与
^ 位运算符中的位异或
｜ 位运算符中的位或
、=、、=、!=、== 比较运算符
在Python 中，使用内置函数input()可以接收用户的键盘输入。input()函数的基本用法如下：
variable = input(＂提示文字＂)
其中，variable 为保存输入结果的变量，双引号内的文字用于提示要输入的内容。
默认的情况下，在Python中，使用内置的print()函数可以将结果输出到IDLE或者标准控制台上。其基本语法格式如下：
Print(输出内容)
其中，输出内容可以是数字和字符串（字符串需要使用引号括起来），此类内容将直接
输出，也可以是包含运算符的表达式，此类内容将计算结果输出。
python零基础怎么学？如果是纯新手，建议找个老师教，在掌握了基本的要点以后，可以在网上找些例程研究学习。不论是找老师教，还是自学，建议掌握以下一些知识点：
1、编程环境的安装和使用
2、输入输出语句、变量、表达式的理解和使用
3、选择结构、循环结构的理解和使用
4、列表的使用
5、文件的操作
6、函数调用的方法
7、库的安装和使用
编程，其实就是利用特定的语言控制计算机，或者说和计算机进行交流。
一、对于python零基础作为初学者，要掌握以下基础知识就算入门了。
1、编程环境的安装与使用。比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用。
2、掌握输入、输入语句的使用。输入语句可以让计算机知道你通过键盘输入了什么，输出语句可以让你知道计算机执行的结果。以输出语句为例：
其中“”里面的内容是原样输出，多个输出项之间用，隔开。
3、掌握运算（包含计算、逻辑）表达式使用。这个主要是用+、-、*、/、（）、、、=、=等符号连接起来的表示计算或者比较的式子，让计算机能做计算机或者判断。
一个是计算表达式，一个是所谓的逻辑表达式。
4、特别要掌握赋值表达式的使用，这个主要是等于号的理解。在计算机编程语言里，等于号一般不表示相等，而是表示赋值。也就是将等号右边的内容记入左边的名字里。
5、理解并熟练使用变量，变量的字面意思就是会变化的量。其实质的作用记忆信息。通过给要记忆的内容取个名字，然后通过这个名字就可以找到记忆的内容。有点类似于数学中的字母表示数。
6、选择结构，这是让计算机具有一定的选择、判断能力的基础。比如我们常见的登录，VIP就要用到选择结构。因为我们把各种情况都列举在程序里了，程序才会有各种变化。
没选择，没变化！变化的根本在于条件。
7、循环结构，这是让计算机具有重复的能力。前提是事件要具有一定的规律性，比如1，3，5，7，9……
如果没有规律，也可能通过列表等方法构造规律。
其实的range（）代表范围，三个参数分别表示开始，结束，间隔。不能超过结束，间隔可正可负。
8、文件的读取和写入，这个主要是针对大量的数据处理而言的。
一般来说，掌握这些基本知识就算入门了。
二、高阶的使用
1、在实际编程过程中，经常会碰到一些没有规律的数据，比如：
请找出13，35，21，49，19，42，123，98中所有的偶数。
这里面就涉及到一个问题，这些数多且没有规律，如何处理？这时候就可以祭出列表这一神器了。列表，可以理解成一个货架，每个格子上都有编号，我们只需要报出架子的编号，就可以得到架子上的内容。同理，我们只要说出要放到的架子的编号，不管我们的内容是什么，放过去就行了。
从这个描述我们发现列表分二部分，一部分是有规律的编号，一部分是没有规律的内容。通过这样的组合，我们就可以用列表把没有规律的内容变得有规律 了。
2、随着我们的问题难度的不断加深，第三方库的安装和使用也是必须要掌握的技能。Python功能强大，使用简单主要原因是因为大量的库的存在。
以机器学习算法中大部分都要调用的Numpy库来演示安装方法。
pip install Numpy即可安装成功。
掌握上面的一些知识，Python就算入门了，也欢迎大家留言交流不足之处，碰到具体的问题也欢迎交流。
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
优就业Python开发课程一共设置5个主要阶段，主要学习内容如下：
第一阶段：Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。
第二阶段：全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。
第三阶段：网络爬虫——爬虫与数据、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据采集等。
第四阶段：人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。
第五阶段：就业指导——最后就业指导分为面试就业指导、专业技术指导两方面。
