python源码剖析元组（python元组的概念）

本文目录一览：

• 1、python的元组和列表的区别
• 2、Python 入门需要学些什么？
• 3、如何系统地自学 Python
• 4、想学python从哪里入手
• 5、python中列表和元组之间有什么区别？
• 6、python里面元组是什么意思？

python的元组和列表的区别

元组一旦设定不可改变，试图改变会出错

第一条带来一个好处，就是元组可以用作字典的键，可以排列，等等（“因为有了哈希值”）

列表随意改，长度和内容都可变

Python 入门需要学些什么？

Python相对比较简单，零基础也能学。系统学习的话，一般4-6个月左右能学好。

建议大家可以从以下三方面来入手：

①先自学一些python书籍

大家可以从书中了解一些基础知识，建立一些编程认知。

但是这样的方式，还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了，所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习，才能更高效一点。

②网上找相关课程

在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课，整个流程学习下来能够了解一些基础相关，但课程比较浅显，还是感觉有些不系统，也很难靠自学迅速入门。

③报班学习

很多人对网上报班有些排斥，因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言，跟着专业系统化一点的团队一起学习，势必会更省时省力一点的。

毕竟我们没有基础，靠自学又没啥时间去坚持，能有合适的【线上陪伴式】的课程，还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始，了解清楚课程含金量，看看往期学员的体验回馈后再报班学习。

Python的学习学习顺序如下：

①Python软件开发基础

②Python软件开发进阶

③Python全栈式WEB工程师

④Python多领域开发

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

¶ 起步阶段

任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

硬知识

“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

廖雪峰的 Python 教程    Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。  

笨方法学 Python    这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。  

The Hitchhiker’s Guide to Python!    这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。  

Python 的哲学：

用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

软知识

“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。

还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

¶ 发展阶段

完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。

发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

类库方面

「Awesome Python 项目」：vinta/awesome-python · GitHub

这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：

请点击输入图片描述

vinta/awesome-python

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

书籍方面

这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

科学和数据分析：

❖「集体智慧编程」：集体智慧编程 (豆瓣)

❖「数学之美」：数学之美 (豆瓣)

❖「统计学习方法」：统计学习方法 (豆瓣)

❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)

❖「数据科学实战」：数据科学实战 (豆瓣)

❖「数据检索导论」：信息检索导论 (豆瓣)

爬虫：

❖「HTTP 权威指南」：HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站：

❖「HTML CSS 设计与构建网站」：HTML CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段

这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书：

「Python 源码剖析」：Python源码剖析 (豆瓣)

这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课

「编程范式」：斯坦福大学公开课：编程范式

讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

¶  最后的话

每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！

希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，

Just Getting Started  ！！！

想学python从哪里入手

初学者学习Python需循序渐进，可以从以下内容入手学习：

1.Python基础知识

学习任何一门编程语言都需要学习相关语法知识，Python基础知识的学习主要包括Python解释器执行原理、字符编码、注释、变量、缩进、流程控制、文件操作、数据类型、数据类型内置方法、字符串格式化、运算符、输入输出、三元运算、collections、列表、字典、元组、集合、IO操作、文件增删改查、函数等。

2.函数和常用模块

函数和常用模块的学习内容主要包括装饰器原理和使用、高阶函数、迭代器与生成器、函数式编程、函数递归、二分查找、模块介绍、re正则模块、os\sys模块、subprocess模块、shuti\shelve\itertools模块、hashlib模块、logging日志模块、time\datetime\traceback模块、json\pickle\yam\configparser处理模块、urllib\paramiko模块等。

3.面向对象

Python面向对象知识的学习主要包括面向对象和类介绍、创建类、经典类与新式类、面向对象的三大特性、类的普通成员、字段方法属性、类的高级成员、静态字段、静态方法、静态属性、类方法、MetaClass\AbstractClass、类成员修饰符等。

4.网络编程基础

Python网络编程基础学习内容包括Python模块SocketServer使用和源码剖析、GIL内部机制、线程锁、事件、生产者消费模型、进程的使用、进程间数据共享等。

5.数据库、缓存、队列

Python数据库、缓存、队列学习内容为Python操作redis、Python操作memcache、rabbitMQ消息队列、数据库介绍、mysql数据库安装使用、mysql管理、mysql数据类型、常用mysql命令、创建数据库、外键、增删改查表、权限、事务、索引、Python操作mysql等。

6.Web开发基础

Python之Web开发基础学习内容为HTML基础、CSS基础、JavaScript基础、局部变量和全局变量、集合、数组、字典、函数参数、原型、面向对象、作用域、dom编程、jquery介绍、jquery选择器、jquery属性和CSS操作、jquery文档处理、jquery筛选、jquery事件托管、jquery事件、jquery

ajax、jquery扩展方法、bootstrap使用、EasyUI介绍和使用等。

7.Web框架学习

Python之Web框架学习内容为Web框架本质、socket服务器、基于反射的路由系统、WSGI介绍及原理实现、开发自己的Web框架、MVC和MTV、路由系统、模板、django基础学习与使用、普通路由和动态路由、模板引擎、ORM介绍、Django

ORM增删改查学习、自定义tag、django进阶学习与使用、模型绑定、Form表单验证、Django

ORM进阶学习、ModelForm、自定义Validator等。

python中列表和元组之间有什么区别？

除了元组是不可变的之外，还应有语义上的区别来指导它们的用法。元组是异构数据结构（即它们的条目具有不同的含义），而列表是同类序列。元组具有结构，列表具有顺序。

使用这种区别可以使代码更加明确和易于理解。

一个示例是成对的页和行号，以成对参考书中的位置，如：

my_location = (42, 11) # page number, line number

然后，可以将其用作字典中的键来存储有关位置的注释。另一方面，列表可用于存储多个位置。自然地，人们可能想在列表中添加或删除位置，因此使列表可变是有意义的。另一方面，从现有位置添加或删除项目没有意义-因此，元组是不可变的。

在某些情况下，可能想更改现有位置元组中的项目，例如在页面的各行中进行迭代时。但是元组不变性迫使您为每个新值创建一个新的位置元组。从表面上看，这似乎很不方便，但是使用这样的不可变数据是值类型和函数式编程技术的基石，它可以具有很多优点。

官方Python文档也提到了这一点

“组是不可变的，并且通常包含一个异类序列…”。

在像Haskell这样的静态类型语言中，元组中的值通常具有不同的类型，并且元组的长度必须固定。在列表中，所有值都具有相同的类型，并且长度不是固定的。因此区别非常明显。

python里面元组是什么意思？

元组其实和列表的差距并不是很大，但是也有其独立的特点：

①元组是一系列不可变的Python对象。元组是一种序列，就像列表一样；列表通常用来存储相同类型的数据；而元组在实际开发中，通常用来存储不同类型的数据。

②元组和列表之间的主要区别是元组不能像列表那样改变元素的值，可以简单地理解为“只读列表”。 元组使用小括号 -()，而列表使用方括号 -[]；

③元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

p class="d581-da48-a092-7f4e ztext-empty-paragraph"

创建元组：需使用逗号分隔值放入小括号的一个序列。 或者，也可以将这些逗号分隔值放在括号之间。

元组元素的访问：请使用方括号进行指定索引切片或索引，以获取该索引处的值。

更改元组：元组是不可变的，但是可以使用现有元组的一部分来创建新的元组。

删除元组元素：元组中的元素值是不允许删除的，但我们可以使用del语句来删除整个元组。

python元组构建了对象的简单组合，元组与列表非常相似，但元组不能在原位置修改，通常写成包在圆括号中的一系列项，且具有列表的大多数属性。

元组是：

任意对象的有序集合：与字符串和列表类似，元组是一个基于位置的有序对象集合，可以嵌入任何类型的对象。

通过偏移量存取：同字符串、列表一样，元组中的元素也是通过偏移量来访问的，支持索引和分片。

属于“不可变序列”：与字符串相同，元组是不可变的，不支持适用于列表的任何原位置修改操作。

固定长度、多样性、任意嵌套：元组不可变，所以不能改变元组长度，元组可以包含复合对象，支持任意嵌套。

对象引用数组：与列表相似，元组也是对象引用的数组，存储了指向其他对象的存取点。