一、计算代码运行时间
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import datetimestart = datetime.datetime.now()stop = datetime.datetime.now()delta = (stop – start).total_seconds()
二、内存管理
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编程中一般无须关心变量的存亡，也不用关心内存的管理
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Python使用引用计数记录所有对象的引用数
当对象引用数变为0，它就可以被垃圾回收GC
计数增加：赋值给其它变量就增加引用计数，例如 x=3；y=x
计数减少：函数运行结束时，局部变量就会就会被自动销毁，对象引用计数减少 变量被赋值给其它对象，例如 x=3；y=x；x=4
三、数字处理函数
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// ：类似于 floor( )，整除且向下取整
>>> 7//2 –> 3
>>> 7//-2 –> -4
>>> -7//2 –> -4 -
开方
pow(x,y) = x**y 比如可以开三次方
math.sqrt( ) 开平方
四、list
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list：是可变的，任何位置都可以增加或删除数据
queue：要么从前面，要么从后面增加或删除数据
链表：手拉手模型，而且在内存中存放的位置是散落的，但是串在一起的，适用于频繁的插入或者取走数据
stack：只能后进先出，摞盘子模型，适用于函数 -
index(value,[start,[stop]])
通过值value，从指定区间查找列表内的元素是否匹配
匹配第一个就立即返回索引
匹配不到，抛出异常ValueError
时间复杂度是 O(n)
lst.index(5) –> 3 -
count(value)
返回列表中匹配value的次数
随着列表数据规模的增大，效率会逐渐下降
时间复杂度是 O(n)
lst.count(1) –> 0 -
append(object) –> None
返回None就意味着没有新的列表产生，就地修改
追加的时候，列表只占一个索引位
时间复杂度是O(1) -
extend(iteratable) –> None
将可迭代对象的元素追加进来，就地修改
追加的时候，是将列表中的每个元素都追加进来 -
+ –> list
实际上是生成了一个新的列表，存这两个列表的和，只能用在两个列表相加
原列表不变
本质上调用的是 __add__() 方法 -
+=
效果与 extend() 一样 -
* –>list
重复操作，将本列表元素重复 n 次，返回新列表 -
insert(index,object) –> None
在指定的索引 index 处插入元素 object
返回None就意味着没有新的列表产生，就地修改
如果索引 index 超越上界，尾部追加
如果索引 index 超越下界，头部追加
时间复杂度是O(n) -
remove(value) –> None
从左至右查找第一个匹配 value 的值，移除该元素，返回 None
就地修改
时间复杂度是O(n) -
pop([index]) –> item
不指定索引 index，就从列表尾部弹出一个元素，时间复杂度是O(1)
指定索引 index，就从索引处弹出一个元素，索引超界抛出 IndexError 错误,时间复杂度是O(1)，但是效率不行 -
clear() –> None
清除列表所有元素，剩下一个空列表 -
reverse() –> None
将列表元素反转，返回 None，就地修改
注意和系统中的内置函数 reversed 不一样，直接用 reversed(lst) 返回的是一个内存中存放的值 -
sort(key=None,reverse=False) –> None
将列表元素进行排序，就地修改，默认升序
reverse 为 True，反转降序
key 一个函数，指定 key 如何排序 lst.sort(key=functionname)
和内建函数 sorted 有相似之处
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