divmod()：同时得到商和yu'shu

数据分析的流程:

1. 提出问题
2. 准备数据
3. 分析数据
4. 获得结论
5. 成果可视化

常量：不变化的量，python不支持常量，即没有语法规则限制改变一个常量的值

变量：存放在栈中，存储的是对象的地址

1. 格式：变量名 = 表达式。
2. 变量必须先赋值，才能使用

3. del 变量名：删除变量
4. 删除变量后，变量所指向的对象依然存在，会被垃圾回收机制回收

对象的本质：一个内存块，拥有特定的值，支持特定类型的相关操作

类名首字母大写

常量全大写、下划线

其他命名全小写、下划线

### 对于LightGBM：又轻又快

在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。因为它是基于决策树算法的，它采用最优的==叶明智==策略分裂叶子节点，然而它的提升算法分裂树一般采用的是深度方向或者水平明智。因此，当增长到相同的叶子节点，叶明智算法比水平-wise算法减少更多得损失。因此导致更高的精度。

返回值
return 返回值要点：
1. 如果函数体中包含return 语句，则结束函数执行并返回值；
2. 如果函数体中不包含return 语句，则返回None 值。
3. 要返回多个返回值，使用列表、元组、字典、集合将多个值“存起来”即可。


def my_avg(a,b):
      return (a+b)/2

def test(x,y,z) 

     return [x*10,y*10,z*10]

print(test(1,2,3))

形参和实参

def printMax(a,b):
     '''实现两个数的比较，并返回较大的值'''
     if a>b:
         print(a,'较大值')
     else:
         print(b,'较大值')
printMax(10,20)
printMax(30,5)
执行结果：
20 较大值
30 较大值

上面的printMax 函数中，在定义时写的printMax(a,b)。a 和b 称为“形式参数”，
简称“形参”。也就是说，形式参数是在定义函数时使用的。形式参数的命名只要符合“标
识符”命名规则即可。
在调用函数时，传递的参数称为“实际参数”，简称“实参”。上面代码中，
printMax(10,20)，10 和20 就是实际参数。

文档字符串(函数的注释)
我们通过三个单引号或者三个双引号来实现，
def print_star(n):
     '''根据传入的n，打印多个星号'''
      print("*"*n)
help(print_star)
我们调用help(函数名.__doc__)可以打印输出函数的文档字符串。执行结果如下：
Help on function print_star in module __main__:
print_star(n)
       根据传入的n，打印多个星号
 

Python 函数的分类
Python 中函数分为如下几类：
1. 内置函数
我们前面使用的str()、list()、len()等这些都是内置函数，我们可以拿来直接使用。
2. 标准库函数
我们可以通过import 语句导入库，然后使用其中定义的函数
3. 第三方库函数
Python 社区也提供了很多高质量的库。下载安装这些库后，也是通过import 语句导
入，然后可以使用这些第三方库的函数
4. 用户自定义函数
用户自己定义的函数，显然也是开发中适应用户自身需求定义的函数。今天我们学习的
就是如何自定义函数。

函数的定义和调用

def 函数名([参数列表]) :
     '''文档字符串'''
     函数体/若干语句

要点：
1. 我们使用def 来定义函数，然后就是一个空格和函数名称；
(1) Python 执行def 时，会创建一个函数对象，并绑定到函数名变量上。

2. 参数列表
(1) 圆括号内是形式参数列表，有多个参数则使用逗号隔开
(2) 形式参数不需要声明类型，也不需要指定函数返回值类型
(3) 无参数，也必须保留空的圆括号
(4) 实参列表必须与形参列表一一对应
3. return 返回值
(1) 如果函数体中包含return 语句，则结束函数执行并返回值；
(2) 如果函数体中不包含return 语句，则返回None 值。
4. 调用函数之前，必须要先定义函数，即先调用def 创建函数对象
(1) 内置函数对象会自动创建
(2) 标准库和第三方库函数，通过import 导入模块时，会执行模块中的def 语句
我们通过实际定义函数来学习函数的定义方式。

推导式创建序列
推导式是从一个或者多个迭代器快速创建序列的一种方法。它可以将循环和条件判断结合，
从而避免冗长的代码。

列表推导式
列表推导式生成列表对象，语法如下：
[表达式for item in 可迭代对象]
或者：{表达式for item in 可迭代对象if 条件判断}

>>> [x*2 for x in range(1,20) if x%5==0 ]
[10, 20, 30]

>>> [a for a in "abcdefg"]
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']

>>> cells = [(row,col) for row in range(1,10) for col in range(1,10)]

字典推导式

{key_expression : value_expression for 表达式in 可迭代对象}
类似于列表推导式，字典推导也可以增加if 条件判断、多个for 循环。

>>> my_text = ' i love you, i love sxt, i love gaoqi'
>>> char_count = {c:my_text.count(c) for c in my_text}
>>> char_count
{' ': 9, 'i': 4, 'l': 3, 'o': 5, 'v': 3, 'e': 3, 'y': 1, 'u': 1, ',': 2, 's': 1, 'x': 1, 't': 1, 'g': 1, 'a': 1, 'q': 1}

集合推导式
集合推导式生成集合，和列表推导式的语法格式类似：
{表达式for item in 可迭代对象}
或者：{表达式for item in 可迭代对象if 条件判断}
>>> {x for x in range(1,100) if x%9==0}
{99, 36, 72, 9, 45, 81, 18, 54, 90, 27, 63}

生成器推导式（生成元组）
很多同学可能会问：“都有推导式，元组有没有？”，能不能用小括号呢？
>>> (x for x in range(1,100) if x%9==0)
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BD3048>
我们发现提示的是“一个生成器对象”。显然，元组是没有推导式的。

一个生成器只能运行一次。第一次迭代可以得到数据，第二次迭代发现数据已经没有了。
>>> gnt = (x for x in range(1,100) if x%9==0)
>>> for x in gnt:  #生成器是可迭代对象
print(x,end=' ')
9 18 27 36 45 54 63 72 81 90 99
>>> for x in gnt:
print(x,end=' ')
>>>

使用zip()并行迭代
zip()函数对多个序列进行并行迭代，zip()函数在最短序列“用完”时就会停止。

names = ("高淇","高老二","高老三","高老四")
ages = (18,16,20,25)
jobs = ("老师","程序员","公务员")
for name,age,job in zip(names,ages,jobs):
    print("{0}--{1}--{2}".format(name,age,job))
执行结果：
高淇--18--老师
高老二--16--程序员
高老三--20--公务员

#或者直接

for i in range(3)                                                   print("{0}-{1}-                   {2}".format(names[i],ages[i],jobs[i]))

循环代码优化
1. 尽量减少循环内部不必要的计算
2. 嵌套循环中，尽量减少内层循环的计算，尽可能向外提。
3. 局部变量查询较快，尽量使用局部变量

（尽量减少循环）

#循环代码优化测试
import time
start = time.time()
for i in range(1000):
     result = []
     for m in range(10000):
           result.append(i*1000+m*100)
end = time.time()
print("耗时：{0}".format((end-start)))

start2 = time.time()
for i in range(1000):
     result = []
     c = i*1000
     for m in range(10000):
           result.append(c+m*100)
end2 = time.time()
print("耗时：{0}".format((end2-start2)))

#提升30%

其他优化手段
1. 连接多个字符串，使用join()而不使用+
2. 列表进行元素插入和删除，尽量在列表尾部操作

else 语句
while 条件表达式：
         循环体
else:  
         语句块

#如果没有被break 语句结束，则会执行else 子句

for 变量in 可迭代对象：
      循环体
else:
      语句块

salarySum= 0
salarys = []
for i in range(4):
     s = input("请输入一共4 名员工的薪资（按Q 或q 中途结束）")
     if s.upper()=='Q':
        print("录入完成，退出")
        break
     if float(s)<0:
        continue
     salarys.append(float(s))
     salarySum += float(s)
else:
     print("您已经全部录入4 名员工的薪资")
     print("录入薪资：",salarys)
     print("平均薪资{0}".format(salarySum/4))

continue 语句
continue 语句用于结束本次循环，继续下一次。多个循环嵌套时，continue 也是应用于最
近的一层循环。

empNum = 0
salarySum= 0
salarys = []
while True:
        s = input("请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）")
       if s.upper()=='Q':
           print("录入完成，退出")
           break
       if float(s)<0:
           continue
       empNum +=1
       salarys.append(float(s))
       salarySum += float(s)

print("员工数{0}".format(empNum))
print("录入薪资：",salarys)
print("平均薪资{0}".format(salarySum/empNum))

执行结果：
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）2000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）3000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）4000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）5000
请输入员工的薪资（按Q 或q 结束）Q
录入完成，退出
员工数4
录入薪资： [2000.0, 3000.0, 4000.0, 5000.0]
平均薪资3500.0

break 语句
break 语句可用于while 和for 循环，用来结束整个循环。当有嵌套循环时，break 语句只
能跳出最近一层的循环。

while True:
         a = input("请输入一个字符（输入Q 或q 结束）")
         if a.upper()=='Q':
             print("循环结束，退出")
             break
         else:
             print(a)

continue 语句
continue 语句用于结束本次循环，继续下一次。多个循环嵌套时，continue 也是应用于最
近的一层循环。

 

for m in range(1,10):
     for n in range(1,m+1):
           print("{0}*{1}={2}".format(m,n,(m*n)),end="\t")
     print()

执行结果：
1*1=1
2*1=2 2*2=4
3*1=3 3*2=6 3*3=9
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25
.....

r1 = dict(name="高小一",age=18,salary=30000,city="北京")
r2 = dict(name="高小二",age=19,salary=20000,city="上海")
r3 = dict(name="高小三",age=20,salary=10000,city="深圳")
tb = [r1,r2,r3]
for x in tb:
    if x.get("salary")>15000:
       print(x)

0 0 0 0 0
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 3 3 3 3
4 4 4 4 4

for x in range(5):
     for y in range(5):  #5次
          print(x,end="\t")
     print() #仅用于换行

for m in range(1,10):
     for n in range(1,m+1):
           print("{0}*{1}={2}".format(m,n,(m*n)),end="\t")
     print()

执行结果：
1*1=1
2*1=2 2*2=4
3*1=3 3*2=6 3*3=9
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25
......

for 循环和可迭代对象遍历

for 变量in 可迭代对象：
      循环体语句

#遍历一个元组或列表
for x in (20,30,40):
     print(x*3)

可迭代对象
Python 包含以下几种可迭代对象：
1. 序列。包含：字符串、列表、元组
2. 字典
3. 迭代器对象（iterator）
4. 生成器函数（generator）
5. 文件对象
我们已经在前面学习了序列、字典等知识，迭代器对象和生成器函数将在后面进行详解。接
下来，我们通过循环来遍历这几种类型的数据：

#遍历字符串中的字符
for x in "sxt001":
     print(x)
#遍历字典
d = {'name':'gaoqi','age':18,'address':'西三旗001 号楼'}
for x in d: #遍历字典所有的key
     print(x)
for x in d.keys():#遍历字典所有的key
     print(x)
for x in d.values():#遍历字典所有的value
      print(x)
for x in d.items():#遍历字典所有的"键值对"
     print(x)

range 对象
range 对象是一个迭代器对象，用来产生指定范围的数字序列。
range(start, end [,step])
从start 开始到end-1 结束。默认从0

for i in range(10) ----->0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
for i in range(3,10)------>3 4 5 6 7 8 9
for i in range(3,10,2) ----->3 5 7 9

sum_all = 0 #1-100 所有数的累加和
sum_even = 0 #1-100 偶数的累加和
sum_odd = 0 #1-100 奇数的累加和
for num in range(101):    #0-100
      sum_all += num
      if num%2==0:  sum_even += num
      else:  sum_odd += num
print("1-100 累加总和{0},奇数和{1},偶数和{2}".format(sum_all,sum_odd,sum_even))