隨著前面阿法爾go打敗了圍棋大師，讓人工智能、機器學習大火了一把，然後學習人工智能和機器學習前提也需要掌握一定的Python知識點，那麼學習這些前，我們究竟應該先掌握哪些Python知識點呢？
第一階段：python基礎
python基本數據結構
1、list: a[1,2,3]
2、tuple: a(1,2,3) 一旦初始化，就不能改變內容
3、dict:{'a':1,'b':2,'c':3} key:value (dict中的key值不能改變)
4、set: a([1,2,3]) (初始化的時候，傳入的是list，set中的key也不能重複，set可以看做是數學意義上的無序和無重複元素的集合)
python的for循環
1)for … in 的循環，一次把list或者tuple中的元素迭代出來
2）for x in …的循環，把每個元素帶入變量x中進行計算
python的函數參數
默認參數：
必選參數在前，默認參數在後。且默認參數必須指向不變對象（不能是list）
2）可變參數：（傳入的參數的個數是可變的）
3)關鍵字參數：
python的列表生成式
python的列表生成式有點過於強大，能夠花式生成各種符合要求的列表，包括全排列，if判斷都行。由於內容有點多，這裡直接貼一個鏈接python的列表生成式
這裡還有一個生成器的概念，現在並不是很懂，還是先把鏈接放這裡，以後用到了看不懂再回過頭來看這個。
生成器
python的函數
1）高階函數：python當中的函數也可以複製給變量
如果一個函數以函數為參變量，那麼這個函數稱為高階函數
python當中的map和reduce，還有filter
這兩個都是高階函數，接受兩個參數，第一個參數是函數變量，第二個參數是一個list。
map(f,nums)意思是將函數f作用於nums這個list中的每一個元素
reduce(f,nums)的作用類似於歸約
同為高階函數的sorted
sorted要單獨拿出來說，因為它的輸入和前面所描述的輸入正好相反
sorted(nums,func),sorted可以對list直接排序，但是默認升序，我們可以自定義排序函數來實現sorted函數的任意排序功能
將函數作為返回值實現python閉包
這裡也沒太弄明白用處在哪裡，先貼鏈接，以後遇到了回過頭來再看
python閉包
python中的正則表達式
python中的正則表達式lamda也叫做匿名函數
使用匿名函數的好處是因為匿名函數沒有名字，不用擔心函數名產生的衝突問題
python模塊概念
當python文件被當作為模塊被其他模塊引用時，並不會直接執行test函數，if判斷將失敗。因此這種if測試可以讓一個模塊通過命令行運行時執行一些額外的代碼，最常見的就是運行測試
2）python，實現函數和變量的私有保護，可以通過_前綴來實現
,_前綴表示該變量/函數為此模塊私有，其他模塊並不應該訪問（不應該訪問並不能代表不能訪問）
在主函數中調用
同樣是可以調用的，單數從編程習慣上來說不應該引用private函數
python中的面向對象編程
和普通函數相比，在類中定義的函數只有一點不同，就是第一個參數永遠是實例變量self，並且調用時不用傳遞該參數
python多進程和多線程
也可以用multiprocessing來創建子進程
創建子進程的時候，只需要傳入一個執行函數和函數的參數，創建一個process實例，用start方法啟動，這樣創建進程比fork還要簡單，join()方法可以等待子進程結束後在繼續往下運行，通常用於進程間的同步。
多線程VS多進程
多進程：最大的優點就是穩定性高，因為一個子進程崩潰了，不會影響主進程和其他子進程。缺點就是，在windows環境下，創建多個進程開銷巨大。
多線程：通常比多進程快一點，但是也塊不到哪裡去。多線程模型下，任一個線程崩潰都會導致整個程序崩潰，因為所有線程共享進程的內存。
在線程和進程中，應當優選process，因為process更穩定，而且process可以分佈到多臺機器上，而thread最多隻能分佈到同一臺機器的多個cpu上。
python當中的正則表達式(re模塊)
這部分內容涉及到python中獨特而又強大的字符串匹配機制，內容比較複雜和龐大，先留個坑
正則表達式
python基礎大概就記了這些筆記，當然python編程是很強大的，分佈式和網絡編程包括python爬蟲等都相當強大。
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