冒泡算法：
相邻两个值进行比较，将较大的值放在右侧，依次比较！
例如：
li = [13, 22, 6, 99, 11]
for m in range(4): # 等价于 #for m in range(len(li)-1):
if li[m]> li[m+1]:
temp = li[m+1]
li[m+1] = li[m]
li[m] = temp
li = [13, 22, 6, 99, 11]
for m in range(4): # 等价于 #for m in range(len(li)-1):
if li[m]> li[m+1]:
temp = li[m+1]
li[m+1] = li[m]
li[m] = temp
for m in range(3): # 等价于 #for m in range(len(li)-2):
if li[m]> li[m+1]:
temp = li[m+1]
li[m+1] = li[m]
li[m] = temp
for m in range(2): # 等价于 #for m in range(len(li)-3):
if li[m]> li[m+1]:
temp = li[m+1]
li[m+1] = li[m]
li[m] = temp
for m in range(1): # 等价于 #for m in range(len(li)-4):
if li[m]> li[m+1]:
temp = li[m+1]
li[m+1] = li[m]
li[m] = temp
print li
第二步
li = [13, 22, 6, 99, 11]
for i in range(1,5):
for m in range(len(li)-i):
if li[m] > li[m+1]:
temp = li[m+1]
li[m+1] = li[m]
li[m] = temp
第三步
递归
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368
def func(arg1,arg2):
if arg1 == 0:
print arg1, arg2
arg3 = arg1 + arg2
print arg3
func(arg2, arg3)
func(0,1)
lambda表达式：
对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
# 定义函数（普通方式） def func(arg): return arg + 1 # 执行函数 result = func(123) # ###################### lambda ###################### # 定义函数（lambda表达式） my_lambda = lambda arg : arg + 1 # 执行函数 result = my_lambda(123) lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示
内置函数
一、map
例：
li = [11, 22, 33]new_list = map(lambda a: a + 100, li)li = [11, 22, 33]sl = [1, 2, 3]new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl)二、filter对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列[object Object]li = [11, 22, 33]new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li)#filter第一个参数为空，将获取原来序列三、reduce对于序列内所有元素进行累计操作li = [11, 22, 33]result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li)# reduce的第一个参数，函数必须要有两个参数# reduce的第二个参数，要循环的序列# reduce的第三个参数，初始值获取序列所有元素的和yield生成器range会在内存中创建所有指定的数字，而xrange不会立即创建，只有在迭代循环时，才去创建每个数组。def nrange(num): temp = -1 while True: temp = temp + 1 if temp >= num: return else: yield temp自定义生成器nrange2、文件操作的 read 和 xreadlinex 的的区别 1.read会读取所有内容到内存 2.xreadlines则只有在循环迭代时才获取
装饰器是函数，只不过该函数可以具有特殊的含义，装饰器用来装饰函数或类，使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作。 import functoolsdef wrapper(func): @functools.wraps(func) def wrapper(): print 'before' func() print 'after' return wrapper@wrapperdef foo(): print 'foo' 或#!/usr/bin/env python#coding:utf-8 def Before(request,kargs): print 'before' def After(request,kargs): print 'after' def Filter(before_func,after_func): def outer(main_func): def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs) if(before_result != None): return before_result; main_result = main_func(request,kargs) if(main_result != None): return main_result; after_result = after_func(request,kargs) if(after_result != None): return after_result; return wrapper return outer @Filter(Before, After)def Index(request,kargs): print 'index' if __name__ == '__main__': Index(1,2)