import turtle
t=turtle.Pen()
'''
陀螺代码
'''
for x in range(360):
    t.forward(x)
    t.left(59)

import turtle

turtle.width(10)
#设置圆圈的颜色
turtle.color("blue")
turtle.circle(50)
#把笔抬起来
turtle.penup()
#让笔到目标位子
turtle.goto(120,0)
#把笔放下
turtle.pendown()
turtle.color("black") 
turtle.circle(50)
turtle.penup()
turtle.goto(240,0)
turtle.pendown()
turtle.color("red")
turtle.circle(50)
turtle.penup()
turtle.goto(60,-50)
turtle.pendown()
turtle.color("yellow")
turtle.circle(50)
turtle.penup()
turtle.goto(180,-50)
turtle.pendown()
turtle.color("green")
turtle.circle(50)

>>> a = [10,20,30,40,\
50,60,70,\
80,90,100]
>>> a
[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
>>> a = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> b = 'abcdefg\
hijklmn\
opqrst\
uvwxyz'
>>> a
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> b
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'

a = "asdfsadfaf"
print(a)
print(id(a))
print(type(a))

我们可以通过单引号或双引号创建字符串。例如：a=’abc’; b=”sxt”
使用两种引号的好处是可以创建本身就包含引号的字符串，而不用使用转义字符。例如：
>>> a = "I'm a teacher!"
>>> print(a)
I'm a teacher!
>>> b = 'my_name is "TOM"'
>>> print(b)
my_name is "TOM"
连续三个单引号或三个双引号，可以帮助我们创建多行字符串。例如：
>>> resume = ''' name="gaoqi"
company="sxt" age=18
lover="Tom"'''
>>> print(resume)
name="gaoqi"
company="sxt" age=18
lover="Tom"

Python 允许空字符串的存在，不包含任何字符且长度为0。例如：
>>> c = ''
>>> len(c)
0
len()用于计算字符串含有多少字符。例如：
>>> d = 'abc 尚学堂'
>>> len(d)
6

>>> a = 'Sxt'*3
>>> a
'SxtSxtSxt'

print("sxt",end=' ')
print("sxt",end='##')
print("sxt")

>>> myname = input("请输入名字:")
请输入名字:高淇
>>> myname
'高淇'

>>> a = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> a
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> a[0]
'a'
>>> a[3]
'd'
>>> a[26-1]
'z'
>>> a[-1]
'z'
>>> a[-26]
'a'
>>> a[-30]
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#91>", line 1, in <module>
a[-30]
IndexError: string index out of range

字符串是“不可改变”的，我们通过[]可以获取字符串指定位置的字符，但是我们不能改变
字符串。我们尝试改变字符串中某个字符，发现报错了：
>>> a = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> a
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> a[3]='高'
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#94>", line 1, in <module>
a[3]='高'
TypeError: 'str' object does not support item assignment
字符串不可改变。但是，我们确实有时候需要替换某些字符。这时，只能通过创建新的字符
串来实现。
>>> a = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> a
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> a = a.replace('c','高')
'ab 高defghijklmnopqrstuvwxyz'
整个过程中，实际上我们是创建了新的字符串对象，并指向了变量a，而不是修改了以前的
字符串

>>> a = "to be or not to be"
>>> a.split()
['to', 'be', 'or', 'not', 'to', 'be']
>>> a.split('be')
['to ', ' or not to ', '']

>>> a = ['sxt','sxt100','sxt200']
>>> '*'.join(a)
'sxt*sxt100*sxt200'

【操作】去除字符串首尾信息
>>> "*s*x*t*".strip("*")
's*x*t'
>>> "*s*x*t*".lstrip("*")
's*x*t*'
>>> "*s*x*t*".rstrip("*")
'*s*x*t'
>>> " sxt ".strip()
'sxt'

center()、ljust()、rjust()这三个函数用于对字符串实现排版。示例如下：
>>> a="SXT"
>>> a.center(10,"*")
'***SXT****'
>>> a.center(10)
' SXT '
>>> a.ljust(10,"*")
'SXT*******'

>>> "sxt100".isalnum()
True
>>> "sxt 尚学堂".isalpha()
True
>>> "234.3".isdigit()
False
>>> "23423".isdigit()
True
>>> "aB".isupper()
False
>>> "A".isupper()
True
>>> "\t\n".isspace()
True

>>> a = "名字是:{0},年龄是：{1}"
>>> a.format("高淇",18)
'名字是:高淇,年龄是：18'
>>> a.format("高希希",6)
'名字是:高希希,年龄是：6'
>>> b = "名字是：{0}，年龄是{1}。{0}是个好小伙"
>>> b.format("高淇",18)
'名字是：高淇，年龄是18。高淇是个好小伙'
>>> c = "名字是{name}，年龄是{age}"
>>> c.format(age=19,name='高淇')
'名字是高淇，年龄是19'

>>> "{:*>8}".format("245")
'*****245'
>>> "我是{0},我喜欢数字{1:*^8}".format("高淇","666")
'我是高淇,我喜欢数字**666***'

>>> a = "我是{0}，我的存款有{1:.2f}"
>>> a.format("高淇",3888.234342)
'我是高淇，我的存款有3888.23'

>>> import io
>>> s = "hello, sxt"
>>> sio = io.StringIO(s)
>>> sio
<_io.StringIO object at 0x02F462B0>
>>> sio.getvalue()
'hello, sxt'
>>> sio.seek(7)
7
>>> sio.write("g")
1
>>> sio.getvalue()
'hello, gxt'

list()创建
使用list()可以将任何可迭代的数据转化成列表。
>>> a = list() #创建一个空的列表对象
>>> a = list(range(10))
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a = list("gaoqi,sxt")
>>> a
['g', 'a', 'o', 'q', 'i', ',', 's', 'x', 't']

>>> list(range(3,15,2))
[3, 5, 7, 9, 11, 13]
>>> list(range(15,3,-1))
[15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4]
>>> list(range(3,-10,-1))
[3, 2, 1, 0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

原地修改列表对象，是真正的列表尾部添加新的元素，速度最快，推荐使用。
>>> a = [20,40]
>>> a.append(80)
>>> a
[20, 40, 80]

将目标列表的所有元素添加到本列表的尾部，属于原地操作，不创建新的列表对象。
>>> a = [20,40]
>>> id(a)
46016072
>>> a.extend([50,60])
>>> id(a)
46016072

将目标列表的所有元素添加到本列表的尾部，属于原地操作，不创建新的列表对象。
>>> a = [20,40]
>>> id(a)
46016072
>>> a.extend([50,60])
>>> id(a)
46016072

使用乘法扩展列表，生成一个新列表，新列表元素时原列表元素的多次重复。
>>> a = ['sxt',100]
>>> b = a*3
>>> a
['sxt', 100]
>>> b
['sxt', 100, 'sxt', 100, 'sxt', 100]
适用于乘法操作的，还有：字符串、元组。例如：
>>> c = 'sxt'
>>> d = c*3
>>> c
'sxt'
>>> d
'sxtsxtsxt'

删除列表指定位置的元素。
>>> a = [100,200,888,300,400]
>>> del a[1]
>>> a
[100,200,300,400]

pop()删除并返回指定位置元素，如果未指定位置则默认操作列表最后一个元素。
>>> a = [10,20,30,40,50]
>>> a.pop()
50
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> a.pop(1)
20
>>> a
[10, 30, 40]

删除首次出现的指定元素，若不存在该元素抛出异常。
>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.remove(20)
>>> a
[10, 30, 40, 50, 20, 30, 20, 30]
>>> a.remove(100)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#208>", line 1, in <module>
a.remove(100)
ValueError: list.remove(x): x not in list

我们可以通过索引直接访问元素。索引的区间在[0, 列表长度-1]这个范围。超过这个范围则
会抛出异常。
>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a[2]
30
>>> a[10]
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#211>", line 1, in <module>
a[10]
IndexError: list index out of range

index()可以获取指定元素首次出现的索引位置。语法是：index(value,[start,[end]])。其中，
start 和end 指定了搜索的范围。
>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.index(20)
1
>>> a.index(20,3)
5
>>> a.index(20,3) #从索引位置3 开始往后搜索的第一个20
5
>>> a.index(30,5,7) #从索引位置5 到7 这个区间，第一次出现30 元素的位置
6

count()可以返回指定元素在列表中出现的次数。
>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.count(20)
3

len()返回列表长度，即列表中包含元素的个数。
>>> a = [10,20,30]
>>> len(a)
3

判断列表中是否存在指定的元素，我们可以使用count()方法，返回0 则表示不存在，返回
大于0 则表示存在。但是，一般我们会使用更加简洁的in 关键字来判断，直接返回True
或False。
>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> 20 in a
True
>>> 100 not in a
True
>>> 30 not in a
False

>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
46017416
>>> a.sort() #默认是升序排列
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> a = [10,20,30,40]
>>> a.sort(reverse=True) #降序排列
>>> a
[40, 30, 20, 10]
>>> import random
>>> random.shuffle(a) #打乱顺序
>>> a
[20, 40, 30, 10]

我们也可以通过内置函数sorted()进行排序，这个方法返回新列表，不对原列表做修改。
>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
46016008
>>> a = sorted(a) #默认升序
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> id(a)
45907848
>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
45840584
>>> b = sorted(a)
北京尚学堂·百战程序员实战系统好教育
>>> b
[10, 20, 30, 40]
>>> id(a)
45840584
>>> id(b)
46016072
>>> c = sorted(a,reverse=True) #降序
>>> c
[40, 30, 20, 10]
通过上面操作，我们可以看出，生成的列表对象b 和c 都是完全新的列表对象。

内置函数reversed()也支持进行逆序排列，与列表对象reverse()方法不同的是，内置函数
reversed()不对原列表做任何修改，只是返回一个逆序排列的迭代器对象。
>>> a = [20,10,30,40]
>>> c = reversed(a)
>>> c
<list_reverseiterator object at 0x0000000002BCCEB8>
>>> list(c)
[40, 30, 10, 20]
>>> list(c)
[]
我们打印输出c 发现提示是：list_reverseiterator。也就是一个迭代对象。同时，我们使用
list(c)进行输出，发现只能使用一次。第一次输出了元素，第二次为空。那是因为迭代对象
在第一次时已经遍历结束了，第二次不能再使用。
注：关于迭代对象的使用，后续章节会进行详细讲解。

用于返回列表中最大和最小值。
[40, 30, 20, 10]
>>> a = [3,10,20,15,9]
>>> max(a)
20
>>> min(a)
3

对数值型列表的所有元素进行求和操作，对非数值型列表运算则会报错。
>>> a = [3,10,20,15,9]
>>> sum(a)
57

a = [
["高小一",18,30000,"北京"],
["高小二",19,20000,"上海"],
["高小一",20,10000,"深圳"],
]
for m in range(3):
	for n in range(4):
		print(a[m][n],end="\t")
	print() #打印完一行，换行
运行结果：
高小一18 30000 北京
高小二19 20000 上海
高小一20 10000 深圳

的元素不能修改
>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[3]=33
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#313>", line 1, in <module>
a[3]=33
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[1]
10
>>> a[1:3]
(10, 30)
>>> a[:4]
(20, 10, 30, 9)

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> sorted(a)
[8, 9, 10, 20, 30]

>>> a = [10,20,30]
>>> b = [40,50,60]
>>> c = [70,80,90]
>>> d = zip(a,b,c)
>>> list(d)
[(10, 40, 70), (20, 50, 80), (30, 60, 90)]

>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
(0, 2, 4, 6, 8)
>>> list(s) #只能访问一次元素。第二次就为空了。需要再生成一次
[]
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
()
>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s.__next__()
0
>>> s.__next__()
2
>>> s.__next__()
4

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = dict(name='gaoqi',age=18,job='programmer')
>>> a = dict([("name","gaoqi"),("age",18)])
>>> c = {} #空的字典对象
>>> d = dict() #空的字典对象

>>> a = dict.fromkeys(['name','age','job'])
>>> a
{'name': None, 'age': None, 'job': None}

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['name']
'gaoqi'
>>> a['age']
18
>>> a['sex']
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#374>", line 1, in <module>
a['sex']
KeyError: 'sex'

>>> a.get('name')
'gaoqi'
>>> a.get('sex')
>>> a.get('sex','一个男人')
'一个男人'

>>> a.items()
dict_items([('name', 'gaoqi'), ('age', 18), ('job', 'programmer')])

>>> a.keys()
dict_keys(['name', 'age', 'job'])
>>> a.values()
dict_values(['gaoqi', 18, 'programmer'])

>>> a = {"name":"gaoqi","age":18}
>>> "name" in a
True

>>> x,y,z=(20,30,10)
>>> x
20
>>> y
30
>>> z
10
>>> (a,b,c)=(9,8,10)
>>> a
9
>>> [a,b,c]=[10,20,30]
>>> a
10
>>> b
20

>>> s = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'teacher'}
>>> name,age,job=s #默认对键进行操作
>>> name
'name'
>>> name,age,job=s.items() #对键值对进行操作
>>> name
('name', 'gaoqi')
>>> name,age,job=s.values() #对值进行操作
>>> name
'gaoqi'

r1 = {"name":"高小一","age":18,"salary":30000,"city":"北京"}
r2 = {"name":"高小二","age":19,"salary":20000,"city":"上海"}
r3 = {"name":"高小五","age":20,"salary":10000,"city":"深圳"}
tb = [r1,r2,r3]
#获得第二行的人的薪资
print(tb[1].get("salary"))
#打印表中所有的的薪资
for i in range(len(tb)): # i -->0,1,2
print(tb[i].get("salary"))
#打印表的所有数据
for i in range(len(tb)):
print(tb[i].get("name"),tb[i].get("age"),tb[i].get("salary"),tb[i].get("city"))

1. 使用{}创建集合对象，并使用add()方法添加元素
>>> a = {3,5,7}
>>> a
{3, 5, 7}
>>> a.add(9)
>>> a
{9, 3, 5, 7}
2. 使用set()，将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据，则只保
留一个。
>>> a = ['a','b','c','b']
>>> b = set(a)
>>> b
{'b', 'a', 'c'}
3. remove()删除指定元素；clear()清空整个集合
>>> a = {10,20,30,40,50}
>>> a.remove(20)
>>> a
{10, 50, 30}

像数学中概念一样，Python 对集合也提供了并集、交集、差集等运算。我们给出示例：
>>> a = {1,3,'sxt'}
>>> b = {'he','it','sxt'}
>>> a|b #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a&b #交集
{'sxt'}
>>> a-b #差集
{1, 3}
>>> a.union(b) #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a.intersection(b) #交集
{'sxt'}
>>> a.difference(b) #差集
{1, 3}

if 3: #整数作为条件表达式
print("ok")
a = [] #列表作为条件表达式，由于为空列表，是False
if a:
print("空列表，False")
s = "False" #非空字符串，是True
if s:
print("非空字符串，是True")
c = 9
if 3<c<20:
print("3<c<20")
if 3<c and c<20:
print("3<c and c<20")
if True: #布尔值
print("True")

score = int(input("请输入分数"))
grade = ''
if score<60 :
grade = "不及格"
elif score<80 :
grade = "及格"
elif score<90 :
grade = "良好"
elif score<=100:
grade = "优秀"
print("分数是{0},等级是{1}".format(score,grade))

num = 0
while num<=10:
print(num)
num += 1

for x in (20,30,40):
print(x*3)

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)

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):
sum_all += num
北京尚学堂·百战程序员实战系统好教育
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))

【操作】测试zip()并行迭代
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

>>> [x for x in range(1,5)]
[1, 2, 3, 4]
>>> [x*2 for x in range(1,5)]
[2, 4, 6, 8]
>>> [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)] #可以使用两个循环
>>> for cell in cells:
print(cell)
(1, 1) (1, 2) (1, 3) (1, 4) (1, 5) (1, 6) (1, 7) (1, 8) (1, 9) (2, 1) (2, 2) (2, 3) (2, 4) (2, 5) (2, 6) (2, 7) (2, 8) (2, 9) (3, 1) (3, 2) (3, 3) (3, 4) (3, 5) (3, 6) (3, 7) (3, 8) (3, 9) (4, 1) (4, 2) (4, 3) (4, 4) (4, 5) (4, 6) (4, 7) (4, 8) (4, 9) (5, 1) (5, 2) (5, 3) (5, 4) (5, 5) (5, 6) (5, 7) (5, 8) (5, 9) (6, 1) (6, 2) (6, 3) (6, 4) (6, 5) (6, 6) (6, 7) (6, 8) (6, 9) (7, 1) (7, 2) (7, 3) (7, 4) (7, 5) (7, 6) (7, 7) (7, 8) (7, 9) (8, 1) (8, 2) (8, 3) (8, 4) (8, 5) (8, 6) (8, 7) (8, 8) (8, 9) (9, 1) (9, 2) (9, 3) (9, 4) (9, 5)
相当于for语句嵌套赋值

字典的推导式生成字典对象，格式如下：
{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。
统计文本中字符出现的次数：
>>> 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}

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。
北京尚学堂·百战程序员实战系统好教育
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:
print(x,end=' ')
9 18 27 36 45 54 63 72 81 90 99
>>> for x in gnt:
print(x,end=' ')
>>>

Python 中，“一切都是对象”。实际上，执行def 定义函数后，系统就创建了相应的函数
对象。我们执行如下程序，然后进行解释：
def print_star(n):
print("*"*n)
print(print_star)
print(id(print_star))
c = print_star
c(3)
执行结果：
<function print_star at 0x0000000002BB8620>
45844000
***

【操作】全局变量的作用域测试
a = 100 #全局变量
def f1():
global a #如果要在函数内改变全局变量的值，增加global 关键字声明
print(a) #打印全局变量a 的值
a = 300
f1()
print(a)
执行结果：
100
300

传递参数是可变对象（例如：列表、字典、自定义的其他可变对象等），实际传递的还是对
象的引用。在函数体中不创建新的对象拷贝，而是可以直接修改所传递的对象。
【操作】参数传递：传递可变对象的引用
b = [10,20]
def f2(m):
print("m:",id(m)) #b 和m 是同一个对象
m.append(30) #由于m 是可变对象，不创建对象拷贝，直接修改这个对象
f2(b)
print("b:",id(b))
print(b)
执行结果：
m: 45765960
北京尚学堂·百战程序员实战系统好教育
b: 45765960
[10, 20, 30]

传递参数是不可变对象（例如：int、float、字符串、元组、布尔值），实际传递的还是对
象的引用。在”赋值操作”时，由于不可变对象无法修改，系统会新创建一个对象。
【操作】参数传递：传递不可变对象的引用
a = 100
def f1(n):
print("n:",id(n)) #传递进来的是a 对象的地址
n = n+200 #由于a 是不可变对象，因此创建新的对象n
print("n:",id(n)) #n 已经变成了新的对象
print(n)
f1(a)
print("a:",id(a))
执行结果：
n: 1663816464
n: 46608592
300
a: 1663816464
显然，通过id 值我们可以看到n 和a 一开始是同一个对象。给n 赋值后，n 是新的对象。

#测试浅拷贝和深拷贝
import copy
def testCopy():
'''测试浅拷贝'''
a = [10, 20, [5, 6]]
b = copy.copy(a)
print("a", a)
print("b", b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("浅拷贝......")
print("a", a)
print("b", b)
def testDeepCopy():
'''测试深拷贝'''
a = [10, 20, [5, 6]]
b = copy.deepcopy(a)
print("a", a)
print("b", b)
b.append(30)
b[2].append(7)
print("深拷贝......")
print("a", a)
print("b", b)
testCopy()
print("*************")
testDeepCopy()
运行结果：
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
浅拷贝......
a [10, 20, [5, 6, 7]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]
*************
北京尚学堂·百战程序员实战系统好教育
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6]]
深拷贝......
a [10, 20, [5, 6]]
b [10, 20, [5, 6, 7], 30]

def f1(a,b,c):
print(a,b,c)
f1(2,3,4)
f1(2,3) #报错，位置参数不匹配
执行结果：
2 3 4
Traceback (most recent call last):
File "E:\PythonExec\if_test01.py", line 5, in <module>
f1(2,3)
TypeError: f1() missing 1 required positional argument: 'c'

def f1(a,b,c=10,d=20): #默认值参数必须位于普通位置参数后面
print(a,b,c,d)
f1(8,9)
f1(8,9,19)
f1(8,9,19,29)
执行结果：
8 9 10 20
8 9 19 20
8 9 19 29

def f1(a,b,c):
print(a,b,c)
f1(8,9,19) #位置参数
f1(c=10,a=20,b=30) #命名参数
执行结果：
8 9 19
20 30 10

def f1(a,b,*c):
print(a,b,c)
f1(8,9,19,20)
def f2(a,b,**c):
print(a,b,c)
北京尚学堂·百战程序员实战系统好教育
f2(8,9,name='gaoqi',age=18)
def f3(a,b,*c,**d):
print(a,b,c,d)
f3(8,9,20,30,name='gaoqi',age=18)
执行结果：
8 9 (19, 20)
8 9 {'name': 'gaoqi', 'age': 18}
8 9 (20, 30) {'name': 'gaoqi', 'age': 18}

【操作】强制命名参数的使用
def f1(*a,b,c):
print(a,b,c)
#f1(2,3,4) #会报错。由于a 是可变参数，将2,3,4 全部收集。造成b 和c 没有赋值。
f1(2,b=3,c=4)
执行结果：
(2,) 3 4