本文目录一览：
- 1、在python中如何将两个list合并成一个list，不用for语句
- 2、万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
- 3、Python Pandas——Read_csv详解
- 4、python关键字有哪些
- 5、python如何根据关键字合并列表或词典中的数值
- 6、python的关键字有哪些，都是什么意思？
在python中如何将两个list合并成一个list，不用for语句
1、运算符：
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
list3 = list1 + list2
print(list3)
2、extend()方法：
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
list3 = list1.extend(list2)
print(list3)
3、切片方式:
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
list1[len(list1):len(list1)] = list2
print(list1)
扩展资料：
list的方法
L.append(var) #追加元素
L.insert(index,var)
L.pop(var) #返回最后一个元素，并从list中删除之
L.remove(var) #删除第一次出现的该元素
L.count(var) #该元素在列表中出现的个数
L.index(var) #该元素的位置,无则抛异常
L.extend(list) #追加list，即合并list到L上
L.sort() #排序
L.reverse() #倒序
list 操作符:,+,*，关键字del
a[1:] #片段操作符，用于子list的提取
[1,2]+[3,4] #为[1,2,3,4]。同extend()
[2]*4 #为[2,2,2,2]
del L[1] #删除指定下标的元素
del L[1:3] #删除指定下标范围的元素
万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not and or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
Python Pandas——Read_csv详解
可以指定整个DataFrame或各个列的数据类型：
pandas提供了多种方法来确保列仅包含一个dtype。例如,可以使用read_csv（）的converters参数：
或者，可以在读取数据后使用to_numeric（）函数强进行类型转换。
可以通过指定dtype ='category'或dtype = CategoricalDtype（类别，有序）直接解析类别列。
可以使用dict指定将某列为Category类型：
指定dtype ='category'将导致无序分类，其类别是数据中观察到的唯一值。
要更好地控制类别和顺序，可以创建CategoricalDtype，然后将其传递给该列的dtype。
使用dtype = CategoricalDtype时，dtype.categories之外的“意外”值将被视为缺失值。
文件可能包含标题行，也可能没有标题行。 pandas假定第一行应用作列名：
通过指定name与header，可以重命名列以及是否丢弃标题行：
如果标题不在第一行中，则将行号传递给标题，将跳过header前面的行：
如果文件或标题包含重复的名称，默认情况下，pandas会将它们区分开，以防止覆盖数据.
usecols参数允许您使用列名，位置号或可调用的方法选择文件中列的任何子集.
如果指定了comment参数，则将忽略注释行。 默认情况下，空行也将被忽略。
如果skip_blank_lines = False，则read_csv将不会忽略空行：
警告：被忽略的行的存在可能会导致涉及行号的歧义； 参数标题使用行号（忽略注释/空行），而行首使用行号（包括注释/空行）.
如果同时指定了skiprows和header，则header将相对于skiprows的末尾。 例如：
为了更好地使用日期时间数据，read_csv（）使用关键字参数parse_dates和date_parser允许用户指定列的日期/时间格式，将string转换为日期时间对象。
通常，我们可能希望分别存储日期和时间数据，或分别存储各种日期字段。 parse_dates关键字可用于指定列的组合，以从中解析日期和/或时间。 您可以指定要parse_dates的列或嵌套列表，结果日期列将被添加到输出的前面（以便不影响现有的列顺序），新的列名为各列Name的连接。
默认情况下，解析器会删除组件日期列，可以选择通过keep_date_col关键字保留它们：
请注意，如果您希望将多个列合并为一个日期列，则必须使用嵌套列表。 换句话说，parse_dates = [1，2]表示第二和第三列应分别解析为单独的日期列，而parse_dates = [[1，2]]意味着应将这两列解析为单个列。
还可以使用字典来指定自定义名称列：
重要的是要记住，如果要将多个文本列解析为单个日期列，则在数据前添加一个新列。
index_col参数基于这组新列而不是原始数据列：
注意：如果列或索引包含不可解析的日期，则整个列或索引将作为对象数据类型原样返回。 对于非标准日期时间解析，请在pd.read_csv之后使用to_datetime（）。
注意：read_csv具有用于解析iso8601格式的日期时间字符串的fast_path，例如“ 2000-01-01T00：01：02 + 00：00”和类似的变体。 如果可以安排数据以这种格式存储日期时间，则加载时间将明显缩短，约20倍。
最后，解析器允许您指定自定义date_parser函数，以充分利用日期解析API的灵活性：
Pandas不能原生表示具有混合时区的列或索引。 如果CSV文件包含带有时区混合的列，则默认结果将是带有字符串的object-dtype列，即使包含parse_dates。
要将混合时区值解析为datetime列，请将部分应用的to_datetime（）传递给utc = True作为date_parser。
python关键字有哪些
paython的关键字有and、or、not（逻辑运算符）；if、elif、else（条件语句）；for、while（循环语句）；True、False（布尔变量）；continue、break（循环控制）等。
一、and、or、not（逻辑运算符）
and：如果两个语句都返回True，则返回值将仅为True，否则它将返回False。
or：如果其中一条语句返回True，则返回值为True，否则它将返回False。
not：如果语句不是True，则返回值为True，否则返回False。
二、if、elif、else（条件语句）
if：用于创建条件语句（if语句），并且仅当条件为True时，才允许执行if代码块。
elif：在条件语句（if语句）中使用，是else if的缩写。
else：在条件语句（if语句）中使用，并确定在if条件为False时该执行的代码。
三、for、while（循环语句）
for：用于创建一个for循环，它可以用来遍历序列，例如列表，元组等。
while：用于定义while循环，while循环将继续，直到while的条件为False。
四、True、False（布尔变量）
True：关键字True与1相同。
False：关键字False与0相同。
五、continue、break（循环控制）
continue：continue关键字用于在for循环（或while循环）中结束当前迭代，并继续进行下一个迭代。
break：break关键字用于中断for循环或while循环。
python如何根据关键字合并列表或词典中的数值
data = [['张三', 4], ['张三', 5], ['李四', 3], ['李四', 2], ['王五', 1]]
arr1 = set([k for k, v in data]) # 姓名去重 得到： {'王五', '李四', '张三'}
arr2 = [] # 设置一个空数组
for user in set(arr1): # 遍历去重后的数组 和 原数组对比 累加姓名相同的值
arr2.append([user,sum([n for u, n in data if u == user])]) # 添加到arr2数组
print(arr2) # 输出结果：[['张三', 9], ['李四', 5], ['王五', 1]]
python的关键字有哪些，都是什么意思？
我这里汇总Python经常用到的27个关键字，希望对正在学Python的你能够起到帮助
1 and:逻辑与
2 as：为导入的模块取一个别名，在Python2.6中新增
3 assert：断言，在Python1.5新增
4 break：用在循环语句，跳转到语句块的末尾
5 class：用来定义一个类
6 continue：和break香对应，跳到语句块的开头
7 def：用来定义一个函数或方法
8 del：删除
9 elif：全称是else if
10 exec：内置函数。执行以string类型存储的Python代码
11 finally：用在异常处理语句try-excep-finally中
12 for：著名的for循环，可以用来遍历一个列表
13 from：字面意思，表示从一个包导入某个模块
14 global：在函数或其他局部作用域中使用全局变量
15 if：如果
16 import：导入
17 in:在，后面跟一个列表，字典或字符串
18 is：逻辑判断
19 not：逻辑非
20 or：逻辑或
21 pass：占位符，用来告诉Python这里不用考虑
22 print：写得最多的关键字，后来在Python3.0中变成了内置函数
23 raise：用来引发一个异常
24 return:函数返回
25 try：异常处理机制
26 while：while循环
27 with：在Python2.6中新增，使用with候不管with中的代码出现什么错误，都会进行对当前对象进行清理工作，注意该句话后面有一个冒号表示with语句。
以上就是我汇总的部分关键字，希望对你有所帮助