Python 核心概念

一、一切皆对象（Everything is Object）

核心思想

变量不是“盒子”，而是对象的引用
函数、类、模块、异常，都是对象

def f(): ...
print(type(f))      # <class 'function'>

工程意义

函数可以当参数、返回值
装饰器、回调、函数式编程的根基

二、引用语义 vs 值语义

Python 是什么？

传递的是对象引用（call by object reference）

def f(x):
    x.append(1)

lst = []
f(lst)
print(lst)  # [1]

关键理解

可变对象：list / dict / set
不可变对象：int / str / tuple

三、可变 vs 不可变（Mutability）

类型	是否可变
int / float / str	❌
tuple（元素不可变）	⚠️
list / dict / set	✅

a = 1
b = a
b += 1   # 创建新对象

工程意义

默认参数陷阱
拷贝 / 深拷贝（deepcopy）的必要性

四、动态类型 & 强类型

动态类型

类型在运行时决定

x = 1
x = "hello"

强类型

不自动隐式转换

1 + "1"  # TypeError

五、作用域与命名空间（LEGB）

查找顺序

Local -> Enclosing -> Global -> Builtins

x = 1
def f():
    print(x)

关键点

global
nonlocal

六、迭代协议 & 惰性计算

迭代协议

iter(obj)
next(it)

惰性对象

generator
map / filter / zip
range

(x * 2 for x in range(10))

工程意义

节省内存
支持大数据流处理

七、异常机制（EAFP）

Python 风格

Easier to Ask Forgiveness than Permission

翻译：相比许可更易请求原谅

try:
    x = d["key"]
except KeyError:
    ...

对比 LBYL（先判断）

LBYL：瞻前顾后，先检查再操作。
EAFP：先斩后奏，直接做再看后果。

八、函数是一等公民（First-class Function）

能力

赋值
作为参数
作为返回值

def outer():
    def inner(): ...
    return inner

衍生概念

装饰器
闭包
高阶函数

九、面向对象是“组合优于继承”

Python 的 OOP 特点

多继承（MRO）
鸭子类型

if hasattr(obj, "read"):
    ...

设计原则

Favor Composition over Inheritance

翻译：优先选择组合而不是继承

十、Python 数据模型（魔术方法）

__init__
__len__
__iter__
__enter__ / __exit__
__call__

核心理念

行为由协议定义，而不是继承层级

十一、并发模型与 GIL

Python 的并发三路

模型	适用
threading	IO 密集
multiprocessing	CPU 密集
asyncio	高并发 IO

GIL 本质

保证解释器线程安全
不是 Python 语言层限制

十二、Pythonic 思维（The Zen of Python）

import this

核心准则

Readability counts (可读性很重要)
Simple > Complex (简单胜过复杂)
Explicit > Implicit (显示胜过隐式)

总结

对象模型
 ├── 引用语义
 ├── 可变性
 ├── 数据模型
 │    ├── 迭代
 │    ├── 上下文
 │    └── 魔术方法
 ├── 函数式
 ├── OOP
 ├── 并发模型
 └── Pythonic 思维

学习优先级建议

🔥 必须精通

对象 & 引用
可变 / 不可变
迭代 & 生成器
异常模型
函数 / 装饰器

🚀 进阶

数据模型
asyncio
并发架构
类型系统（typing / pydantic）