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Python数据类型困惑集锦

惰性求值

将计算推迟到需要的时候进行，惰性（也称“非严格”）求值非常重要，是函数式编程高效的原因之一。

and or if-then-else（也称之为“短路”运算符，因为它们不需要计算全部参数就能得到最终结果）

 >>> 0 and print("right")
 0
 >>> True and print("right")
 right

如果and运算符左边的表达式值为False，不会对右边的表达式求值；只有当左边的表达式值为True时，才会对右边的表达式求值

除此之外，Python使用严格求值规则。除了逻辑运算符，表达式都是严格地从左向右求值的。一组语句也是严格按顺序求值的，列表字面量和元组亦然。

当创建一个类时，它的各个方法是严格按顺序定义的。在类的定义中，所有方法在创建之后（默认）被放入一个字典，并不会保持之前的顺序。如果在一个类中创建两个名字相同的方法，那么由于严格的求值顺序，只会保留后面的方法，前面定义的方法会被覆盖掉。

Python 2的range()函数是严格求值的，创建后就会生成所有包含的值。Python 3的range()函数是惰性求值的，不会创建大型数据结构。

一个生成器只能用一次

items() 方法的遍历：items() 方法把字典中每对 key 和 value 组成一个元组，并把这些元组放在列表中返回

item()的作用是取出单元素张量的元素值并返回该值，保持该元素类型不变。

item函数比用索引来取值的精度更高，求损失函数时会用到