你好，我是悦创。
我们先来阅读下面的代码：
def remove_all(L, x):
assert type(L) is list and x is not None
for i in L:
if i == x:
print(f"i: {i}-L: {L}")
L.remove(i)
else:
print(f"i: {i}-L: {L}")
# pass
return L
print(remove_all([9, 9, 1, 9, 8, 1], 9))你好，我是悦创。
Python字典表达式（也叫字典推导式）是一种简洁的方法来创建字典。它类似于列表推导式，但是用于生成字典对象。
以下是一个简单的例子。假设我们想要基于一个列表生成一个字典，其中列表的元素作为字典的键，并且值是该元素的平方：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_dict = {x: x**2 for x in numbers}
print(squared_dict)你好，我是悦创。
二叉树是一个有限元素的集合，这个集合要么是空集，要么是由一个称为根的元素以及两个不相交的、分别称为左子树和右子树的二叉树组成。
让我们使用文本来表示一个二叉树。
考虑这样一个简单的二叉树：
1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7# 定义二分查找函数，接受一个有序列表 arr 和一个目标值 x 作为参数
def binary_search(arr, x):
# 初始化两个指针 low 和 high
# low 指向数组的开始，high 指向数组的结束
low, high = 0, len(arr) - 1
# 当 low 指针不大于 high 指针时，循环继续
while low <= high:
# 计算中间索引 mid
mid = (low + high) // 2
# 如果 mid 位置的元素小于目标值 x
# 说明目标值在 mid 右边，所以更新 low 指针到 mid + 1
if arr[mid] < x:
low = mid + 1
# 如果 mid 位置的元素大于目标值 x
# 说明目标值在 mid 左边，所以更新 high 指针到 mid - 1
elif arr[mid] > x:
high = mid - 1
# 如果 mid 位置的元素等于目标值 x，直接返回 mid 索引
else:
return mid
# 如果循环结束还没有返回，说明目标值 x 不在列表中，返回 -1
return -1
# 示例测试
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 一个已排序的数组
result = binary_search(arr, 5) # 在数组中查找数字5
# 输出查找结果
if result != -1:
print(f"元素在数组中的索引为 {result}")
else:
print("元素不在数组中")你好，我是蔡元楠。今天我想和你分享的主题是：metaclass，是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯？
Python 中有很多黑魔法，比如今天我将分享的 metaclass。我认识许多人，对于这些语言特性有两种极端的观点。
欢迎关注我公众号：AI悦创，有更多更好玩的等你发现！
你好，我是悦创。
装饰器一直以来都是 Python 中很有用、很经典的一个 feature，在工程中的应用也十分广泛，比如日志、缓存等等的任务都会用到。然而，在平常工作生活中，我发现不少人，尤其是初学者，常常因为其相对复杂的表示，对装饰器望而生畏，认为它“too fancy to learn”，实际并不如此。
今天这节课，我会以前面所讲的函数、闭包为切入点，引出装饰器的概念、表达和基本用法，最后，再通过实际工程中的例子，让你再次加深理解。
接下来，让我们进入正文一起学习吧！
你好，我是悦创。
在前面的第一大章节中，我们一起学习了 Python 的函数基础及其应用。我们大致明白了，所谓的传参，就是把一些参数从一个函数传递到另一个函数，从而使其执行相应的任务。但是你有没有想过，参数传递的底层是如何工作的，原理又是怎样的呢？
实际工作中，很多人会遇到这样的场景：写完了代码，一测试，发现结果和自己期望的不一样，于是开始一层层地 debug。花了很多时间，可到最后才发现，是传参过程中数据结构的改变，导致了程序的“出错”。
比如，我将一个列表作为参数传入另一个函数，期望列表在函数运行结束后不变，但是往往“事与愿违”，由于某些操作，它的值改变了，那就很有可能带来后续程序一系列的错误。
你好，我是悦创。
在前面的学习中，我们其实已经接触到了很多 Python 对象比较和复制的例子，比如下面这个，判断 a 和 b 是否相等的 if 语句：
if a == b:
...你好，我是悦创。
转眼间，专栏上线已经三年了😂，而我们也在不知不觉中完成了第一大章基础篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习，并且留下了很多高质量的留言，值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲，指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方，我也表示十分感谢。
大部分留言，我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复，或是很有价值很典型的问题，我专门摘录了出来，作为今天的答疑内容，集中回复。
你好，我是悦创。
这是基础版块的最后一节。到目前为止，你已经掌握了 Python 这一门当代武功的基本招式和套路，走出了新手村，看到了更远的世界，有了和这个世界过过招的冲动。
于是，你可能开始尝试写一些不那么简单的系统性工程，或者代码量较大的应用程序。这时候，简单的一个 py 文件已经过于臃肿，无法承担一个重量级软件开发的重任。
今天这节课的主要目的，就是化繁为简，将功能模块化、文件化，从而可以像搭积木一样，将不同的功能，组件在大型工程中搭建起来。
你好，我是悦创。
前面几节，我们一起学习了列表、元组、字典、集合和字符串等一系列 Python 的基本数据类型。但是，如何把这一个个基本的数据结构类型串接起来，组成一手漂亮的代码呢？这就是我们今天所要讨论的“条件与循环”。
我习惯把“条件与循环”，叫做编程中的基本功。为什么称它为基本功呢？因为它控制着代码的逻辑，可以说是程序的中枢系统。如果把写程序比作盖楼房，那么条件与循环就是楼房的根基，其他所有东西都是在此基础上构建而成。
毫不夸张地说，写一手简洁易读的条件与循环代码，对提高程序整体的质量至关重要。
你好，我是悦创。
世纪之交的论坛上曾有一句流行语：在互联网上，没人知道你是一条狗。互联网刚刚兴起时，一根网线链接到你家，信息通过这条高速线缆直达你的屏幕，你通过键盘飞速回应朋友的消息，信息再次通过网线飞入错综复杂的虚拟世界，再进入朋友家。抽象来看，一台台的电脑就是一个个黑箱，黑箱有了输入和输出，就拥有了图灵机运作的必要条件。
Python 程序也是一个黑箱：通过输入流将数据送达，通过输出流将处理后的数据送出，可能 Python 解释器后面藏了一个人，还是一个史莱哲林？No one cares。
你好，我是悦创。
很多朋友最开始学编程的时候，是从 C++ 或者 JAVA 语言入手的。他们好不容易磕磕绊绊地搞懂了最基本的数据类型、赋值判断和循环，却又迎面撞上了 OOP (object oriented programming) 的大墙，一头扎进公有私有保护、多重继承、多态派生、纯函数、抽象类、友元函数等一堆专有名词的汪洋大海中找不到彼岸，于是就放弃了进阶之路。
相比之下，Python 是一门相对友好的语言，它在创立之初就鼓励命令交互式的轻量级编程。理论上，Python 的命令式语言是图灵完备的, 也就是说命令式语言，理论上可以做到其他任何语言能够做到的所有的事情，甚至进一步，仅仅依靠汇编语言的 MOV 指令，就能实现图灵完备编程。
你好，我是悦创。
二分查找（Binary Search），是一种效率较高的查找方法。在面试或算法竞赛中，查找相关的问题最优解通常就是二分查找。特别在现场面试中尤其重要，常用二分查找来考察面试者的编码能力和算法思维。
二分查找也称为折半查找。如果一个查找问题能够用一个条件消除一半的查找区域，那么就对目标在特定空间搜索，从而减少查找空间。
边界处理!
虽然二分查找思路比较直观，但大部分面试者通常在边界处理的时候考虑不全，从而出错。
有很多原因导致二分查找处理边界失败！例如，当目标位于数组第0个索引时，或位于第 (n - 1) 个索引时，程序进入死循环。
二分查找（Binary Search），是一种效率较高的查找方法。在面试或算法竞赛中，查找相关的问题最优解通常就是二分查找。特别在现场面试中尤其重要，常用二分查找来考察面试者的编码能力和算法思维。
二分查找也称为折半查找。如果一个查找问题能够用一个条件消除一半的查找区域，那么就对目标在特定空间搜索，从而减少查找空间。
该小课将对二分算法进行专题讲解，并结合二分变形问题深入学习二分算法，结合精心挑选的练习题，涵盖了算法中最常见的二分问题。 希望通过该课程，未来你应付各种面试并进一步提高算法思维。
什么是二分查找
二分复杂度分析
二分确定插入位置
寻找不动点
整数平方根
双向数组查找峰值
双向数组二分查找
数字出现次数统计
旋转数组寻找最小值
旋转数组二分查找
查找数组出现1次的数字
最终测验
你好，我是悦创。
实际工作生活中，我曾见到不少初学者编写的 Python 程序，他们长达几百行的代码中，却没有一个函数，通通按顺序堆到一块儿，不仅让人读起来费时费力，往往也是错误连连。
一个规范的值得借鉴的 Python 程序，除非代码量很少（比如 10 行、20 行以下），基本都应该由多个函数组成，这样的代码才更加模块化、规范化。
函数是 Python 程序中不可或缺的一部分。事实上，在前面的学习中，我们已经用到了很多 Python 的内置函数，比如 sorted() 表示对一个集合序列排序，len() 表示返回一个集合序列的长度大小等等。这节课，我们主要来学习 Python 的自定义函数。
你好，我是悦创。
l = None # 空 False
# not False >>> True
if not l:
print('ok')
else:
print('No')
print(not False)你好，我是悦创。
星号 (*) 可用于 Python 中的不同情况：
*args ， **kwargs 和关键字参数print(7 * 5)
print(2**4)
# ---output---
35
16