无限循环的时候可以使用CTRL+C来退出当前的无线循环

while <expr>:
    <statement(s)>
else:
    <additional_statement(s)>

python的for循环可以遍历任何可迭代对象，如一个列表或者一个字符串。
for循环的一般格式如下：注意 有else(没有元素就会执行else中的语句)

for <variable> in <sequence>:
    <statements>
else:
    <statements>

可以用break来跳出循环

sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:
    if site == "Runoob":
        print("菜鸟教程!")
        break
    print("循环数据 " + site)
else:
    print("没有循环数据!")
print("完成循环!")

循环数据 Baidu
循环数据 Google
菜鸟教程!
完成循环!

如果需要遍历数字序列，可以使用内置range()函数。他会生成数列

for i in range(3):
   print(i)       
 输出
 0
 1
 2

指定区间：
for i in range(5,9) :
    print(i)
输出
5
6
7
8

指定不同的增量
>>>for i in range(0, 10, 3) :
    print(i)
 
    
0
3
6
9

可以结合range()和len()函数以遍历一个序列的索引,如下所示:

>>>a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
... 
0 Google
1 Baidu
2 Runoob
3 Taobao
4 QQ
>>>

Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。
pass 不做任何事情，一般用做占位语句，如下实例

>>>while True:
...     pass  # 等待键盘中断 (Ctrl+C)

迭代是python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>> 

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

也可以使用next()函数：

import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：
class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
for x in myiter:
  print(x)

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

输出：

0  1  1  2  3  5  8  13  21   34  55

定义一个函数遵守的原则：

1.  def 函数名（参数列表）:
       函数体
2.任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。
3.函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
4.return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]
a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，“Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

可更改（mutable）与不可更改（immytable）对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

• 不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。(下面可以得知当把10赋值给a的时候，就把1的地址抛弃了，新生成了一个10的地址a)

def change(a):
    print(id(a))   # 指向的是同一个对象
    a=10
    print(id(a))   # 一个新对象
 
a=1
print(id(a))
change(a)

4379369136
4379369136
4379369424

在调用函数前后，形参和实参指向的是同一个对象（对象 id 相同），在函数内部修改形参后，形参指向的是不同的 id。

• 可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了。例如：

def changeme( mylist ):
   "修改传入的列表"
   mylist.append([1,2,3,4])
   print ("函数内取值: ", mylist)
   return
 
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("函数外取值: ", mylist)

输出：

函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

python函数的参数传递：
不可变类型：类似 C++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a) 内部修改 a 的值，则是新生成一个 a 的对象。
可变类型：类似 C++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

• 必需参数
• 关键字参数
• 默认参数
• 不定长参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
# 调用 printme 函数，不加参数会报错
printme()

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
#调用printme函数
printme( str = "菜鸟教程")

下面演示函数参数的使用不需要使用指定顺序

def printinfo( name, age ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

def printinfo( name, age = 35 ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )

输出

名字:  runoob
年龄:  50
------------------------
名字:  runoob
年龄:  35

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数
基本语法如下

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vartuple)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

输出: 
70
(60, 50)

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

def printinfo( arg1, **vardict ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vardict)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)

输出: 
1
{'a': 2, 'b': 3}

声明函数时，参数中星号 * 可以单独出现，如果单独出现星号 * 后的参数必须用关键字传入。例如:

>>> def f(a,b,*,c):
...     return a+b+c
... 
>>> f(1,2,3)   # 报错
>>> f(1,2,c=3) # 正常

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

实例：

# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))     //30
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))    //40

内容来源：菜鸟教程（内容不全，只记录和java较为不同的内容）