Python 学习笔记（一）

一、Python 数据类型与类型判断

1.1 类型注解与变量定义

SKILL_REGISTRY: dict[str, dict] = {}

这是 Python 3.9+ 的类型提示语法
dict[str, dict] 表示：键（key）是字符串 str，值（value）是字典 dict
= {} 初始化为空字典
用于提高代码可读性和支持静态类型检查

1.2 `isinstance()` 类型判断

isinstance(block, dict)

不是判断值是否在字典中，而是判断变量 block 是否是字典（dict）类型
如果 block 是 dict 类型（或其子类实例），返回 True；否则返回 False
与 in 操作符完全不同："key" in block 才是判断键是否存在

适用数据类型（classinfo 参数）：

基本类型：int, float, bool, str, complex
容器类型：list, dict, tuple, set
特殊类型：bytes, bytearray
支持多类型联合检查：isinstance(block, (list, tuple, dict))
支持自定义类和继承关系判断

# 多类型检查
isinstance(42, (int, float))  # True
isinstance("hello", Iterable) # True（可迭代对象）

二、字典安全取值

2.1 `.get()` 方法

meta.get("name", d.name)

meta 必须是字典类型（dict），因为 .get() 是字典的专有方法
从字典 meta 中获取键 "name" 的值，若不存在则返回 d.name 作为默认值
d.name 是动态表达式，在代码执行时被求值
值的类型没有限制，可以是任意 Python 对象（字符串、数字、列表、字典、函数等）

与直接索引 meta["name"] 的区别：


方式	键存在时	键不存在时
`meta.get("name", default)`	返回实际值	返回默认值（不报错）
`meta["name"]`	返回实际值	抛出 `KeyError` 异常

2.2 `getattr()` 函数

getattr(block, "type", None)

从对象 block 中获取名为 "type" 的属性值
属性不存在时返回 None，不会抛出 AttributeError
等价于：block.type（但更安全）

适用对象类型：

几乎所有 Python 对象，包括：
类实例（对象）
类本身
模块（module）
内置类型实例（字符串、列表等）
自定义对象

# 获取类的静态属性
getattr(MyClass, "class_var", None)

# 获取模块的函数
getattr(math, "sin", None)

# 获取字符串的方法
getattr("hello", "upper", None)()

核心特点：

动态性：属性名可以是变量/字符串
安全性：提供默认值避免 AttributeError
通用性：适用于所有 Python 对象

三、序列操作与迭代

3.1 `enumerate()` 函数

for mi, msg in enumerate(messages):
    # mi 是索引（0, 1, 2...）
    # msg 是列表中的每个元素值

同时获取可迭代对象中的索引和值
返回枚举对象，每次迭代产出 (index, element) 元组
语法：enumerate(iterable, start=0)，可设置索引起始值

适用数据类型（所有可迭代对象）：

列表（list）
元组（tuple）
字符串（string）
字典（dict，默认枚举键）
集合（set）
文件对象（file object）
range 对象
生成器表达式（generator）
自定义可迭代对象

# 从1开始（常用于行号）
for num, day in enumerate(weekdays, start=1):
    print(f"{num}: {day}")

推荐使用 enumerate() 而不是 range(len())，因为代码更清晰、性能更优、适用于生成器。

3.2 `sorted()` 排序

sorted(blocks, key=lambda p: len(str(p[1].get("content", ""))), reverse=True)

返回新的排序后列表，不修改原列表
key：指定排序依据的函数
reverse=True：降序排列（从大到小）
从 blocks 中提取 content 字段的字符串长度，按长度从大到小排序

3.3 `any()` 判断

any(_block_type(block) == "tool_use" for block in content)

判断可迭代对象中是否存在至少一个为真的元素
遍历生成器表达式，检查是否至少有一个 block 的类型是 "tool_use"
短路特性：一旦找到第一个真值就立即返回，不继续遍历


情况	结果	说明
至少有一个元素为真	`True`	短路返回
所有元素都为假	`False`	遍历完所有元素
空的可迭代对象	`False`	特殊行为

3.4 列表切片赋值

messages[:] = compact_history(messages)

原地替换列表的全部内容，不是清空列表
messages[:] 选中列表的全部元素
等价于：先清空 messages，再将新列表的元素逐个填入

与 messages = compact_history(messages) 的区别：


操作	效果	对外部影响
`messages = new_list`	创建新列表，局部变量换指向	不影响外部引用
`messages[:] = new_list`	原地修改同一个列表对象	所有引用同步更新

核心应用场景：AI Agent 的上下文压缩（Context Compaction），确保主循环中的 history 变量同步更新为压缩后的内容。

# 变量作用域：messages 只在 agent_loop 函数内部
# 使用 messages[:] = ... 才能将改变作用到函数外部
def agent_loop(messages):
    messages[:] = compact_history(messages)  # 外部 history 同步更新

四、Lambda 匿名函数

lambda p: len(str(p[1].get("content", "")))

匿名函数，用于定义简单的一次性小型函数
语法：lambda 参数: 表达式
自动返回表达式的计算结果
常用于 sorted(), filter(), map() 等函数的 key 参数

与 def 定义函数对比：


特性	`def` 普通函数	`lambda` 匿名函数
命名	必须有函数名	无名称
代码块	可以多行	只能写单行表达式
返回值	用 `return` 返回	自动返回计算结果

五、路径操作

5.1 `pathlib.Path.mkdir()`

TOOL_RESULTS_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

确保目录存在，如果不存在则创建
parents=True：递归创建所有缺失的父目录（相当于 Linux 的 mkdir -p）
exist_ok=True：目标目录已存在时不报错

四种参数组合：


`parents`	`exist_ok`	行为
`False`	`False`	创建单层目录，已存在报错
`False`	`True`	创建单层目录，已存在跳过
`True`	`False`	递归创建，但目标必须不存在
`True`	`True`	递归创建，已存在跳过（最常用）

六、常用代码模式

6.1 兼容多数据格式的取值函数

def _block_type(block):
    return block.get("type") if isinstance(block, dict) else getattr(block, "type", None)

同时支持字典和对象两种数据格式
如果 block 是字典：使用 .get() 安全获取值
如果 block 是对象：使用 getattr() 获取属性

6.2 判断是否包含工具调用

has_tool_call = any(_block_type(block) == "tool_use" for block in content)

判断 AI Agent 的响应内容是否包含工具调用（Tool Use）
结合 _block_type() 和 any() 实现高效判断

一、Python 数据类型与类型判断

1.1 类型注解与变量定义

1.2 isinstance() 类型判断

二、字典安全取值

2.1 .get() 方法

2.2 getattr() 函数

三、序列操作与迭代

3.1 enumerate() 函数

3.2 sorted() 排序

3.3 any() 判断