5.7 Python内置函数

news2024/12/26 1:34:19

文章目录

      • 1. 内置模块
      • A
        • abs()
        • all()
        • any()
        • ascii()
      • B
        • bin()
        • bool()
        • bytearra()
        • bytes()
      • C
        • callable()
        • chr()
        • classmethod()
        • compile()
        • complex()
      • D
        • delattr()
        • dict()
        • dir()
        • divmod()
      • E
        • enumerate()
        • eval()
        • exec()
        • execfile()
      • F
        • file()
        • filter()
        • float()
        • format()
        • frozenset()
      • G
        • getattr()
        • globals()
      • H
        • hasattr()
        • hash()
        • help()
        • hex()
      • I
        • id()
        • input()
        • int()
        • isinstance()
        • issubclass()
        • iter()
      • L
        • len()
        • list()
        • locals()
        • long()
      • M
        • map()
        • max()
        • min()
      • N
        • next()
      • O
        • object()
        • oct()
        • open()
        • ord()
      • P
        • pow()
        • print()
        • property()
      • R
        • range()
        • reduce()
        • reload()
        • repr()
        • reverse()
        • round()
      • S
        • set()
        • setattr()
        • slice()
        • sorted()
        • staticmethod()
        • str()
        • sum()
        • super()
      • T
        • tuple()
        • type()
      • U
        • unichr()
        • unicode()
      • V
        • vars()
      • X
        • xrange()
      • Z
        • zip()
      • -
        • __ import __()

1. 内置模块

Python可以直接使用一些内建函数, 而不用显式的导入它们, : print(), type(), len(),
这些函数都是builtins模块中定义的函数, 而builtins模块在Python环境启动的时候就自动导入,
所以可以直接使用这些函数.
globals()函数可以查看当前状态下的全局变量:
print(globals())

# 部分名称解释:  
{'__name__': '__main__', 
# 指示当前py文件调用方式的方法, 值为"__main__"就表示是这个脚本是直接执行的.
'__doc__': '你好!',  
# py文件的注释, 三引号写的
'__package__': None, 
# 展示Python软件包的名称, 被导入后使用才显示.

'__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>,
# 内置模块
'__file__': 'C:\\Users\\13600\\PycharmProjects\\test\\test.py', 
# 当前python脚本运行的路径
'__cached__': None}
# 表示缓存文件Python内部的优化机制, 当导入别的模块时, 会直接将生成的字节码文件导入.
builtins模块里有接近80个内置函数, 60多个内置异常, 还有几个内置常数, 特殊名称以及模块相关的属性.
import builtins

Pycharm 中按住Ctrl  builtins, 进入到builtins的源文件中.

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内置函数
abs()dict()help()min()setattr()
all()dir()hex()next()slice()
any()divmod()id()object()sorted()
ascii()enumerate()input()oct()staticmethod()
bin()eval()int()open()str()
bool()exec()isinstance()ord()sum()
bytearray()filter()issubclass()pow()super()
bytes()float()iter()print()tuple()
callable()format()len()property()type()
chr()frozenset()list()range()vars()
classmethod()getattr()locals()repr()zip()
compile()globals()map()reversed()__import__()
complex()hasattr()max()round()
delattr()hash()memoryview()set()

A

abs()
abs()函数: 返回参数的绝对值.
如果参数是一个复数, 则返回它的模.
参数可以是整数, 浮点数或任何有.__abs__()方法的对象. 
如果在对象中定义了.__abs__()方法的话, 这个对象作为abs()函数的参数, 则会调用对象的.__abs__()方法.
语法:
Python 2 --> abs(number) -> number
Python 3 --> abs(*args, **kwargs) -> number

参数:
number: 数字类型对象.

返回值: 返回参数的绝对值.
(*args, **kwargs)表示的意思是可以接受任意参数, 实际上只是使用了位置参数, 关键字参数忽略即可.
Python3的形参不直观, 后续使用Python2的.
下图为abs()的源码.
Python3中使用pass表示省略, 底层源码是使用C语言实现的.
Python2中提示一个返回值, 也不展示源码.

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print(abs(-1))  # 1
print(1.1.__abs__())  # 1.1

# 自定义类.
class A:
    # 对象定义abs方法, 如果没有定义该方法的对象无法作为abs函数的参数.
    def __abs__(self):
        return 1


# 实例化对象.
a = A()
print(abs(a))

all()
all()函数: 判断可迭代对象的值是否全为真.
如果迭代对象的所有元素均为真(或可迭代对象为空)则返回True.
语法:
all(iterable) -> bool

参数:
iterable: 迭代器对象.

返回值: 返回一个布尔值.
print(all([]))  # True
print(all([1, 2, 3]))  # True
print(all([1, 0, 1]))  # False

# 等价于:
def all(iterable):
    for element in iterable:
        if not element:  # 所有的元素必须为真, 一个元素为假后每必要完后执行了.
            return False
    return True

any()
any()函数: 判断可迭代对象的值是否全为假.
如果迭代对象的所有元素均为假(或可迭代对象为空)则返回True.
语法:
any(iterable) -> bool

参数:
iterable: 迭代器对象.

返回值: 返回一个布尔值.
print(any([]))  # False
print(any([0, ]))  # False
print(any([1, 2, 3]))  # True

# 等价于:
def any(iterable):
    for element in iterable:
        if element:  # 所有的元素必须为假, 一个元素为真后每必要完后执行了.
            return True
    return False

ascii()
ascii()函数: 返回一个对象的ASCII编码的字符串表示形式,
非ASCII编码的字符将使用unicode编码, 以反斜杠'\u'形式表示的转义字符.
该函数在内部调用repr()函数来实现的, 并在输出前使用转义字符来转义非ASCII字符.
如果在对象中定义了__repr__()方法的话, 这个对象作为ascii()函数的参数则会调用对象的__repr__()方法.
* Python3 中添加.
语法:
ascii(*args, **kwargs)
因该为:
ascii(object)

参数:
object: 对象.

返回值: 返回对象的仅ASCII表示形式, 非ASCII编码的字符将使用以反斜杠'\'形式的转义字符表示.
print(ascii('haha'))  # 'haha'

# 不在ASCII范围内, 转为Unicode编码.
print(ascii('哈哈'))  # '\u54c8\u54c8'

# 自定义类.
class A:
    def __init__(self):
        self.name = '哈哈'


# 实例化对象.
a = A()
# 打印对象.
print(a)
# 对象没有定义__repr__方法展示的使对象本身.
print(ascii(a))


# 自定义类.
class B:
    # 定义init方法.
    def __init__(self):
        self.name = '哈哈'

    # 定义repr方法.
    def __repr__(self):
        return self.name


# 实例化对象.
b = B()
print(ascii(b))

B

bin()
bin()函数: 将十进制整数转变为以'0b'前缀的二进制字符串.
如果不是int对象, 它必须定义__index__()方法, 以便返回整数值.
语法:
bin(number) -> string

参数:
number: 整型对象.

返回值: 返回整数对象的的二进制表示形式.
print(bin(3))  # 0b11
print(bin(-10))  # -0b1010

# 若要控制是否显示前缀'0b', 可以采用以下两种方案:
print(format(3, '#b'), format(3, 'b'))  # 0b11 11
print(f'{-3:#b}', f'{-3:b}')  # -0b11 -11

# 自定义类.
class A:
    # 对象不int类型, 则将对象的index方法的返回值作为参数进行转换.
    def __index__(self):
        return 10


# 实例化对象.
a = A()

print(bin(a))  # 0b1010

bool()
class bool(int): 返回参数的布尔值形式, 当参数x为真时返回True, 否则返回False.
bool类是int的子类, bool类的仅有的两个内置实例True和False.
语法:
class bool([, x]) -> bool

参数:
x: 任意类型的对象.

返回值: 返回对象的布尔值形式.
print(bool('x'))  # True
print(bool())  # False

bytearra()
bytearray(object): 返回对象的字节数组.
由字节组成的有序的可变序列, 这个数组里的元素是可变的, 并且每个元素的值范围: 0 <= x < 256.

bytearray: 可以看作是一组二进制数值(0-255)的list序列(列表的元素可变).
bytes: 可以看作是一组二进制数值(0-255)的str序列(字符串的元素不可变).
语法:
class bytearray([source[, encoding[, errors]]])
这个的 [source[, encoding[, errors]]]表示的是类的.__init__()方法参数, 参数都为可选参数.
等价于: def __init__(self, source=None, encoding=None, errors='strict')

参数:
source: 用于初始化bytearray对象的数组元素, 其取值可以是字符串, 整型数或可迭代类.
encoding: 当source是字符串时, 用于指定字符串的编码模式.
errors: 用于参数source是字符串时, 编码失败时的处理方式, errors默认'strict', 严格模式.

如果source为整数, 则返回一个长度为source的初始化数组.
如果source为字符串, 则按照指定的encoding将字符串转换为字节序列.
如果source为可迭代类型, 则元素必须为[0, 255] 中的整数.
如果source为与buffer接口一致的对象, 则此对象也可以被用于初始化bytearray.
如果没有输入任何参数, 默认就是初始化数组为0个元素.


返回值: 返回对象的字节数组. 
a = bytearray([1, 255])
print(a)  # bytearray(b'\x01\xff')

# 错误示例
b = bytearray([1, 256])
print(b)  # ValueError: bytes must be in range(0, 256)

c = bytearray('哈哈', 'utf8')
print(c, type(c))  # bytearray(b'\xe5\x93\x88\xe5\x93\x88') <class 'bytearray'>

d = bytearray('sasasa', 'ascii')
print(d, type(d))  # bytearray(b'sasasa') <class 'bytearray'>

e = bytearray()
print(e)  # bytearray(b'')

a = bytearray([1, 255])
print(a)  # bytearray(b'\x01\xff')
# 对象可以看成是一个列表, 可以使用列表的方法.
print(a.pop())  # 255

print(a)  # bytearray(b'\x01')

bytes()
bytes(object): 返回对象的bytes对象, 该对象是一个 0 <= x < 256 区间内的整数不可变序列.
它是bytearray的不可变版本.
语法:
class bytes([source[, encoding[, errors]]])

参数:
source: 用于初始化bytearray对象的数组元素, 其取值可以是字符串, 整型数或可迭代类.
encoding: 当source是字符串时, 用于指定字符串的编码模式.
errors: 用于参数source是字符串时, 编码失败时的处理方式, errors默认'strict', 严格模式.

如果source为整数, 则返回一个长度为source的初始化数组.
如果source为字符串, 则按照指定的encoding将字符串转换为字节序列.
如果source为可迭代类型, 则元素必须为[0, 255] 中的整数.
如果source为与buffer接口一致的对象, 则此对象也可以被用于初始化bytearray.
如果没有输入任何参数, 默认就是初始化数组为0个元素.

返回值: 返回对象的bytes对象.
a = bytes([1, 255])
print(a)  # b'\x01\xff'

# 错误示例
b = bytes([1, 256])
print(b)  # b'\x01\xff' ValueError: bytes must be in range(0, 256)

c = bytes('sasasa', 'utf8')
print(c, type(c))  # b'sasasa' <class 'bytes'>

d = bytes('sasasa', 'ascii')
print(d, type(d))  # b'sasasa' <class 'bytes'>

e = bytes()
print(e)  # b''

C

callable()
callable()函数: 检查一个对象是否是可调用, 标识符+()则是调用.
返回True, 对象仍然可能调用失败.
返回False, 调用对象绝对不会成功.
对于函数, 方法, lambda, 类以及实现了__call__方法的类实例, 它都返回True.
语法:
callable(object) -> bool

参数:
object: 检测对象.

返回值: 返回对象是否可调用, 结果是一个布尔值.
# 判断0是否可调用
print(callable(0))  # False

# 0 调用报错
0()  # TypeError: 'int' object is not callable

# 自定义一个函数.
def add(x, y):
    return x + y


# 判断函数是否可调用.
print(callable(add))  # True

# 调用函数.
res = add(1, 2)
print(res)  # 3

# 自定义类.
class A(object):
    # 静态方法.
    @staticmethod
    def method():
        return 0


# 判断类是否可调用.
print(callable(A))  # True


# 实例化对象.
a = A()
# 判断对象是否可调用.
print(callable(a))  # False, 类中没有实现 __call__ 方法.

# 自定义类.
class B(object):
    # 定义__call__方法.
    def __call__(self):
        print('xxx')

        
# 实例化对象.
b = B()
# 判断对象是否可调用.
print(callable(b))  # True
# 对象调用执行__call__方法.
b()  # xxx

chr()
chr()函数: 返回参数对应的ASCII字符, 将一个整数作参数, 返回它对应的ASCII字符.
参数可以是10进制或16进制的数字, 数字范围为01,114,111, 16进制则为0x000x10FFFF.
语法:
chr(i) -> character

参数:
i: 序数, 0 <= i < 256.

返回值: 返回序数i对应的ASCII字符.
print(chr(65))  # A
print(chr(0x41))  # A

classmethod()
classmethod()函数: 搭配装饰器使用, 使用@classmethod为类的方法进行修饰符, 表示该方法是类的.

类的方法是默认是绑定给给对象使用的, 想要将方法绑定给类则可以通过@classmethod对方法进行装饰达到目的.
类方法的也需要接收参数, 第一个参数需要是表示自身类的cls参数, 而不是接收self参数. 
class A(object):
    value = 1

    def __init__(self):
        self.k1 = 'v1'

    # 方法默认是给对象使用的.
    def func1(self):
        print(self.k1)

    # 将方法绑定给类.
    @classmethod
    def func2(cls):
        # 打印类属性.
        print(cls.value)
        # 类加括号生成对象, 对象调用方法.
        cls().func1()  # 实例化对象调用方法.


# 实例化对象.
a = A()
# 对象调用方法.
a.func1()  

# 类调用对象的方法, 将对象作为第一个参数.
A.func1(a)

# 类调用类自己的方法.
A.func2()

运行终端窗口显示:
v1
v1
1
v1
compile()
compile()函数: 将符合Python编码规范的字符串类型代码, 编译成Python能识别或执行的代码. 
* 可以从文件中读取读转成字符串再编译.
语法:
compilecompile(source, filename, mode, flags=None, dont_inherit=None) -> code object

参数:
source   字符串或者AST(Abstract Syntax Trees)对象.
filename 代码文件名称, 如果不是从文件读取代码则传递一些可辨认的值.
mode     指定编译代码的种类, 可以指定为 exec, eval, single.
flags    变量作用域, 局部命名空间, 如果被提供, 可以是任何映射对象.
flags和dont_inherit是用来控制编译源码时的标志.

返回值: 返回一个代码对象.
# 字符串中使符合Python编码规范的Python语句.
str1 = 'for i in range(0, 10): print(i, end = " ")'

# str1变量  ''代码文件名称(不想写就写'', 是一个字符串类型即可) exec类型.
code1 = compile(str1, '', 'exec')

print(code1)  # <code object <module> at 0x0000017DFF7832F0, file "range(0, 10)", line 1>

# 通过exec函数执行代码.
exec(code1)  #  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 

complex()
complex(object): 将字符串或数字类型对象转换为复数类型.

对于一个普通Python对象x, complex(x) 会委托给x的__complex__()方法.
如果.__complex__()方法未定义则将回退至对象的.__float__()方法.
如果.__float__()方法未定义则将回退至对象的.__index__()方法.

注意点: 当从字符串转换时, 字符串在 +  - 的周围必须不能有空格.
例如: complex('1+2j') 是合法的, 但complex('1 + 2j') 会触发ValueError异常.
语法:
class complex([real[, imag]])

参数:
real: 复数的实部参数, 参数类可以是int, float, str.
imag: 复数的虚部参数, 参数的类型可以是int, float.
第一个形参是字符串, 则它被解释为一个复数, 并且函数调用时必须没有第二个形参.
第二个形参不能是字符串, 如果省略了imag, 则默认值为零, 构造函数会像int和float一样进行数值转换.
如果两个实参都省略, 则返回0j.

返回值: 返回一个复数.
print(complex(1, 2))  # (1+2j)
# 将纯数字的字符串转为复数.
print(complex('1'))  # (1+0j)
print(complex())  # 0j

# 将纯复数的字符串转为复数.
print(complex('1+2j'))  # (1+2j)

# 注意点
print(complex('1 + 2j'))
# 英: ValueError: complex() arg is a malformed string.
# 中: 值错误: complex() arg 是格式错误的字符串.

# 自定义类.
class A:
    c1 = 1 + 2j
    f1 = 2.0
    i1 = 3

    def __complex__(self):
        # __complex__的返回值必须是复数.
        return self.c1

    # def __float__(self):
    #     # __float__的返回值必须是浮点型.
    #     return self.f1

    # def __index__(self):
    #     # __index__的返回值必须是整型.
    #     return self.i1


# 实例化对.象
a = A()


# 以上三个方法都没有的话会报错.
# 英: TypeError: complex() first argument must be a string or a number, not 'A'.
# 中: 类型错误:complex() 第一个参数必须是字符串或数字, 而不是'a'.
print(complex(a))

D

delattr()
delattr函数: 删除对象的某个属性.
语法:
delattr(object, name)

delattr(x, 'foobar')相等于del x.foobar.

参数:
object: 对象.
name: 必须是对象中已经定义的属性.

返回值: None.
# 自定义类.
class A(object):
    # 定义类的属性.
    x = 1
    y = 2
    z = 3


# 实例化对象.
a = A()

# 对象没有定义属性会往上查, 找到类的属性.
print(a.x, a.y, a.z)  # 1 2 3

# 删除属性.
delattr(A, 'z')

print(a.z)
# 英: AttributeError: 'A' object has no attribute 'z'.
# 中 属性错误: 'A' 对象没有属性'z'.

dict()
dict()函数: 用于构造一个字典.
语法:
class dict([sep[, **kwarg]])

参数:
sep: 位置参数, 默认为None, 可以是mapping, iterable类型.
    mapping: 映射类型, 是一种关联式的容器类型, 它存储了对象与对象之间的映射关系.
    iterable: 可迭代对象.
**kwargs: 关键字参数.

字典(dict)是Python中唯一的映射类型, 映射字典 {'a': 1, 'b': 2}.
print(dict())  # {}  空字典

# 关键字参数构造字典.
print(dict(k1='v1', k2='v2'))  # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}

# 使用映射类型对象作为参数构造字典 .
print(dict(zip(['k1', 'k2'], ['v1', 'v2'])))  # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}

# 可迭代对象作为参数来构造字典.
print(dict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2')]))  # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}

# 一个键对多个值.
print(dict(k1=[1, 2]))  # {'k1': [1, 2]}
print(dict(zip(['k1'], [[1, 2], ])))  # {'k1': [1, 2]}
print(dict([('k1', [1, 2])]))   # {'k1': [1, 2]}

dir()
dir()函数: 不带参数时, 返回当前范围内的变量, 方法和定义的类型列表.
带参数时, 返回参数的属性, 方法列表.
如果参数对象定义了__dir__()方法, 则调用该方法.
如果参数对象没有定义__dir__()方法, 该方法将最大限度地收集参数信息.
语法:
dir(object)

参数:
object  对象, 变量, 类型.

返回值: 返回模块的属性列表.
# 查看当前脚本中的可用名称.
print(dir())
"""
 ['__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__',
 '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__']
"""

# 查看列表对象的方法.
print(dir([]))  
"""
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
"""

# 自定义类.
class A(object):
    # 定义dir方法.
    def __dir__(self):
        return 'xxx'


# 实例化对象.
a = A()
# 返回一个列表, 列表的元素是返回对象的元素.
print(dir(a))  # ['x', 'x', 'x']

divmod()
divmod()函数: 把除数和余数运算结果结合起来, 返回一个包含商和余数的元组(a // b , a % b 余数).
语法:
divmod(x, y) -> (quotient, remainder) == (x//y, x%y)
x//y 通过整除运算得到的结果.

参数:	
x: 被除数.
y: 除数.

返回值: 返回一个元组(, 余数).
print(divmod(7, 2))  # (3, 1)
print(divmod(8, 2))  # (4, 0)

# 自定义类.
class A:
    # 定义类型的属性.
    num = 7

    # divmod方法必须传递连个参数.
    def __divmod__(self, other):
        # 商.
        quotient = self.num // other
        # 余数.
        remainder = self.num % other

        return quotient, remainder


# 实例化对象.
a = A()
print(divmod(a, 2))

E

enumerate()
enumerate(): 将一个可遍历的数据对象(如列表, 元组或字符串)组合为一个索引序列, 
同时列出数据和数据下标, 通常搭配for循环使用.
语法:
enumerate([iterable[, start]])

参数:
iterable: 迭代器或其他支持的迭代的对象.
start: 下标, 起始位置, start默认为0.

返回值: 返回枚举对象.
枚举: 将对象可能存在的值一一列举出来.
list1 = ['a', 'b', 'c']

# 设置下标, 默认从0开始, 这里设置从1开始.
print(list(enumerate(list1, start=1)))  
# 返回的是一个枚举对象, 使用list转换处理才能显示值.
# [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

# 一般情况下搭配for使用.
for x, y in enumerate(list1, start=1):
    print(x, y)
    
"""
1 a
2 b
3 c
"""

eval()
eval()函数: 执行一个字符串表达式, 并返回表达式执行的结果.
语法:
eval(source, globals, locals)

参数:
source: , 可以是一个字符串表达式.
globals: 变量作用域, 全局命名空间, 如果被提供, 则必须是一个字典对象.
locals: 变量作用域, 局部命名空间, 如果被提供, 可以是任何映射对象.

三个名称空间只有一个生效, 其它两个的名称空间的名称不能被使用.
优先顺序:
locals > globals > 全局


返回值: 返回表达式计算结果.
print(eval('2 + 2'))  # 4
print(eval('2  * 3'))  # 6

my_len = eval('len("123")')
print(my_len)  # 3

# 实现 str 与 int, list, dict, tuple 之间的转化.
list1 = eval('[1, 2, 3, 4,]')
dict1 = eval("{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}")
tuple1 = eval('(1, 2, 3)')

print(list1, type(list1))  # [1, 2, 3, 4] <class 'list'>
print(dict1, type(dict1))  # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} <class 'dict'>
print(tuple1, type(tuple1))  # (1, 2, 3) <class 'tuple'>

# 名称查找.
a = 10

print(eval('a  * 3'))  # 30

# 优先顺序.
a = 10
b = 20
c = 30

# 没有设置globals与locals的参数, 使用全局名称.
print(eval('a + b + c'))  # 60

# globals参数出现, 以globals参数为主.
g = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}  

print(eval('a + b + c', g))  # 6

# locals参数出现, 以locals参数为主.
l = {'a': 11, 'b': 22, 'c': 33}  

print(eval('a + b + c', g, l))  # 66

# eval无法执行多行语句.
eval("""for i in range(5):
    print(i, end= " ")""")  # 0 1 2 3 4

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exec()
exec()函数: 执行储存在字符串或文件中的Python语句, 
相比于eval, exec可以执行更复杂的Python代码.
需要说明的是在Python2中exec不是函数, 而是一个内置语句(statement).
Python3中, exec()把statement和execfile()函数的功能整合了.
语法:
exec(source) -> None

参数:
source: , 可以是表示一个或多个Python语句的字符串, 也可以是compile()返回的代码对象.

返回值: None.
# 单行语句字符串.
exec('print("Hello World")')  # Hello World

# 多行语句字符串.
exec("""for i in range(5):
    print(i, end= " ")""")  # 0 1 2 3 4 

x = 10
# 将Python的表达写在字符串中.
expr = """
z = 30
sum = x + y + z
print(sum)
"""


y = 20
exec(expr)  # 60
exec(expr, {'x': 1, 'y': 2})  # 33
exec(expr, {'x': 1, 'y': 2}, {'y': 3, 'z': 4})  # 34

execfile()
execfile()函数: 执行文件中的Python语句, 返回表达式执行结果.
Python3中移除execfile()函数.
语法:
execfile(filename, globals, locals)

参数:
filename: 文件名.
globals: 变量作用域, 全局命名空间, 如果被提供, 则必须是一个字典对象.
locals: 变量作用域, 局部命名空间, 如果被提供, 可以是任何映射对象.

返回值: 返回表达式执行结果.
# 1.py 脚本文件.
print('hello word!')

# 2.py  在Python2.7下测试, 调用1.py脚本文件.
execfile('1.py')  # hello word!

# 同下
with open('1.py','r') as f:
    # 从文件中读取再执行.
    exec(f.read())  # hello word!
    
# Python3中移除execfile(), 代替方法如下:
# 获取文件句柄.
with open('1.py','r', encoding='utf8') as f:  # windows 一定要指定解码的格式.
    # 获取文件信息, 通过exec()函数执行.
    exec(f.read())  # hello word!
    

F

file()
file(): 创建一个file对象.
* Python3改为open()函数.
语法:
file([name[, mode[, buffering]]])

参数:
name: 文件名.
mode: 打开模式.
buffering: 值为0, 表示不缓冲, 如果为1表示进行行缓冲, 大于1为缓冲区大小.

返回值: 文件对象.
# a.txt
hello word!

# python 2.7中使用.
f = file('a.txt')
print f.read()  # hello word!

filter()
filter()函数: 过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回由符合条件元素组成的新列表.
该接收两个参数, 第一个为函数, 第二个为序列类型对象, 序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断, 
然后返回判断的结果True或False, 最后将返回True的元素放到新列表中.
语法:
filter(function_or_none, sequence) ->  list, string or tuple.

参数:
function_or_none: 判断函数或None.
sequence: 序列对象.

返回值: 
Python2.x 如果可迭代对象是字符串或元组, 则结果也具有该类型, 否则它总是一个列表.
Python3.x 返回迭代器对象.
# 过滤 n % 2 == 0
iterable = filter(lambda n: n % 2 == 0, range(10))
# 过滤对象, 是一个迭代器.
print(iterable)  # <filter object at 0x000001AAED027760>
# 将迭代器转为列表.
print(list(iterable))  # [0, 2, 4, 6, 8]

float()
float(): 将整数和纯数字字符串转换成浮点数.
语法:
class float([, x])

参数:
x: 整数和纯数字字符串对象.

返回值: 返回浮点数.
print(float(1))  # 1.0
print(float('1'))  # 1.0

format()
Python2.6开始, 新增了一种格式化字符串的函数str.format(), 它增强了字符串格式化的功能.
基本语法是通过{}:来代替以前的%.
format()函数可以接受不限个参数, 位置可以不按顺序.
# 不设置指定位置, 按默认顺序.
print("{} {}".format("hello", "world"))  # hello world

# 设置指定位置.
print("{0} {1}".format("hello", "world"))  # hello world

# 设置指定位置.
print("{1} {0} {1}".format("hello", "world"))  # world hello world

# {{}}取消转义.
print ("{{0}}".format('hello'))  # 打印{0} 而不是hello

 # 关键字参数.
print("网站名:{name}, 地址 {url}".format(name="百度", url="www.baidu.com"))

# 通过字典设置参数.
url = {"name": "百度", "url": "www.baidu.com"}
print("网站名:{name}, 地址 {url}".format(**url))  # ** 将字典 解压成 关键字参数形式

# 通过列表索引设置参数.
list1 = ['百度', 'www.baidu.com']
print("网站名:{0[0]}, 地址 {0[1]}".format(list1))  # 0 是必须的,固定的格式
"""
网站名:百度, 地址 www.baidu.com
网站名:百度, 地址 www.baidu.com
网站名:百度, 地址 www.baidu.com
"""

class A(object):
    def __init__(self, age):
        self.age = age

        
a = A(18)
# 参数是一个对象, 可以使用属性, 不可以使用方法!
print('age: {0.age}'.format(a))

数字格式输出描述
3.1415926{:.2f}3.14保留小数点后两位
3.1415926{:+.2f}+3.14带符号保留小数点后两位
-1{:+.2f}-1.00带符号保留小数点后两位
2.71828{:.0f}3不带小数
5{:0>2d}05数字补零 (填充左边, 宽度为2)
5{:x<4d}5xxx数字补x (填充右边, 宽度为4)
10{:x<4d}10xx数字补x (填充右边, 宽度为4)
1000000{:,}1,000,000以逗号分隔的数字格式
0.25{:.2%}25.00%百分比格式
1000000000{:.2e}1.00e+09指数记法
13{:>10d}13右对齐 (默认, 宽度为10)
13{:<10d}13左对齐 (宽度为10)
13{:^10d}13中间对齐 (宽度为10)
11{:b}.format(11)1011二进制
11{:d}.format(11)11十进制
11{😮}.format(11)13八进制
11{:x}.format(11)b十六进制
11{:#x}.format(11)0xb显示前缀
11{:#X}.format(11)0XB大写
^, <, > 分别是居中, 左对齐, 右对齐, 后面带宽度. 
: 号后面带填充的字符, 只能是一个字符, 不指定则默认是用空格填充.

+ 表示在正数前显示 +, 负数前显示 -,  (空格)表示在正数前加空格

b, d, o, x 分别是二进制, 十进制, 八进制, 十六进制.
frozenset()
frozenset(): 返回一个冻结的集合, 冻结后集合不能再添加或删除任何元素.
语法:
class frozenset([, seq]) -> frozenset object

参数:
seq: 可迭代的对象.

返回值: 返回冻结的集合对象, 如果不提供任何参数, 默认会生成空集合.
为什么需要冻结的集合(即不可变的集合)呢?
因为在集合的关系中, 有集合的中的元素是另一个集合的情况, 
但是普通集合(set)本身是可变的, 
那么它的实例就不能放在另一个集合中(set中的元素必须是不可变类型).

所以, frozenset提供了不可变的集合的功能, 当集合不可变时, 
它就满足了作为集合中的元素的要求, 就可以放在另一个集合中了.
list1 = [1, 2]
# 集合的元素必须是不可变类型.
set1 = {list1}  
# 英: TypeError: unhashable type: 'list' .
# 中: 类型错误:不可散列类型:'列表'.

# 创建不可变集合.
a = frozenset(range(10))
print(a)  # frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})

# 去重且无序的.
b = frozenset('hello') 
print(b)  # frozenset({'l', 'e', 'o', 'h'})

# 冻结集合作为集合的元素.
print({a, b})
# {frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}), frozenset({'o', 'e', 'l', 'h'})}

G

getattr()
getattr()函数: 返回一个对象属性值.
参数对象拥有.__getattr__()方法, 则会执行该方法.
语法:
getattr(object, name[, default]) -> value
[, default]这里表示可选形参, 默认值为None. 
','表示前面有参数, ','作为参数的分割符号, 前面没有参数则省略.

参数:
object: 对象.
name: 字符串类型, 对象属性.
default: 默认返回值, 如果不提供该参数, 在没有对应属性时, 将触发AttributeError异常.

返回值: 返回对象属性值.
# 自定义类.
class A(object):
    value = 1


# 实例化对象.
a = A()

# 获取对象的属性.
print(getattr(a, 'value'))  # 1

# 对象属性不存在, 使用设置的返回值.
print(getattr(a, 'value2', None))  # None

# 对象属性不存在, 不设置返回值, 则报错.
print(getattr(a, 'value3'))
# 英: AttributeError: 'A' object has no attribute 'value3'.
# 中: 属性错误:'A'对象没有属性'value3'.

# 自定义类.
class A(object):
    value = 1

    # getattr方法接收连个参数.
    def __getattr__(self, item):
        # 返回属性值.
        return self.item


# 实例化对象.
a = A()

# 获取对象的属性.
print(getattr(a, 'value'))

globals()
globals()函数: 以字典类型返回当前位置的全部全局变量.
语法:
globals() -> dictionary

参数: 

返回值: 以字典类型返回当前位置的全部全局变量.
num = 1
print(globals())

"""
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, 
'__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000020DB8D8D4A8>,
'__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>,
'__file__': 'F:/synchro/Project/测试/2.py', '__cached__': None, 'num': 1}
"""

H

hasattr()
hasattr()函数: 判断对象是否包含对应的属性.
语法:
hasattr(object, name)

参数:
object: 对象.
name: 字符串类型, 属性的名称.

返回值: 如果对象有该属性返回True, 否则返回False.
# 自定义类.
class A(object):
    value = 1

    
# 实例化对象.
a = A()

print(hasattr(a, 'value'))  # True
print(hasattr(a, 'value2'))  # False

hash()
hash()函数: 获取取一个对象(字符串或者数值等)的哈希值.
参数拥有.__hash__()方法, 则会执行该方法.
语法:
hash(object)

参数:
object: 对象.

返回值: 返回对象的哈希值.
# 数字
print(hash(123))  # 123

# 字符串
str1 = '123'
print(hash(str1))  # 2565105887977682760  每一次都不一样

# 自定义类.
class A:
    # 定义类的属性
    value = 1
	# 定义hash方法.
    def __hash__(self):
        return hash(self.value)


# 实例化对象.
a = A()
# 对象调用.__hash__()方法.
print(hash(a))

help()
help()函数: 查看函数或模块用途的详细说明.
语法:
help([object])
[object]这里表示可选位置参数.

参数:
object: 对象, 可选.

返回值: 返回对象帮助信息.
# 查看hash()函数的信息.
print(help(hash))
"""
hash()函数使用信息...
"""

hex()
hex()函数: 10进制整数转换成16进制, 以字符串形式表示.
语法:
hex(number) -> string

参数:
number: 10进制整数.

返回值: 返回10进制整数的16进制数, 以字符串形式表示.
base = hex(255)
print(base, type(base))  # 0xff <class 'str'>

# hex只接受整型参数, 否则会报错: 
# 英: TypeError: 'A' object cannot be interpreted as an integer.
# 中: TypeError:“A”对象不能解释为整数.
# 那么自定义对象继承整型即可.
class A(int):
    value = 1

    # 定义hex方法.
    def __hex__(self):
        # 返回参数.
        h_str = hex(self.value)
        return h_str


# 实例化对象.
a = A()
# 调用.__has__()方法.
print(hex(a))

I

id()
id()函数: 返回对象的唯一标识符, 以整数形式表示.
CPython中id()函数用于获取对象的内存地址.
语法:
id(object) -> integer

参数:
object: 任意对象.

返回值: 返回对象的内存地址.
num = 1
num_id = id(num)
print(num_id)  # 2141816777008
print(hex(num_id))  # 0x1f2ae3a6930, 真正的内存地址.

input()
Python3.x :
	input()函数接受一个标准输入数据, 返回为str类型.
	注意:
	python3里input()默认接收到的是str类型.

Python2.x :
	input()相等于eval(raw_input(prompt)), 用来获取控制台的输入.
	raw_input()将所有输入作为字符串看待, 返回字符串类型.
	而input()在对待纯数字输入时具有自己的特性, 它返回所输入的数字的类型(int, float).
	
	注意:
	input()和raw_input()这两个函数均能接收字符串 , 
	但raw_input()直接读取控制台的输入(任何类型的输入它都可以接收)
	而对于input(), 它希望能够读取一个合法的python表达式, 	
	即你输入字符串的时候必须使用引号将它括起来, 否则它会引发一个SyntaxError.
	除非对input()有特别需要, 否则一般情况下我们都是推荐使用 raw_input() 来与用户交互.
	
* Python3.x中的input()等于Python2.x中的raw_input().
语法:
input([prompt]) -> value

参数:
prompt: 打印的参数.

返回值: 输入的值.
# python2下的input
a = input('input>>>:')
print(a, type(a))

b = input('input>>>:')
print(b, type(b))

c = input('input>>>:')
print(c, type(c))

f = input('input>>>:')
print(f, type(f))  

运行终端显示:
input>>>:1  # 输入数字1 绑定给变量a
(1, <type 'int'>)  
input>>>:'a'  # 输入字符a 绑定给变量b
('a', <type 'str'>)  
input>>>:a  # 没有带'' 被认为是变量名
(1, <type 'int'>)
input>>>:f  
Traceback (most recent call last):
....
: NameError: name 'f' is not defined.
: 名称错误:名称'f'未定义.
int()
int(): 将一个存数字字符串或数字转换为整型, 复数不可以转.
语法:
class int([x[, base=10]])
int(x=0) -> int
int(x, base=10) -> int

参数:
x: 纯数字字符串或整型数字类型, 复数不可以转.
   如果参数对象有.__int__()方法, 则调用该方法, 对于浮点数, 则将向零截断.
base: 进制数, 默认十进制. 如果是带参数base的话, 参数x必须是字符串.

返回值: 返回整型数据.
print(int())  # 不传入参数时, 得到结果0, 源码设置的.
print(int(1.1))  # 1
print(int(True))  # 1
print(int(False))  # 0


print(int('10'))  # 10
print(int('10', base=2))  # 二进制 '10'  --> 十进制 2
print(int('10', base=8))  # 八进制 '8'   --> 十进制 8
print(int('10', base=16))  # 十六进制 '10' --> 十进制 16

# 自定义类.
class A:
    # 定义int方法
    def __int__(self):
        return 1


# 示例化对象.
a = A()
print(int(a))

isinstance()
isinstance()函数: 判断一个对象是否是一个已知的类型.
如果要判断两个类型是否相同推荐使用isinstance().
语法:
isinstance(x, A_tuple) -> bool

参数:
x: 实例对象.
A_tuple: 可以是直接或间接类名, 基本类型或者由它们组成的元组.

返回值: 如果对象的类型与参数二的类型相同则返回True, 否则返回False.
a = 0

print(isinstance(a, int))  # True

print(isinstance(a, str))  # False

print(isinstance(a, (int, float, str)))  # True
isinstance()与type()区别:

type()不会认为子类是一种父类类型, 不考虑继承关系.

isinstance()会认为子类是一种父类类型, 考虑继承关系.

如果要判断两个类型是否相同推荐使用isinstance().
# 自定义对象.
class A(object):
    pass


# 实例化对象.
a = A()


# 判断对象a是否为类A的实例.
print(isinstance(a, A))  # True
# 判断对象a的类是否是类A.
print(type(a) == A)  # True

# 自定义对象.
class B(A):
    pass


# 实例化对象.
b = B()
# 判断对象b是否为类B的实例.
print(isinstance(b, A))  # True
# 判断对象b的类是否是类B.
print(type(b) == A)  # False, 不考虑继承.

issubclass()
issubclass()函数: 判断某个类, 是否是为某个类的子类.
语法:
issubclass(x, A_tuple) -> bool

参数:
x: 类名, 子类.
A_tuple: 类名, 基类.

返回值: 如果x是A_tuple的子类则返回True, 否则返回False.
# 自定义类.
class A(object):
    pass


# 自定义类.
class B(A):
    pass


# 判断类B是否为类A的子类.
print(issubclass(B, A))  # True

# 判断类B是否为类object的子类.
print(issubclass(B, object))  # True

iter()
iter()函数: 将可迭代对象转为迭代器对象.
语法:
iter(source[, sentinel])

参数:
source: 来源, 一个迭代的集合对象.
sentinel: 当第二个参数提供时, 第一个参数必须是一个可被调用对象.
    创建的迭代对象, 在调用__next__方法的时候会调用这个可被调用对象,
    当返回值和sentinel值相等时, 将抛出StopIteration异常, 终止迭代.

返回值: 迭代器对象.
iterator = iter([1, 2, 3])
# 迭代取值
print(iterator.__next__())  # 1

for i in iterator:
    print(i)  # 2 3
    
# 自定义函数.
def a():
    return 123


# 可被调用对象.
callable_iterator = iter(a, None)
print(callable_iterator.__next__())  # 123
print(callable_iterator.__next__())  # 123

# 可调用迭代器, 不要使用for循环调用, 否则会出现死循环.

# 自定义类.
class IterTest:
    def __init__(self):
        self.start = 0
        self.end = 10

    def get_next_value(self):
        current = self.start
        if current < self.end:
            self.start += 1
        # 自定义异常, 限制迭代器只能取到9.
        else:
            raise StopIteration

        # 返回值.
        return current


# 实例化对象.
iterTest = IterTest()

# 可调用迭代器.
callable_iterator = iter(iterTest.get_next_value, 4)
print(next(callable_iterator))
print(next(callable_iterator))
print(next(callable_iterator))
print(next(callable_iterator))
# , 当返回值为第二个参数的值时, 报StopIteration异常.
print(next(callable_iterator))

L

len()
len()函数: 返回对象(字符, 列表, 元组等)的长度或项目的个数.
CPython中: 对于大于sys.maxsize的长度, 如range(2 ** 100)会引发OverflowError(溢出错误).
参数对象拥有.__len__()方法, 则会调用该方法.
语法:
len(object) -> integer

参数:
object: 对象.

返回值: 返回对象的长度或项目的个数.
str1 = "hello"
# 字符串的长度.
print(len(str1))  # 5

l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 列表元素的个数.
print(len(l1))  # 5

import sys
print(sys.maxsize)  # 9223372036854775807
print((2 ** 100))  # 1267650600228229401496703205376

r1 = range(2 ** 100)
print(len(r1))  # 溢出错误: Python int 太大,无法转换为C ssize_t

# 自定类
class A:
	# 定义len方法, 设置为静态方法, 不需要使用self参数.
    @staticmethod
    def __len__():
        return 5


# 实例化对象.
a = A()
print(len(a))  # 5

list()
list(): 将可迭代对象转换为列表.
注意点: 元组与列表是非常类似的, 区别在于元组的元素值不能修改, 元组是放在括号中, 列表是放于方括号中.
语法:
list([, seq])

参数:
seq: 要转换为列表的可迭代对象.
list(): 新的空列表列表
list(iterable): 从可迭代项初始化的新列表, 意思就是将可迭代对象转为列表, 每个项最为列表的元素.

返回值: 返回列表.
# 参数必须是一个迭代对象, 默认是(), ()是可迭代对象.
t0 = list(())
print(t0)  # []

str1 = 'hello'
t1 = (1, 2, 3, 4, 5)

print(list(str1))  # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
print(list(t1))  # [1, 2, 3, 4, 5]

locals()
locals()函数: 以字典类型返回当前位置的全部局部变量.
语法:
locals() -> dictionary

参数: None.

返回值: 返回字典类型的局部变量.
# 自定义函数.
def func():
    a = 1
    print(locals())  # {'a': 1}


func()


# 自定义类.
class A(object):
    a = 2
    print(locals())
    # {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'A', 'a': 2}


A()

long()
long(): 将数字或字符串转换为一个长整型.
参数对应有.__long__()方法, 则会调用改方法.
Python3.x 版本已删除long()函数.
语法:
class long([x[, base=10]])

参数:
x: 纯数字的字符串或数字.
base: 可选, 进制数, 默认十进制.

返回值: 返回长整型数.
str1 = '1'
l1 = long(str1)
print l1  # 1
print type(l1)  # <type 'long'>

str1 = '1'
l1 = long(str1)

print long()  # 0
print l1  # 1
print type(l1)  # <type 'long'>

print long('0101', base=2)  # 5

# coding:UTF8
# Python2.7
class A(long):
    # Python2中, self没有使用不会提示.
    def __long__(self):
        return 1000


a = A()
# 让类继承long, 否则会不识别a的类型会高亮提示, 可省略提示.
print long(a)

M

map()
map()函数: 根据提供的函数对指定序列做映射.
语法:
map(function, sequence, *sequence_1)
map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
[, sequence, ...]这里表示是可选可变长位置参数, '...'表示可以接收更多参数.

参数:
function: 处理序列元素的函数.
sequence: 一个或多个序列.

第一个参数是一个函数, 第二个参数是一个序列, 序列中的每一个元素调用function函数, 
map函数返回的新列表元素是每次function函数的返回值.

返回值:
Python 2.x 返回列表.
Python 3.x 返回迭代器.
# 计算平方
def square(i):
    return i * i


# (一个函数, 一个可迭代对象.)
iterable1 = map(square, range(0, 10))
print(list(iterable1))  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# (一个匿名函数, 一个可迭代对象.)
iterable2 = map(lambda i: i * i, range(0, 10))
print(list(iterable2))  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# (一个匿名函数, 两个可迭代对象)
iterable3 = map(lambda x, y: x + y, range(0, 10), range(0, 10))
print(list(iterable3))  # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

max()
max()函数: 返回给定参数的最大值, 参数可以为序列.
语法:	
max(*args, **kwargs)

使用方法:
max(iterable[, key=func]) -> value
max(a, b, c, ...[, key=func]) -> value

参数:
args: 接收多个位置参数, 参数类型需要支持大于'>'符号比较(内部实现方式).

返回值: 返回给定参数的最大值.
print(max(1, 2, 3))  # 3
print(max('a', 'b', 'c'))  # c, 字符比较, 会转为对应的ASCII十进制进行比较.

min()
返回给定参数的最小值, 参数可以为序列.
语法:
min(*args, **kwargs)

使用方法:
min(iterable[, key=func]) -> value
min(a, b, c, ...[, key=func]) -> value

参数:
args: 接收多个位置参数, 参数类型需要支持小于'<'符号比较(内部实现方式).

返回值: 返回给定参数的最小值.
print(min(1, 2, 3))  # 1
print(min('a', 'b', 'c'))  # a, 字符比较, 会转为对应的ASCII十进制进行比较.

N

next()
next()函数: 返回迭代器的下一个项目, 函数会调用对象的.__next__()方法.
next()函数要和生成迭代器的iter()函数一起使用.
语法:
next(iterable[, default])

参数:
iterable: 可迭代对象.
default: 可选, 用于设置在没有下一个元素时返回该默认值, 
	如果不设置, 又没有下一个元素则会触发StopIteration异常.

返回值: 返回下一个项目.
it = iter([1, 2])
print(next(it))  # 1
print(next(it))  # 2

# 设置默认值
print(next(it, 'no'))  # no
# 不设置默认值
print(next(it))  # StopIteration

# 自定义类.
class A:
    # 定义类属性.
    end = 0
	
    # 定义next方法.
    def __next__(self):
        # 类属性自加.
        self.end = self.end + 1
        return self.end


# 实例化对象.
a = A()
# 迭代取值.
print(next(a))  # 1
print(next(a))  # 2
print(next(a))  # 3

O

object()
object(): 返回一个新的无特征实例, 该实例没有实例属性, 不能被赋予任何属性.
您不能向这个对象添加新的属性或方法.
这个对象是所有类的基础, 它拥有所有类默认的内置属性和方法.
语法:
object()

参数: 无参数.

返回值: 返回一个新的无特征实例.
x = object()
print(x, type(x))  # <object object at 0x00000243C78DB0F0> <class 'object'>

oct()
oct()函数: 将一个整数转换成8进制字符串.

Python2.x版本的8进制以0作为前缀表示.
Python3.x版本的8进制以0o作为前缀表示.
语法:
oct(number) -> string

参数:
number: 整数.

返回值: 返回整型数字的8进制字符串.
# Python2
print(oct(11))  # 013

# Python3
print(oct(11))  # 0o13

open()
open()函数: 打开一个文件, 并创建一个file对象, 使用对象相关的方法对文件进行读写.
语法:
open(name[, mode[, buffering[...省略, 还有几个不怎么使用的参数]]])

参数:
name: 一个包含了你要访问的文件名称的字符串值.
mode: 决定了打开文件的模式, : 只读, 写入, 追加等.
	所有可取值见如下的完全列表.这个参数是非强制的, 默认文件访问模式为只读(r).

buffering : 如果 buffering 的值被设为 0, 就不会有寄存.
    如果buffering的值取1, 访问文件时会寄存行.
    如果将buffering的值设为大于1的整数, 表明了这就是的寄存区的缓冲大小.
    如果取负值, 寄存区的缓冲大小则为系统默认.
模式描述
t文本模式 (默认).
x写模式, 新建一个文件, 如果该文件已存在则会报错.
b二进制模式.
+打开一个文件进行更新(可读可写).
U通用换行模式(不推荐).
r以只读方式打开文件.文件的指针将会放在文件的开头.这是默认模式.
rb以二进制格式打开一个文件用于只读.文件指针将会放在文件的开头.这是默认模式.一般用于非文本文件如图片等.
r+打开一个文件用于读写.文件指针将会放在文件的开头.
rb+以二进制格式打开一个文件用于读写.文件指针将会放在文件的开头.一般用于非文本文件如图片等.
w打开一个文件只用于写入.如果该文件已存在则打开文件, 并从开头开始编辑, 即原有内容会被删除.如果该文件不存在, 创建新文件.
wb以二进制格式打开一个文件只用于写入.如果该文件已存在则打开文件, 并从开头开始编辑, 即原有内容会被删除.如果该文件不存在, 创建新文件.一般用于非文本文件如图片等.
w+打开一个文件用于读写.如果该文件已存在则打开文件, 并从开头开始编辑, 即原有内容会被删除.如果该文件不存在, 创建新文件.
wb+以二进制格式打开一个文件用于读写.如果该文件已存在则打开文件, 并从开头开始编辑, 即原有内容会被删除.如果该文件不存在, 创建新文件.一般用于非文本文件如图片等.
a打开一个文件用于追加.如果该文件已存在, 文件指针将会放在文件的结尾.也就是说, 新的内容将会被写入到已有内容之后.如果该文件不存在, 创建新文件进行写入.
ab以二进制格式打开一个文件用于追加.如果该文件已存在, 文件指针将会放在文件的结尾.也就是说, 新的内容将会被写入到已有内容之后.如果该文件不存在, 创建新文件进行写入.
a+打开一个文件用于读写.如果该文件已存在, 文件指针将会放在文件的结尾.文件打开时会是追加模式.如果该文件不存在, 创建新文件用于读写.
ab+以二进制格式打开一个文件用于追加.如果该文件已存在, 文件指针将会放在文件的结尾.如果该文件不存在, 创建新文件用于读写.
file对象方法:

file.read([size]): size 未指定则返回整个文件, 如果文件大小 >2 倍内存则有问题, 
f.read()读到文件尾时返回""(空字串).

file.readline():返回一行.

file.readlines([size]) : 返回包含size行的列表, size 未指定则返回全部行.

for line in f: print line : 通过迭代器访问.

f.write("hello\n"):如果要写入字符串以外的数据,先将他转换为字符串.

f.tell():返回一个整数,表示当前文件指针的位置(就是到文件头的字节数).

f.seek(偏移量,[起始位置]):用来移动文件指针.

偏移量: 单位为字节, 可正可负
起始位置: 0 - 文件头, 默认值; 1 - 当前位置; 2 - 文件尾
f.close() 关闭文件

# 1.txt
hello word!
f = open('1.txt')
print(f.read())  # hello word!
f.close() 

ord()
ord()函数: 返回参数对应的ASCII数值, 或者Unicode数值, 
如果所给的Unicode字符超出了你的Python定义范围, 则会引发一个TypeError的异常.
语法:
ord(c) -> integer

参数:
c: 长度为1的字符, ord('')是不可以的!.

返回值: 返回值是对应的十进制整数.
print(ord('你'))  # 20320
print(ord('好'))  # 22909
print(ord(''))  # 报错
# 英: TypeError: ord() expected a character, but string of length 0 found.
# 中: 类型错误: ord()应为字符, 但找到了长度为0的字符串.

P

pow()
pow()函数: 计算幂次方.
内置pow()函数语法:
pow(x, y[, z])

参数:
x: 底数.
y: 指数.
z: 求模被除数.
没有参数z, 计算x的y次方, 如果z在存在, 则再对结果进行取模, 其结果等效于pow(x, y) % z.

返回值: 返回x的y次方的值.

math模式pow方法语法:
import math
math.pow(x, y)

参数:
x: 底数.
y: 指数.

返回值: 返回x的y次方的值.

内置pow()函数会把参数作为整型, 而math模块的pow方法则会把参数转换为float类型.
import math

print(math.pow(2, 8))  # 256.0

print(pow(2, 8))  # 256

# 求模 256 % 5 
print(pow(2, 8, 5))  # 1

# 自定义类.
class A:
    # 定义init方法, num为底数.
    def __init__(self, num):
        self.num = num

    # 定义pow方法, power为指数, modulo为求模被除数.
    def __pow__(self, power, modulo=None):
        # 判断是否求模.
        if modulo:
            return self.num ** power % modulo

        # 求幂
        return self.num ** power


# 实例化对象.
a = A(2)

# 调用pow方法.
print(pow(a, 8))  # 256
print(pow(a, 8, 5))  # 1

print()
print()函数: 用于打印输出, 最常见的一个函数.
在Python3.3版增加了flush关键字参数.
print在Python3.x是一个函数, 但在Python2.x版本不是一个函数, 只是一个关键字.
语法:
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)

参数:
objects: 复数, 表示可以一次输出多个对象.输出多个对象时, 需要用','分隔.
sep: 用来间隔多个对象, 默认值是一个空格.
end: 用来设定以什么结尾.默认值是换行符'\n', 可以换成其他字符串.
file: 要写入的文件对象.
flush: 输出是否被缓存通常决定于file参数, 如果是文件看不到任何效果.
	参数默认为False, 如果为True, 就会被强制刷新. 

返回值: None.
# 多个字符串没用使用分割符号, 看起来像是合并的.
print('a''b')  # ab
# 默认间接符号为空格.
print('a', 'b')  # a b
# 设置间隔符为点.
print('a', 'b', sep='.')  # a.b
# 设置结束符为空, 就是没有的意思.
print('a', end='')  # ab
print('b')

# file参数使用.
with open('test.txt', mode='wt', encoding='utf8') as wf:
    print('写入文件中.', end='', file=wf)

# flush参数使用.
import time

print('加载中', end='')
for i in range(10):
    # 在交互模式下才能看出flush参数的作用, 设置为True的区别.
    print('.', end='', flush=True)  # 加载中.......... 一个点一个点的出现.
    time.sleep(0.5)
    
property()
property(): 返回新式类的属性值, 继承object的类都是新式类.
语法:
class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])

参数:
fget: 获取属性值的函数.
fset: 设置属性值的函数.
fdel: 删除属性值函数.
doc: 属性描述信息.

返回值: 返回新式类属性.
# 自定义类.
class A(object):
    # 初始化方法.
    def __init__(self):
        self._x = 1

    # 查
    def get_x(self):
        """
        帮助文档: ...
        函数介绍: ...
        "I'm the 'x' property."
        return self._x
        """
        return self._x

    # 改
    def set_x(self, value):
        self._x = value

    # 删
    def del_x(self):
        del self._x

    # 顺序必须是 查 改 删  属性
    x = property(get_x, set_x, del_x, "I'm the 'x' property.")


# 实例化对象.
a = A()
# 触发get_x方法.
print(a.x)  # 1

a.x = 2  # c.x = value 触发set_x方法.

print(a.x)  # 2

del a.x  # 触发 del_x方法.

# 查看类的x属性介绍. a.__class__ 获取到类.
print(a.__class__.x.__doc__)  # I'm the 'x' property.

如果给定doc参数, 其将成为这个属性值的docstring, 
否则property函数就会复制fget函数的docstring(如果有的话).
docstring --> 帮助文档.
property的getter, setter和deleter方法同样可以用作装饰器.
这个代码和上个例子完全相同, 但要注意这些额外函数的名字和property下的一样, 例如这里的 x.
class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = 1

    @property
    def x(self):
        """
        帮助文档: ...
        函数介绍: ...
        "I'm the 'x' property."
        return self._x
        """
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

    @x.deleter
    def x(self):
        del self._x


c = C()
#  触发getter装饰的方法, 获取属性值.
print(c.x)  # 显示 1  

# 触发setter装饰的方法, 修改属性值.
c.x = 2  # c.x = value 

print(c.x)  # 2

# 触发 @deleter装饰的方法.
del c.x  

# 显示帮助文档的信息
print(c.__class__.x.__doc__)  

""""        
        帮助文档: ...
        函数介绍: ...
        "I'm the 'x' property."
        return self._x
""""

R

range()
Python2.x中range()函数: 返回一个整数序列列表.
Python3.x中range()函数: 返回一个可迭代对象.
语法:
range(start, stop[, step])

参数:
start: 起始值. 默认是从0开始, 例如range(5)等价于range(0,  5).
stop: 结束值, 但不包括stop, 例如:range(0,  5)值为[0, 1, 2, 3, 4]没有5.
step: 步长, 默认为1, 例如: range(0,  5)等价于range(0, 5, 1).

返回值:
python2.x  整数序列列表.
python3.x  可迭代对象.
r1 = range(0, -10, -1)
print(r1)  # range(0, -10, -1)
print(list(r1))  # [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

print(list(range(0)))  # []

print(list(range(10, 0)))  # []

print(list(range(10, 0, -1)))  # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

reduce()
reduce()函数: 对序列参数中的元素进行累积.

Python3.x中将reduce()函数移到functools模块, 导入方式: from functools import reduce.
语法:
reduce(function, sequence[, initial]) -> value

参数:
function: 函数, 接收两个参数, 先对集合中的第 1, 2 个元素进行操作, 得到的结果再与第三个数据计算.
sequence: 可迭代对象, 对这个对象的元素累加.
initial: 初始参数, 可选.

返回值: 返回函数计算结果.
# -*- coding: UTF-8 -*- Python2.7

# 两数相加.
def add(x, y):  
    return x + y

# 计算列表和:1+2+3+4+5.
sum1 = reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])
# 使用 lambda 匿名函数.
sum2 = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])  
print(sum1)  # 15
print(sum2)  # 15

# 两数相加.
def add(x, y):  
    return x + y

# 计算列表和:1+2+3+4+5.
sum1 = reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])  
# 使用 lambda 匿名函数.
sum2 = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])  
print(sum1)  # 15
print(sum2)  # 15

reload()
reload()函数: 重新载入之前载入的模块.
在Python2.x ~ Python3.3版本移到 imp 包中(Python2.x 也可以导入 imp 包使用),
Python3.4 之后到版本移到了 importlib 包中.
语法:
reload(module)

参数:
module  模块对象.

返回值: 返回模块对象.
# -*- coding: UTF-8 -*- Pytohn2.7
import sys

# 获取python编辑器当前使用的编码
print sys.getdefaultencoding()  # ascii

reload(sys)
# 使用 reload重新载入模块, 执行这个代码后sys可以使用setdefaultencoding方法设置编码格式否则
# AttributeError: 'module' object has no attribute 'setdefaultencoding'
# 属性错误:'模块'对象没有属性'setdefaultencoding'


sys.setdefaultencoding('utf8')  # 设置编码
print sys.getdefaultencoding()  # utf8

在桌面下新建test文件, 在test文件下新建test1.py文件.
# test1.py
def func():
    print(123)
    
启动命令行窗口, 切换路径到test目录下, 进入Python的交互模式.
C:\Users\13600\Desktop\test>python3
Python 3.9.4 ...
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
# 导入test1模块
>>> import test1
# 执行func函数.
>>> test1.func()
123
# 修改test1.py的print(123)为print(456)
# 执行func函数, 文件没有刷新...
>>> test1.func()
123

# 导入reload模块.
from importlib import reload
# 重载模块, 刷新文件.
>>> reload(test1)
<module 'test1' from 'C:\\Users\\13600\\Desktop\\test\\test1.py'>
# 执行func函数.
>>> test1.func()
456

repr()
repr()函数: 将对象转化为供解释器读取的形式.

str()函数用于将值转化为适于人阅读的形式, 而repr()转化为供解释器读取的形式.
语法:
repr(object) -> string

参数:
object: 对象.

返回值: 返回一个对象的str格式.
# 交互模式.
>>> s = 'hello world'
>>> repr(s)
"'hello world'"
>>> s = 123
>>> repr(s), type(repr(s))
('123', <type 'str'>)
repr()函数得到的字符串通常对python比较友好, 也可以用来重新获得该对象, 
通常情况下obj==eval(repr(obj))这个等式是成立的.
>>> obj='I love Python'
>>> obj==eval(repr(obj))
True
>>> obj='I love Python'
>>> obj==eval(str(obj))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<string>", line 1
    I love Python
         ^
# 英: SyntaxError: invalid syntax.
# 中: 语法错误:无效语法.

reverse()
reverse()方法: 对象列表的元素进行反向排序.
语法:
list.reverse()

参数: None.

返回值: 该方法没有返回值, 但是会对列表的元素进行反向排序.
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
l1.reverse()
print(l1)  # [5, 4, 3, 2, 1]

# 自定义方法.
class A:
    def __init__(self):
        self.l1 = [1, 2, 3]

    def __reversed__(self):
        return self.l1.reverse()


# 实例化对象.
a = A()
# reversed 没有封装成单独的函数.
a.__reversed__()
print(a.l1)  # [3, 2, 1]

round()
round()函数: 返回浮点数x的四舍五入值.
语法:
round(number[, ndigits]) -> floating point number

参数:
number: 数值表达式.
ndigits: 数值表达式, 表示从小数点位数.

返回值: 返回浮点数x的四舍五入值.
print(round(3.1415926, 1))  # 3.1
print(round(3.1415926, 2))  # 3.14
print(round(3.1415926, 3))  # 3.142

S

set()
set(): 创建一个无序不重复元素集, 可进行关系测试, 删除重复数据, 还可以计算交集, 差集, 并集等.
语法:
class set([sep])

使用方法:
set() -> new empty set object, 新的空集合对象.
set(iterable) -> new set object, 新的集合对象.

参数说明:
sep: 可迭代对象对象, 不可以支持存放可变类型的数据, 可以放可变类型的变量.

返回值: 返回新的集合对象.
l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
print(set(l1))

# 这样的写个会出现提示: 函数调用可被替换为集合文字, 
# 意思就是说这样写{1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5} 得了, 之前那样写费事.
print(set([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]))

l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
l2 = [4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 去重
s1 = set(l1)
print(s1)  # {1, 2, 3, 4, 5}

s2 = set(l2)

# 交集
print(s1 & s2)  # {4, 5}

# 并集
print(s1 | s2)  # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

# 差集
print(s1 - s2)  # {1, 2, 3}

setattr()
setattr()函数: 设置对象的属性值, 如果属性不存在会创建一个新的对象属性, 并对属性赋值.
语法:
setattr(object, name, value)

参数:
object: 对象.
name: 字符串, 对象属性.
value: 属性值.

返回值: None.
# 自定义类.
class A(object):
    value = 1


# 初数化对象.
a = A()

# 获取属性值, value.
print(getattr(a, 'value'))

# 设置属性, value.
setattr(a, 'value', 5)

print(getattr(a, 'value'))  # 5

# 自定义类.
class A(object):
    # 定义属性值.
    value = 1


# 初始化对象.
a = A()

# 获取属性值, value.
print(getattr(a, 'value'))

# 设置属性, value.
setattr(a, 'value', 5)

print(getattr(a, 'value'))  # 5

slice()
slice(): 实现对象切片, 主要用在切片操作函数里的参数传递.
语法: 
class slice(step)
这里的step是__init__的参数, 必须传递.

使用方法:
slice(stop) 设置一个参数是默认是stop.
slice(start, stop[, step])

参数:
start: 起始位置.
stop: 结束位置.
step: 间距.

返回值: 返回一个切片对象.
# 切片对象.
my_slice = slice(1, 5, 2)

print(my_slice, type(my_slice))  # slice(1, 5, 2) <class 'slice'>

# 生成一个序列对象.
arr = range(10)

# 切片操作.
arr_slice = arr[my_slice]
print(arr_slice, type(arr_slice))  # range(1, 5, 2) <class 'range'>

# 切片后还是一个迭代器, 使用list转换下.
print(list(arr_slice))  # [1, 3]

sorted()
sorted()函数: 对可迭代的对象进行排序操作.
sort与sorted 区别:
sort是应用在list上的方法, sorted可以对所有可迭代的对象进行排序操作.
list的sort方法返回的是对已经存在的列表进行操作, 无返回值, 
而内置函数sorted方法返回的是一个新的list, 而不是在原来的基础上进行的操作.
语法:
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list

参数:
iterable: 可迭代对象.

cmp: 比较的函数, 这个具有两个参数, 参数的值都是从可迭代对象中取出, 
	此函数必须遵守的规则为, 大于则返回1, 小于则返回-1, 等于则返回0. Python3这个参数移除.
	      
key: 主要是用来进行比较的元素, 只有一个参数, 具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中, 
	指定可迭代对象中的一个元素来进行排序.
	      
reverse: 排序规则, 默认为False, 升序, reverse = True降序.

返回值: 返回重新排序的列表.
a = [5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]

# 升序
print(sorted(a))  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

# 降序
print(sorted(a, reverse=True))
# [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

# -*- coding: UTF-8 -*- Pytohn2.7

L = [{1: 5}, {1: 3}, {1: 1}, {1: 9}]

def f2(a, b):
    print(a, b)  # 两两比较, 值大的继续和后面的值继续比较大小, 小的往前排.
    print(a[1], b[1])
    return a[1] - b[1]

L.sort(cmp=f2)
print L

# 利用key.
new_L = sorted(L, key=lambda x: x[1])  

print new_L  # [{1: 1}, {1: 3}, {1: 5}, {1: 9}]

# -*- coding: UTF-8 -*- Pytohn2.7

L = [(100, 1), (300, 3), (200, 2),  (400, 4)]
# 设置cmp参数, 自定义规则.
print sorted(L, cmp=lambda x, y: cmp(x[1], y[1]))  
# [(100, 1), (200, 2), (300, 3), (400, 4)] 按 1324 的大小顺序排序

# -*- coding: UTF-8 -*- Pytohn2.7

students = [('kid', 'A', 15), ('qz', 'B', 12), ('qq', 'C', 10)]

# 按等级排序.
new_students1 = sorted(students, key=lambda s: s[1])  
# 按年龄排序.
new_students2 = sorted(students, key=lambda s: s[2])  

print new_students1  # [('kid', 'A', 15), ('qz', 'B', 12), ('qq', 'C', 10)]
print new_students2  # [('qq', 'C', 10), ('qz', 'B', 12), ('kid', 'A', 15)]

staticmethod()
staticmethod()函数: 返回函数的静态方法.
该方法不强制要求传递参数.
使用装饰器@staticmethod.参数随意, 没有'self''cls'参数, 
但是方法体中不能使用类或实例的任何属性和方法.
语法:
staticmethod(function)

参数: None.
# 自定义类.
class A(object):
    # 设置方法为静态方法, 可以不接受默认参数self.
    @staticmethod
    def func():
        print('123')



# 类可是使用静态方法.
A.func()  # 123 

# 实例化对象.
obj = A()
# 对象可是使用静态方法.
obj.func()  # 123 

str()
str(): 将对象转化str格式.
语法:
class str(object='') -> string

参数:
object: 对象.

返回值: 返回一个对象的str格式.
s = str(123)
print(s, type(s))  # 123 <class 'str'>

sum()
sum()函数: 对序列进行求和计算.
语法:
sum(iterable[, start]) -> value

参数:
iterable: 可迭代对象, :列表, 元组, 集合.
start: 指定相加的参数, 如果没有设置这个值, 默认为0.

返回值: 返回计算结果.
print(sum([0, 1, 2]))  # 3

# 元组计算总和后再加 1.
print(sum((2, 3, 4), 1))  # 10

# 列表计算总和后再加 2.
print(sum([0, 1, 2, 3, 4], 2))  # 12

super()
super(): 用于调用父类(超类)的一个方法.
是用来解决多重继承问题的, 直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题, 
但是如果使用多继承, 会涉及到查找顺序(MRO), 重复调用(菱形继承)等种种问题.

MRO: 是类方法解析顺序表, 继承父类方法时的顺序表.
Python3可以使用直接使用super().xxx 代替 super(Class, self).xxx .
语法:
super(type1 [, object-or-type])

参数:
type: 类名称.
object-or-type: 对象或类, 一般是self.

返回值: None.
# 自定义类.
class A:
    def add(self, x):
        y = x + 1
        print(y)

        
# 自定义类, 继承A.
class B(A):
    def add(self, x):
        # 子类调用父类的方法.
        super().add(x)  # 执行A类中的add方法, 把参数x传递给方法.


# 实例化对象.
b = B()
b.add(2)  # 3

# -*- coding: UTF-8 -*- Python2.7
# 自定义类, Python2.x记得继承object, Python3.x默认继承object.
class A(object): 
    # 定义add方法.
    def add(self, x):
        y = x + 1
        print(y)

        
# 自定义类.
class B(A):
    # 定义add方法.
    def add(self, x):
        # 调用父类的方法.
        super(B, self).add(x)


# 实例化对象.
b = B()
b.add(2)  # 3

# -*- coding: UTF-8 -*-

class FooParent(object):  # 父
    def __init__(self):
        self.parent = '5'
        print ('1')

    def bar(self, message):
        print (message)


class FooChild(FooParent):  # 子
    def __init__(self):
        # 首先找到FooChild的父类FooParent, 然后把类FooChild的对象替换FooParent的对象.
        super(FooChild, self).__init__()
        print ('2')

    def bar(self, message):
        super(FooChild, self).bar(message)
        print ('4')
        print (self.parent)


fooChild = FooChild()  # 打印 1 2
fooChild.bar('3')  # 打印 3 4 5

T

tuple()
tuple(): 将序列类型转换为元组.
语法:
class tuple([, sep])

使用方法:
tuple() -> empty tuple
tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items

参数:
sep: 要转换为元组的可迭代序列.

返回值: 返回元组.
print(tuple())  # () 空元组
print(tuple([1, 2, 3, 4]))  # (1, 2, 3, 4)
print(tuple({1: 2, 3: 4}))  # 针对字典, 会返回字典的key组成的元组.

type()
type()函数: 只有第一个参数则返回对象的类型, 三个参数返回新的类型对象.
isinstance()与type()区别:
type()不会认为子类是一种父类类型, 不考虑继承关系.
isinstance() 会认为子类是一种父类类型, 考虑继承关系.
如果要判断两个类型是否相同推荐使用isinstance().
语法:
type(object)
type(name, bases, dict)

参数:
name: 类的名称.
bases: 基类的元组.
dict: 字典, 类内定义的命名空间变量.

返回值: 一个参数返回对象类型, 三个参数, 返回新的类型对象.
print(type(1))  # <class 'int'>

print(type('hello'))  # <class 'int'>

# 产生一个新的类型 X.
X = type('X', (object,), dict(a=1))  

print(X)  # <class '__main__.X'>

# 实例化对象.
x = X()
print(x.a)  # 1


# 等同于↓
class X(object):
     a = 1
# 自定义类.
class A(object):
    pass


# 自定义类.
class B(A):
    pass


# 判断A的实例对象, 是否为类A的派生类.
print(isinstance(A(), A))  # True
# 判断A的实例对象类型是否为类A.
print(type(A()) == A)  # True
# 判断B的实例对象, 是否为类A的派生类.
print(isinstance(B(), A))  # True
# 判断B的实例对象类型是否为类A.
print(type(B()) == A)  # False

U

unichr()
unichr() 函数和chr()函数功能基本一样,  只不过返回的是unicode字符.
Python3不支持unichr(), 改用chr()函数.
语法:
unichr(i) -> Unicode character

参数:
i: 可以是10进制也可以是16进制的形式的数字.

返回值: 返回unicode字符.
# Python 2.7
print unichr(97)  # a

unicode()
unicode()函数: 从给定的编码字符串创建一个新的Unicode对象, 默认序数范围128.
Python3.x移除.
语法:
unicode(string[, encoding[, errors]]) 

参数:
string: 从给定的编码字符串创建一个新的 Unicode 对象.
encoding: 默认为当前默认的字符串编码.
errors: 错误可以是'严格, strict', '替换, replace''忽略, ignore', 默认为'严格'.

返回值: 返回unicode字符.
# -*- coding: UTF-8 -*- Python2
s1 = unicode('哈哈', encoding='utf8')
print s1, type(s1)  # <type 'unicode'>

V

vars()
vars()函数: 返回对象的属性和属性值的字典对象.
语法:
vars([object])

参数:
object: 对象, 可选.

返回值: 返回对象object的属性和属性值的字典对象, 
如果没有参数, 就打印当前调用位置的属性和属性值 类似 locals().
print(vars())

"""
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None,
 '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000024C788FD4A8>, 
 '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 
 '__file__': 'C:\\Users\\13600\\PycharmProjects\\test\\test.py, '__cached__': None}
"""


# 自定义类.
class A(object):
    value = 1


# 查看类的属性值.
print(vars(A))
"""
{'__module__': '__main__', 'value': 1, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, 
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None}
"""

# 查看对象的属性值.
a = A()
print(vars(a))  # {}

X

xrange()
xrange()函数用法与range完全相同, 所不同的是生成的不是一个数组, 而是一个生成器.
Python3.x移除.
语法:
xrange(stop)
使用方法:
xrange(stop) -> xrange object
xrange(start, stop[, step]) -> xrange object

参数:
start: 开始值, 默认是从0开始. 例如 xrange(5)等价于xrange(0,  5)
stop: 结束值, 但不包括stop. 例如:xrange(0,  5)[0, 1, 2, 3, 4] 没有 5
step: 步长, 默认为1. 例如:xrange(0,  5)等价于xrange(0, 5, 1)

返回值: 返回生成器.
l1 = xrange(10)
print l1, type(l1)  # xrange(10) <type 'xrange'>
print list(l1)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Z

zip()
zip()函数: 将可迭代的对象作为参数, 将对象中对应的元素打包成一个个元组, 
然后返回由这些元组组成的列表.

如果各个迭代器的元素个数不一致, 则返回列表长度与最短的对象相同, 
利用*号操作符, 可以将元组解包为列表.

zip()函数在Python2和Python3中的不同: 
在Python3.x中为了减少内存, 返回的是一个对象, 如需展示列表, 需手动list()转换.
语法:
zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)]

参数:
seq: 一个或多个迭代器.

返回值: 返回元组列表.
# -*- coding: UTF-8 -*-
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]

# # 打包为元组的列表.
zipped1 = zip(a, b)
print(list(zipped1))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

# 元素个数与最短的列表一致.
zipped2 = zip(a, c)
print(list(zipped2))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

# 与zip相反, *zipped可理解为解包, 返回二维矩阵式.
print(zip(*zipped1))  # [(1, 2, 3), (4, 5, 6)] Python3这里得到的结果是一个zip对象.

-

__ import __()
 __import__()函数: 用于动态加载类和函数.
 如果一个模块经常变化就可以使用__import__()来动态载入.
语法:
__import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0) -> module

参数:
name: 模块名称, 必填.
globals: 全局变量集合, 默认为None, 几乎不设置, 如果设置的话, 常用globals().
locals: 局部变量集合, 默认为None, 几乎不设置, 如果设置的话, 常用locals().
fromlist: 是否导入子模块, 看上去是导入模块的列表.
	但实际上目前它只是一个判断条件, 只要设置为非空的值, 且模块名称是带有子模块的, 将导入子模块.
	例如: sys.path. 当不设置时, 返回sys, 如果设置为非空值, 则返回ntpath(path模块).
level: 绝对或者相对导入。

返回值: 返回元组列表.
# 静态导入.
import time
print(time, type(time))  # <module 'time' (built-in)> <class 'module'>
print(time.time())  # 1674176126.0117664

# 对于一些有特殊需求的或者需要将模块名称赋值给变量后再导入, 静态导入是会报错的, 例如:

t = 'time'
# 将变量名称作为模块名称进行导入, 而不是将变量值作为名称导入, 这时就要用到动态导入.
import t  # 报错
# 英: ModuleNotFoundError: No module named 't'.
# 中: 找不到模块错误:没有名为“t”的模块.

t = 'time'
# 动态导入.
t = __import__(t)
print(t, type(t))  # <module 'time' (built-in)> <class 'module'>
print(t.time())  # 1674176508.805265

# 导入子模块.
# 在未设置fromlist参数时, 无论模块名称如何设置, 它都将导入最左边名称的模块模块.
os = __import__('os.path')
print(os)  # <module 'os' from 'C:\\programming\\python3.9.4\\lib\\os.py'>

# 设置fromlist参数, 导入子模块.
# 如果设置了fromlist为非空(包括None), 将导入最右边的模块, 也就是子模块.

# 第一个参数必须有子模块名称, fromlist参数也指定子模块名称.
path = __import__('os.path', fromlist=['path'])
print(path)  # <module 'ntpath' from 'C:\\programming\\python3.9.4\\lib\\ntpath.py'>


path = __import__('os.path', fromlist=['None'])
print(path)  # <module 'ntpath' from 'C:\\programming\\python3.9.4\\lib\\ntpath.py'>


# 导入子模块.
import importlib
path = importlib.import_module('os.path')
print(path)  # <module 'ntpath' from 'C:\\programming\\python3.9.4\\lib\\ntpath.py'>

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