内置函数--解释文档
abs()
abs() 是 Python 内置的一个数学函数，用于返回指定数字的绝对值。abs() 函数常见用法如下：
abs(x)
其中，x 表示要求绝对值的数字，可以是整数、浮点数、复数等。如果 x 为整数或浮点数，则 abs() 函数将返回其绝对值；如果 x 为复数，则 abs() 函数将返回其模长（即复数的长度）。
下面是一些使用 abs() 函数的例子：
print(abs(-10)) # 输出 10
print(abs(3.14159)) # 输出 3.14159
print(abs(-2.71828)) # 输出 2.71828
print(abs(3 + 4j)) # 输出 5.0
print(abs(-3 - 4j)) # 输出 5.0
需要注意的是，abs() 函数只接受单个参数。如果需要对多个数求绝对值，可以使用列表推导式或 map 函数来实现，例如：
lst = [-1, 2, -3, 4, -5]
new_lst = [abs(x) for x in lst]
print(new_lst) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(abs, lst)
print(list(result)) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
以上代码中，我们使用了列表推导式和 map() 函数分别对列表中的每个元素执行 abs() 函数，生成一个新的列表或可迭代对象。
aiter
在 Python 中，aiter 是一个函数，用于在可迭代对象上创建一个异步迭代器。这个异步迭代器可以在 async for 语句中使用，用于异步地迭代可迭代对象的每个元素。
aiter 的语法如下：
async def aiter(obj, sentinel=None):
...
其中，obj 是一个可迭代对象，sentinel 是可选的标记值（默认为 None），用于表示异步迭代结束的条件。
aiter 函数返回一个异步迭代器对象，该对象有一个 __anext__ 方法，可以被异步迭代器遍历并返回元素。当迭代结束时，__anext__ 方法抛出 StopAsyncIteration 异常。
下面是一个例子，演示如何使用 aiter 创建异步迭代器，并使用 async for 语句异步地迭代元素：
async def print_all(iterable):
async for item in aiter(iterable):
print(item)
async def main():
async with aiofiles.open("file.txt", mode="r") as file:
await print_all(file)
await main()
在上面的例子中，aiter 函数用于创建一个异步迭代器，可以用于 async for 语句中异步地迭代文件的每一行。因为 async with 语句中的 aiofiles.open 函数返回一个异步上下文管理器，所以我们可以使用 await 来异步地打开文件。最后，我们将 print_all 函数传递给文件对象，以异步地打印每一行。
all()
在 Python 中，all() 是一个内置函数，用于判断可迭代对象中的所有元素是否都为 True 或可被解释为 True。如果所有元素都为 True 或可被解释为 True，则 all() 返回 True，否则返回 False。
all() 的语法如下：
all(iterable)
其中，iterable 是一个可迭代对象，例如列表、元组或集合等。
下面是一些示例，演示如何使用 all() 函数：
# 示例 1
lst = [True, False, True]
print(all(lst)) # False
# 示例 2
lst = [1, 2, 3]
print(all(lst)) # True
# 示例 3
lst = [0, 1, 2]
print(all(lst)) # False
# 示例 4
lst = []
print(all(lst)) # True
# 示例 5
lst = [None, False]
print(all(lst)) # False
在上面的示例中，我们首先定义了几个列表，然后使用 all() 函数来判断列表中的所有元素是否都为 True 或可被解释为 True。
需要注意的是，如果 iterable 中存在为 False 或可被解释为 False 的元素，all() 函数会立即返回 False，并且不会再继续迭代后面的元素。因此，在某些情况下，可以用 all() 函数来提前结束循环，从而提高程序效率。
any()
在 Python 中，any() 是一个内置函数，用于判断可迭代对象中是否存在任何一个元素为 True 或可被解释为 True。如果存在任何一个元素为 True 或可被解释为 True，则 any() 返回 True，否则返回 False。
any() 的语法如下：
any(iterable)
其中，iterable 是一个可迭代对象，例如列表、元组或集合等。
下面是一些示例，演示如何使用 any() 函数：
# 示例 1
lst = [True, False, False]
print(any(lst)) # True
# 示例 2
lst = [0, None, False]
print(any(lst)) # False
# 示例 3
lst = []
print(any(lst)) # False
# 示例 4
lst = ["", 0, False, None]
print(any(lst)) # False
# 示例 5
lst = ["", None, False, "hello world"]
print(any(lst)) # True
在上面的示例中，我们首先定义了几个列表，然后使用 any() 函数来判断列表中是否存在任何一个元素为 True 或可被解释为 True。
需要注意的是，如果 iterable 中存在为 True 或可被解释为 True 的元素，any() 函数会立即返回 True，并且不会再继续迭代后面的元素。因此，在某些情况下，可以用 any() 函数来提前结束循环，从而提高程序效率。
ascii()
在 Python 中，ascii() 是一个内置函数，用于返回表示对象的 ASCII 字符串。如果对象包含非 ASCII 字符，ascii() 函数会使用类似 u"\uXXXX" 的 Unicode 转义序列来代替这些字符。
ascii() 的语法如下：
ascii(obj)
其中，obj 是要表示为 ASCII 字符串的对象，可以是数字、字符串、列表、元组、字典或集合等。
下面是一些示例，演示如何使用 ascii() 函数：
# 示例 1
print(ascii('hello world')) # 'hello world'
# 示例 2
print(ascii('你好，世界')) # '\u4f60\u597d\uff0c\u4e16\u754c'
# 示例 3
print(ascii([1, 2, '你好', 'hello'])) # '[1, 2, \'\\u4f60\\u597d\', \'hello\']'
在上面的示例中，我们分别使用 ascii() 函数将一个普通的字符串、包含中文的字符串和一个列表转换为 ASCII 字符串。可以看到，在包含非 ASCII 字符的情况下，ascii() 函数会使用类似 u"\uXXXX" 的 Unicode 转义序列来代替这些字符。
需要注意的是，ascii() 函数仅适用于 Python 2 和 Python 3 中的字符类型和字节类型。对于其他类型的对象，调用 ascii() 函数可能会抛出 TypeError 异常。
bin
"bin"是Python语言中的一个内置函数，用于将整数转换为二进制字符串表示形式。Python将整数按照二进制数值进行处理，用0和1表示一个数的二进制位，因此使用bin()函数可以查看整数的二进制表示形式。
bin()的具体用法如下：
bin(x)
其中，x是要转换的十进制整数。
例如，如果要将整数33转换为二进制字符串，可以使用如下代码：
a = bin(33)
print(a) # 0b100001
此函数返回的二进制字符串开头是"0b"，表示这是一个二进制数。因此返回的结果是"0b100001"。
需要注意的是，bin()函数返回的是二进制表示的字符串类型，因此如果需要将字符串再次转换为整数类型，可以使用"int()"函数。例如：
b = int(a, 2)
print(b) # 33
在这个例子中，"int()"函数的第二个参数为2，表示将二进制字符串转化为十进制整数。因此返回的结果是33。
总之，bin()函数用于将整数转换为二进制表示形式的字符串，这对于计算机底层的操作是很有用的。
bool
在Python语言中，bool是一个数据类型，用于表示逻辑值，即只有True和False两种取值。以下是bool语法的几种常见形式：
- 直接用True或False进行定义:
a = True
b = False
- 使用bool()进行类型转换:
x = -1
y = 0
z = bool(x)
t bool(y)
print(z) # 输出：True
print(t) # 输出：False
在使用bool()函数进行类型转换时，对于大多数数据类型，非零值都会转换成True，而0值则转换成False。
- 将诸如空字符串、空列表、空元组、空字典和 None 等数据类型视作 False，其他数据类型视作 True:
s1 = ''
s2 = 'foo'
lst1 = []
lst2 = [1,2,3]
dic1 = {}
dic2 = {'name': '张三'}
print(bool(s1)) # 输出: False
print(bool(s2)) # 输出: True
print(bool(lst1)) # 输出: False
print(bool(lst2)) # 输出: True
print(bool(dic1)) # 输出: False
print(bool(dic2)) # 输出: True
除此之外，Python语言中还支持一些基于bool类型的逻辑运算，如and、or、not。当需要将表达式的返回值作为一个bool类型值时，可以不必使用bool()进行类型转换，整个表达式的值就是bool值。
callable
在Python中，callable是一个内置函数，用于检查指定的对象是否可以通过调用来执行。当其参数是一个可调用对象时（如函数、类、方法等），返回True；否则返回False。
以下是几个callable的使用例子：
# 判断对象是否为可调用对象
def add(a, b):
return a + b
print(callable(add)) # 输出：True
print(callable(int)) # 输出：True
print(callable('str')) # 输出：False
print(callable([1, 2, 3])) # 输出：False
在这个例子中，我们定义了一个函数add，然后使用callable函数分别检查函数add、内置函数int、字符串'str'和列表[1, 2, 3]是否为可调用对象。其中，add和int都是可调用对象，返回值为True。而'str'和[1, 2, 3]并不是可调用对象，返回值为False。
需要注意的是，callable并不是对函数类型的判断，而是对对象是否可被调用的判断。因此，除了普通函数，类、方法以及一些重载了__call__方法的对象也可以是可调用对象。
# 判断对象是否为可调用的类
class MyClass:
def __call__(self):
print("调用了MyClass类")
obj = MyClass()
print(callable(obj)) # 输出：True
这个例子中，我们定义了一个MyClass类，并将其实例化为对象obj。由于MyClass类实现了__call__方法，因此可以像函数一样对obj进行调用。因此，obj也被判断为可调用对象，返回值为True。
chr()
在Python中，chr() 是一个内置函数，用于将Unicode字符编码转换为对应的字符。其语法如下：
chr(i)
其中，i是要转换的 Unicode 字符编码，必须是一个介于0-1114111之间的整数。
下面是几个示例：
print(chr(65)) # 输出：A
print(chr(97)) # 输出：a
print(chr(8364)) # 输出：€
在上面的例子中，chr() 函数分别将 ASCII 码为65和97以及 Unicode 编码为 8364 的字符转换成对应的字符。总的来说，chr() 函数主要用于处理和显示 Unicode 字符。
@classmethod
在 Python 中，@classmethod 是一个装饰器，用来修饰类方法，即在 Python 中定义的方法有两种类别：实例方法和类方法。
实例方法是类的对象方法，一般使用 self 关键字来声明，和 Java 中的类方法类似，需要先实例化对象，才能通过对象来调用。
类方法是定义在类上面的方法，而不是定义在对象上面的方法，可以通过类名来调用。由于类方法不能直接访问实例属性和实例方法，类方法通常用于操作静态数据或对类属性进行操作。只需要在函数上面使用 @classmethod 装饰器即可将一个方法转为类方法。
以下是@classmethod 的用法示例：
class MyClass:
count = 0
def __init__(self):
MyClass.count += 1
def get_count(self):
return MyClass.count
@classmethod
def update_count(cls, new_count):
cls.count = new_count
a = MyClass()
b = MyClass()
c = MyClass()
print(a.get_count()) # 输出 3
MyClass.update_count(10)
print(a.get_count()) # 输出 10
在这个例子中，@classmethod 装饰器修饰的 update_count 方法就是一个类方法，用于更新 count 属性的值。
需要注意的是，对于类方法而言，在方法的第一个参数中，一般使用 cls 来代表类本身，也可以使用其他名称，不过建议使用 cls，可以更清晰地表达该参数的含义。使用类方法时，也一般使用类名而不是实例名来调用。
compile()
在 Python 中，compile() 是一个内置函数，用于将一个字符串形式的 Python 代码编译为可执行的代码对象或 AST 抽象语法树对象，其语法格式如下：
compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=-1)
其中，source 表示需要编译的 Python 代码，可以以 字符串 或 AST 抽象语法树对象的形式表示；filename 表示代码对象所在的文件名（该参数非必须）；mode 表示编译代码的模式，一般使用三个字符串：'exec'表示执行模式，'eval'表示表达式模式，'single'表示交互式模式。
flags 表示编译时的一些特殊指令，包括：ast.PyCF_ALLOW_TOP_LEVEL_AWAIT，ast.PyCF_ONLY_AST，ast.PyCF_TYPE_COMMENTS等。dont_inherit 表示是否继承系统中已有的解释器指令，默认值为 False，若为 True，则指定的 flags 参数会覆盖系统中的指令。optimize 表示编译器最优化级别，-1 表示默认级别，0 表示不启用优化，1 表示启用简单的优化，2 表示启用更强的优化。
以下是一些示例：
使用 compile() 编译并执行 Python 代码：
code = 'print("Hello, world!")'
compiled_code = compile(code, '<string>', 'exec')
exec(compiled_code)
使用 compile() 编译 Python 表达式：
exp = '1 * 2 + 3'
compiled_exp = compile(exp, '<string>', 'eval')
result = eval(compiled_exp)
print(result) # 输出 5
使用 compile() 编译 Python 代码串，并获得语法树 AST 的根节点：
import ast
code = 'print("Hello, world!")'
compiled_code = compile(code, '<string>', 'exec', ast.PyCF_ONLY_AST)
root_node = compiled_code.body[0]
print(isinstance(root_node, ast.Expr)) # True
在上面这个例子中，使用了 ast.PyCF_ONLY_AST 标志，来得到 Python 代码的抽象语法树类型对象。
在实际应用中，compile() 函数通常与 exec()、eval() 等函数共同使用，可以将字符串形式的 Python 代码编译成程序可执行的代码对象或 AST 抽象语法树对象，在特定场合下可以获得更优化的执行效率。同时，也需要特别注意安全问题，避免恶意传递代码字符串进行可疑操作。
delattr()
在 Python 中，delattr() 是内置函数，用于删除对象的指定属性。其语法格式为：
delattr(object, name)
其中，object 表示对象，name 表示要删除的属性名。
以下是一个示例：
class Student:
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
stu = Student('Tom', 88)
print(stu.name, stu.score) # 输出：Tom 88
delattr(stu, 'score')
print(hasattr(stu, 'score')) # 输出：False
在这个示例中，我们定义了一个 Student 类，并创建了一个对象 stu。对象 stu 有两个属性：name 和 score。通过调用delattr(stu, 'score')，我们删除了对象 stu 的属性 score，并使用hasattr(stu, 'score')检查 stu 对象中是否有 score 属性，结果为 False，即删除成功。
需要注意的是，如果对象中不存在指定的属性名，会报 AttributeError 异常。删除对象属性一般很少使用，对于没用到的数据，建议直接将其赋值为 None。
dir()
在 Python 中，dir() 是一个内置函数，用于返回一个对象当前可用的所有属性、方法和特性的列表，可用于任何对象，包括模块、函数、字符串、列表、元组、字典、类和实例等。其语法格式为：
dir([object])
其中，object 为可选参数，表示需要列出其属性、方法、特性等的对象。
以下是一些使用示例：
# 列出当前可用的所有变量和函数
print(dir())
# 列出列表对象的方法和属性
lst = [1, 2, 3]
print(dir(lst))
# 列出字符串对象的方法和属性
s = "hello, world"
print(dir(s))
# 列出模块的方法和属性
import math
print(dir(math))
# 列出自定义类的方法和属性
class MyClass:
def __init__(self):
pass
def my_func(self):
pass
obj = MyClass()
print(dir(obj))
在上述示例中，我们可以看到不同类型的对象调用 dir() 函数，结果都是列出其可用的属性、方法和特性的列表，这是一个非常有用的调试工具，可以帮助我们了解对象的内部结构，以便更好地编写代码。
需要注意的是，dir() 方法只能列出对象中包含的属性、方法和特性，无法列出其它未在对象中定义的名称，例如未导入的模块、全局变量、内置函数等。
divmod()
在 Python 中，divmod() 是个内建函数，用于求两个数的商和余数，将两个数 //（整除）的结果作为第一个返回值，将两个数 %（取模）的结果作为第二个返回值，返回值是一个元组（tuple）对象，函数的语法格式如下：
divmod(x, y)
其中，x 和 y 是两个参数，可以是数字或支持数值运算的对象。
以下是一些使用示例：
print(divmod(7, 3)) # 输出：(2, 1)
print(divmod(10, 2)) # 输出：(5, 0)
print(divmod(22.5, 3)) # 输出：(7.0, 1.5)
# 在 for 循环中计算商和余数
for i in range(5):
q, r = divmod(i, 2)
print('{} / 2 的商是：{}，余数是：{}'.format(i, q, r))
在第一个例子中，函数 divmod(7, 3) 的返回值是元组 (2, 1)，表示 7 / 3 的商是 2，余数是 1。
在第二个例子中，函数 divmod(10, 2) 的返回值是元组 (5, 0)，表示 10 / 2 的商是 5，余数是 0。
在第三个例子中，函数 divmod(22.5, 3) 的返回值是元组 (7.0, 1.5)，由于参数是浮点数，所以返回值也包含浮点数。
在最后一个例子中，我们使用 divmod() 函数计算商和余数，并将这些值逐一赋值给变量 q 和 r，然后输出变量的值。
需要注意的是，如果参数不是数字类型，则会抛出 TypeError 异常。
enumerate()
在 Python 中，enumerate() 是一个内置函数，用于将一个可遍历的数据对象（例如列表、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（索引），函数的基本用法格式为：
enumerate(sequence, start=0)
其中，sequence 表示需要进行枚举的可遍历数据对象，可以是字符串、元组、列表、字典、集合等等；start 表示枚举的起始索引值，默认为 0。
返回值是一个枚举对象，可以使用 list()、tuple() 等方法将其转化为列表、元组等格式。
以下是一些使用示例：
# 枚举列表元素
lst = ['a', 'b', 'c', 'd']
for index, value in enumerate(lst):
print(index, value)
# 枚举元组元素
tup = (1, 2, 3, 4)
for index, value in enumerate(tup):
print(index, value)
# 枚举字符串中的字符
s = 'hello'
for index, value in enumerate(s):
print(index, value)
在这些例子中，我们使用 enumerate() 函数枚举了列表、元组和字符串中的元素及其下标，可以看到函数的返回值是一个可以遍历的枚举对象，通过遍历枚举对象可以得到元素及其下标index。
需要注意的是，枚举对象绑定的下标从指定起始索引值开始，如果没有指定起始值，则默认值为 0。如果需要多个循环索引时，可以在 enumerate() 函数中嵌套使用。
eval()
在 Python 中，eval() 是一个内置函数，用于将字符串类型的表达式转换成 Python 中可执行的代码，并返回执行结果。其基本语法格式为：
eval(expression, globals=None, locals=None)
其中，expression 表示一个字符串类型的 Python 表达式；globals 和 locals 是全局命名空间和局部命名空间，都是可选的参数。如果没有指定 globals 参数，则使用全局命名空间（即当前位置的命名空间）；如果没有指定 locals 参数，则使用当前位置的局部命名空间。
以下是一些使用示例：
x = 1
y = 2
print(eval('x + y')) # 输出：3
# 动态构建代码
expr = '''
def sum_func(x, y):
return x + y
print(sum_func(x, y))
'''
eval(expr)
在第一个例子中，我们将字符串 'x + y' 作为参数传递给 eval() 函数，并在全局环境中定义了 x 和 y 变量，该函数会将表达式 x + y 解析为相加运算，最终输出计算结果。
在第二个例子中，我们动态构建了一段代码字符串，并通过 eval() 函数在当前命名空间中执行该代码。这个例子可以实现动态构建代码的功能。
需要注意的是，eval() 函数会执行传入的字符串，这意味着该字符串可能包含恶意代码，因此在实际应用中需谨慎使用。
exec()
在 Python 中，exec() 是一个内置函数，用于执行动态 Python 代码，其基本语法格式为：
exec(object, globals=None, locals=None)
其中，object 表示一个字符串或编译过的代码对象（代码对象可以由 compile() 函数生成），它包含待执行的 Python 代码；globals 和 locals 是全局命名空间和局部命名空间，都是可选的参数。如果没有指定 globals 参数，则使用全局命名空间（即当前位置的命名空间）；如果没有指定 locals 参数，则使用当前位置的局部命名空间。
exec() 函数执行的是一段语句或代码块，因此执行结果通常为空，而不是返回一个值。
以下是一些使用示例：
# 执行字符串代码
code = '''
x = 1
y = 2
print(x + y)
'''
exec(code)
# 动态构建代码块
expr = '''
def sum_func(x, y):
print(x + y)
sum_func(1, 2)
'''
exec(expr)
# 使用 compile() 函数编译代码后执行
code = 'print("Hello, world!")'
compile_code = compile(code, '<string>', 'exec')
exec(compile_code)
在第一个例子中，我们将字符串代码作为参数传递给 exec() 函数，它并不会返回任何值，而是输出变量 x + y 的值。
在第二个例子中，我们动态构建了一个代码块，通过 exec() 函数在当前命名空间中执行该代码块。这个例子可以实现动态构建代码块的功能。
在第三个例子中，我们使用 compile() 函数将代码字符串编译为代码对象，然后通过 exec() 函数执行该代码。这个例子中使用的是 exec 的高级用法，通过 compile() 函数可以获得更高的灵活性和控制性，可以控制代码所在文件名和代码类型，以便更好地进行调试和维护。
需要注意的是，exec() 函数执行的是一段语句或代码块，而且不会对其进行语法分析和安全检查，因此在实际应用中需谨慎使用。
filter()
在 Python 中，filter() 是一个内置函数，用于过滤序列中的元素，它的基本语法格式为：
filter(function, iterable)
其中，function 表示过滤函数，可以是一个 lambda 函数或自定义函数，它会被应用到 iterable 中的每个元素上；iterable 表示需要进行过滤的可迭代对象，可以是列表、元组、字典、集合、字符串等等。
filter() 函数会返回一个迭代器，该迭代器生成经过过滤函数筛选出的元素（即返回 True 的元素）组成的新序列。
以下是一些使用示例：
# 使用 lambda 过滤列表元素
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
new_lst = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))
print(new_lst) # 输出：[2, 4, 6, 8]
# 使用自定义函数过滤元组元素
def filter_func(t):
return t[0] == 'A' and t[1] < 3
tup_lst = [('A', 1), ('B', 2), ('A', 2), ('C', 1)]
new_tup_lst = list(filter(filter_func, tup_lst))
print(new_tup_lst) # 输出：[('A', 1), ('A', 2)]
在这些例子中，我们使用 filter() 函数对列表和元组中的元素进行筛选，根据指定的条件过滤出符合条件的元素组成一个新的序列。在第一个例子中，我们使用 lambda 函数判断元素是否为偶数；在第二个例子中，我们定义了自己的过滤函数，判断元组是否以字母 A 开头且第二个元素小于 3。
需要注意的是，filter() 函数返回的是一个迭代器对象，如果需要得到一个列表或元组形式的结果，需要使用 list() 或 tuple() 函数将其转换成相应的格式。
format()
在 Python 中，format() 是一个内置函数，用于将一个字符串（或其他可转为字符串的对象）格式化为指定格式的新字符串。其基本语法格式为：
string.format(*args, **kwargs)
其中，string 表示需要进行格式化的字符串，可以包含 “格式占位符” {}；*args 和 **kwargs 表示位置参数和关键字参数。通常我们会将变量插入到 {} 中，它们会自动转化为字符串并替换占位符，也可以使用 {} 指定输出格式。
以下是一些使用示例：
# 基本用法
print('{} + {} = {}'.format(1, 2, 3)) # 输出：1 + 2 = 3
# 指定占位符格式
print('PI = {:.2f}'.format(3.1415926)) # 输出：PI = 3.14
# 使用位置参数和关键字参数
print('Name: {0}, Age: {1}, Gender: {gender}'.format('Alice', 25, gender='Female'))
# 输出：Name: Alice, Age: 25, Gender: Female
# 使用变量名作为占位符，并使用 f-string 格式化字符串
x = 1
y = 2
result = x + y
print(f'{x} + {y} = {result}') # 输出：1 + 2 = 3
在这些例子中，我们使用 format() 函数对字符串进行格式化。在第一个示例中，我们使用基本的占位符 {}，用 format() 函数的位置参数替换占位符。在第二个示例中，我们使用占位符 {:.2f}，用来指定输出浮点数的小数位数。在第三个示例中，我们使用位置参数和关键字参数混合使用，以便更灵活地指定参数值。在最后一个示例中，我们使用 f-string 格式化字符串，在字符串前面加上字母 f，并在占位符内使用变量名作为占位符。
需要注意的是，format() 函数返回的是一个经过格式化的新字符串，并不会修改原字符串。占位符 {} 在一个字符串中可以重复出现，位置参数和关键字参数可以同时使用，但要注意占位符和参数的数量、顺序和类型要匹配，否则会导致程序运行错误。
getattr()
在 Python 中，getattr() 是一个内置函数，用于返回一个对象的属性值，或者从一个模块中导入并返回指定的对象。其基本语法格式为：
getattr(object, name[, default])
其中，object 表示要获取属性值的对象，可以是任何 Python 对象，如模块、类、实例等；name 表示要获取的属性名或者方法名；default 表示可选的默认值，如果指定的属性或方法不存在，则返回该默认值（默认为 None）。
如果 name 是可调用的（即是一个方法），则可以使用圆括号 () 调用该方法，还可以将其他参数作为 getattr() 函数的额外位置参数传递进去。
以下是一些使用示例：
# 获取字符串的方法
s = 'Hello, world!'
print(getattr(s, 'upper')) # 输出：<built-in method upper of str object at 0x000001>
# 调用对象的方法
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(getattr(lst, 'append')(6)) # 返回 None，表明调用成功
print(lst) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 获取模块中的对象
import math
pi = getattr(math, 'pi')
print(pi) # 输出：3.141592653589793
# 获取属性不存在的对象
class MyClass:
pass
obj = MyClass()
result = getattr(obj, 'foo', 'default')
print(result) # 输出：'default'
在这些例子中，我们使用 getattr() 函数获取对象的属性、方法、模块中的对象以及默认值。在第一个示例中，我们获取字符串对象的 upper() 方法对象；在第二个示例中，我们调用列表对象的 append() 方法；在第三个示例中，我们获取 math 模块中的 pi 变量；在最后一个示例中，我们获取一个对象的不存在的属性，并返回默认值。
需要注意的是，getattr() 函数可以用于动态访问、调用对象的属性或方法，但它也是一个高级函数，使用时需要谨慎考虑性能，并注意属性或方法是否存在的问题。
globals()
在 Python 中，globals() 是一个内置函数，用于获取当前全局作用域或指定模块的全局变量字典。其基本语法格式为：
globals()
globals(module)
如果不传递任何参数，则返回当前全局作用域的字典对象，其中包含了所有全局变量的名称和值。如果指定了 module 参数，则返回指定模块的全局变量字典，其中包含了该模块中所有的全局变量。
以下是一些使用示例：
# 获取当前全局作用域中的所有变量
x = 1
y = 2
z = 3
print(globals()) # 输出：{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x7f31cad01f60>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins'...}
# 在指定的模块中获取变量
import os
print(globals(os)) # 输出：{'__name__': 'os', '__doc__': None, '__package__': '', ...}
# 修改指定模块的变量
globals()['x'] = 10
print(x) # 输出：10
在这些例子中，我们使用 globals() 函数获取全局变量字典，并可以在当前作用域中或指定的模块中获取变量，并对变量进行修改。在第一个示例中，我们获取当前全局作用域中的字典对象。在第二个示例中，我们获取了 os 模块的全局变量字典，并使用 globals() 函数进行返回。在最后一个示例中，我们通过全局变量字典修改了 x 变量的值。
需要注意的是，globals() 函数是一个高级函数，可以获取当前全局作用域中的所有变量，但修改全局变量可能产生意想不到的影响。如果使用不当，可能会导致运行时错误或安全问题，因此应该谨慎使用。
hasattr()
在 Python 中，hasattr() 是一个内置函数，用于返回一个对象是否拥有特定的属性或方法。其基本语法格式为：
hasattr(object, name)
其中，object 表示要判断属性或方法是否存在的对象，可以是任何 Python 对象，如类、实例等；name 表示要判断的属性或方法名称。
如果 name 指定的属性或方法在 object 中存在，则返回 True，否则返回 False。
以下是一些使用示例：
# 判断对象是否有属性
class MyClass:
x = 1
obj = MyClass()
print(hasattr(obj, 'x')) # 输出：True
print(hasattr(obj, 'y')) # 输出：False
# 判断对象是否有方法
class MyClass:
def my_method(self):
return 1
obj = MyClass()
print(hasattr(obj, 'my_method')) # 输出：True
print(hasattr(obj, 'other_method')) # 输出：False
在这些例子中，我们使用 hasattr() 函数判断对象是否拥有指定的属性或方法。在第一个示例中，我们定义了一个类 MyClass，它有一个属性 x，我们创建了一个 MyClass 对象 obj，并调用 hasattr() 函数来检查 obj 是否拥有属性 x。在第二个示例中，我们定义了一个类 MyClass，它有一个方法 my_method()，我们创建了一个 MyClass 对象 obj，并调用 hasattr() 函数来检查 obj 是否拥有方法 my_method()。
需要注意的是，hasattr() 函数是一个高级函数，可以用于动态检测对象的属性或方法是否存在。但请注意属性或方法是否存在的问题，并谨慎使用该函数，以免产生不必要的错误。
hash()
在 Python 中，hash() 是一个内置函数，用于获取一个对象的哈希值。其基本语法格式为：
hash(object)
其中，object 表示要获取哈希值的对象，可以是数字、字符串、元组等不可变类型的对象，也可以是自定义的不可变对象。
哈希值是一种固定长度的数字，代表对象在 Python 中的唯一标识。对于相同的不可变对象，其哈希值应该相同，但不同的不可变对象可能有相同的哈希值（哈希冲突），因此哈希值不能代表唯一性，仅能用于快速比较对象是否相等。
以下是一些使用示例：
# 获取数字的哈希值
num = 123
print(hash(num)) # 输出：123
# 获取不同字符串的哈希值
s1 = 'hello'
s2 = 'world'
print(hash(s1)) # 输出：1874672599134233698
print(hash(s2)) # 输出：-7141946572277667424
# 获取元组的哈希值
t = (1, 2, 3)
print(hash(t)) # 输出：2528502973977326415
# 获取自定义对象的哈希值
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person('Alice', 25)
print(hash(p)) # 报错：TypeError: unhashable type: 'Person'
在这些例子中，我们使用 hash() 函数获取数字、字符串、元组的哈希值。在第一个示例中，我们获取数字 123 的哈希值，因为数字是不可变的，所以其哈希值即为自身。在第二个示例中，我们获取两个不同的字符串的哈希值，结果由具体的实现方式决定。在第三个示例中，我们获取元组的哈希值，由于元组里的项都是不可变类型的对象，因此元组是不可变的，其哈希值即为元组项哈希值的组合。在最后一个示例中，当我们尝试获取自定义的可变对象 Person 的哈希值时，会出现 TypeError 异常，因为自定义对象是可变的，无法被哈希。
需要注意的是，hash() 函数是一个高级函数，常用于字典、集合等数据结构的实现中。在使用 hash() 函数时，要注意对象是否可哈希，以及哈希冲突的问题。
help()
在 Python 中，help() 是一个内置函数，用于获取对象或模块的帮助文档信息。其基本语法格式为：
help([object])
其中，object 表示要获取帮助信息的对象，可以是函数、模块、类、方法等 Python 对象。如果未指定 object 参数，则进入 Python 帮助界面并等待用户输入要查询的内容。
如果 object 参数指定了要获取的对象，help() 函数会在 Python 控制台或交互式解释器中输出该对象的相关帮助信息。帮助信息通常包含对象的定义、用法、参数、返回值等详细说明，非常有助于开发人员学习和掌握 Python 语言。
以下是一些使用示例：
# 获取 print 函数的帮助信息
help(print)
# 获取 math 模块的帮助信息
import math
help(math)
# 获取自定义类的帮助信息
class MyClass:
def my_method(self):
"""
这是我的方法
"""
pass
help(MyClass.my_method)
在这些例子中，我们使用 help() 函数获取了打印函数 print()、math 模块以及自定义类 MyClass 的方法 my_method() 的帮助信息。
需要注意的是，help() 函数是一个高级函数，可以帮助开发人员快速查找和理解 Python 内置对象和模块的相关信息。help() 函数的帮助信息通常较为详细，使用时需要注意读取和理解。
hex()
在 Python 中，hex() 是一个内置函数，用于将一个整数转换为十六进制字符串。其基本语法格式为：
hex(number)
其中，number 表示要转换的整数，可以是正数、负数，或者是其他可转换为整数的类型，如浮点数等。转换结果是一个以 0x 开头的十六进制字符串。
以下是一些使用示例：
# 将整数转换成十六进制字符串
n = 255
print(hex(n)) # 输出：0xff
# 将浮点数转换成十六进制字符串
f = 1.5
print(hex(int(f))) # 输出：0x1
# 将负数转换成十六进制字符串
n = -255
print(hex(n)) # 输出：-0xff
在这些例子中，我们使用 hex() 函数将整数、浮点数和负数转换为十六进制字符串。在第一个示例中，我们将整数 255 转换成十六进制字符串 0xff。在第二个示例中，我们将浮点数 1.5 转换为整数类型，再将其转换成十六进制字符串 0x1。在第三个示例中，我们将负数 -255 转换成带负号的十六进制字符串 -0xff。
需要注意的是，hex() 函数是一个高级函数，用于将整数转换为十六进制字符串，但它不能将其他类型的数据直接转换为十六进制字符串。如果需要将其他类型的数据转换为十六进制字符串，需要先将其转换为整数类型，然后再使用 hex() 函数进行转换。
id()
在 Python 中，id() 是一个内置函数，用于获取对象的唯一标识符。其基本语法格式为：
id(object)
其中，object 表示要获取唯一标识符的对象，可以是任何对象，包括数字、字符串、列表、函数、类等。
对象的唯一标识符是一个整数，在不同的 Python 解释器中具有不同的值。可以将唯一标识符看作对象的内存地址，一个唯一标识符代表的是一个对象在计算机内存中的实际位置。
以下是一些使用示例：
# 获取数字对象的唯一标识符
num = 123
print(id(num)) # 输出：140715381132192
# 获取字符串对象的唯一标识符
s = 'hello'
print(id(s)) # 输出：140715640259568
# 获取列表对象的唯一标识符
lst = [1, 2, 3]
print(id(lst)) # 输出：140715640348608
# 获取自定义对象的唯一标识符
class MyClass:
pass
obj = MyClass()
print(id(obj)) # 输出：140715640518312
在这些例子中，我们使用 id() 函数获取数字、字符串、列表和自定义对象的唯一标识符。在第一个示例中，我们获取数字 123 的唯一标识符，因为数字是不可变的对象，其唯一标识符应为 Python 解释器在内存中分配的唯一编号。在第二个示例中，我们获取字符串对象 hello 的唯一标识符。在第三个示例中，我们获取列表对象 [1, 2, 3] 的唯一标识符。在最后一个示例中，我们获取自定义类的实例对象 obj 的唯一标识符，与其他对象一样，其唯一标识符代表了 obj 实例在内存中的实际位置。
需要注意的是，id() 函数是一个高级函数，可以返回对象的唯一标识符。在使用 id() 函数时，需要注意唯一标识符的值是否与其他对象的唯一标识符相同，以及唯一标识符的是否随着对象的创建、拷贝等操作而发生变化。
input()
在 Python 中，input() 是一个内置函数，用于从标准输入（通常是键盘）中读取用户的输入。其基本语法格式为：
input([prompt])
其中，prompt 是一个可选的字符串参数，用于在等待用户输入时向用户显示一条提示信息。如果省略了 prompt 参数，则不会显示任何提示信息。
input() 函数会返回用户输入的字符串，该字符串包含从用户输入开始直到按下回车键为止的所有字符。需要注意的是，返回的字符串结尾可能包含换行符 \n，需要根据实际需要进行处理。
以下是一些使用示例：
# 从键盘读取用户的输入
name = input('请输入您的姓名：')
print('您好，' + name + '!')
# 读取多行输入，直到输入空行为止
lines = []
while True:
line = input()
if line:
lines.append(line)
else:
break
text = '\n'.join(lines)
print('您输入了以下内容：\n' + text)
在这些例子中，我们使用 input() 函数从标准输入中读取用户的输入。在第一个示例中，我们显示提示信息 请输入您的姓名：，等待用户输入，并将输入的字符串赋值给变量 name，然后向用户显示欢迎信息。在第二个示例中，我们使用循环读取用户输入的多行字符串，直到输入空行为止。我们将每行输入添加到一个列表中，然后使用 \n 连接成一个多行字符串，并向用户显示输入的内容。
需要注意的是，input() 函数是一个高级函数，常用于需要从标准输入中读取用户输入时。在使用 input() 函数时，需要注意对用户输入进行处理，例如去除前后空格、转换数据类型等操作。此外，由于 input() 函数会阻塞当前线程并等待用户输入，需要注意在需要用户输入时合理设计程序的控制流程，以保证程序的正确性和灵活性。
isinstance()
在 Python 中，isinstance() 是一个内置函数，用于判断一个对象是否属于指定的类型或类型之一。其基本语法格式为：
isinstance(object, classinfo)
其中，object 表示要判断的对象，可以是任意类型的对象；classinfo 表示要判断的类型或类型之一，可以是一个类型（如 int、float、str、list 等），也可以是一个包含多个类型的元组或列表（如 (int, float, complex)、[list, tuple] 等）。
isinstance() 函数会判断 object 是否属于 classinfo 指定的类型或类型之一，如果满足条件，则返回 True，否则返回 False。
以下是一些使用示例：
# 判断整数对象是否为 int 类型
num = 123
print(isinstance(num, int)) # 输出：True
# 判断字符串对象是否为 str 类型
s = 'hello'
print(isinstance(s, str)) # 输出：True
# 判断列表对象是否为 list 或 tuple 类型之一
lst = [1, 2, 3]
print(isinstance(lst, (list, tuple))) # 输出：True
# 判断自定义类的实例对象是否为指定类型或其子类
class MyBaseClass:
pass
class MySubClass(MyBaseClass):
pass
obj = MySubClass()
print(isinstance(obj, MyBaseClass)) # 输出：True
print(isinstance(obj, MySubClass)) # 输出：True
在这些例子中，我们使用 isinstance() 函数判断整数、字符串、列表和自定义对象的实例是否属于指定的类型。在第一个示例中，我们判断整数对象 num 是否属于 int 类型，因为 num 的值为整数，所以返回 True。在第二个示例中，我们判断字符串对象 s 是否属于 str 类型，因为 s 的类型为字符串，所以返回 True。在第三个示例中，我们判断列表对象 lst 是否属于 list 或 tuple 类型之一，因为 lst 的类型为列表，所以返回 True。在最后一个示例中，我们判断自定义类 MySubClass 的实例对象 obj 是否属于基类 MyBaseClass 或子类 MySubClass，因为 obj 的类型为 MySubClass，是 MyBaseClass 的子类，所以返回 True。
需要注意的是，isinstance() 函数是一个高级函数，用于判断一个对象是否属于指定类型或类型之一。在使用 isinstance() 函数时，需要注意判断条件的正确性和合理性，以确保程序的正确性和灵活性。
issubclass()
在 Python 中，issubclass() 是一个内置函数，用于判断一个类是否为另一个类的子类或者与另一个类相同。其基本语法格式为：
issubclass(class, classinfo)
其中，class 表示要判断的类，可以是任意类型的类；classinfo 表示要判断的父类或父类之一，可以是一个类型（如 object、BaseClass 等），也可以是一个包含多个类型的元组或列表（如 (object, BaseClass)、[Parent1, Parent2] 等）。
issubclass() 函数会判断 class 是否为 classinfo 指定的类或其子类（即是否向上继承自 classinfo 指定的类），如果满足条件，则返回 True，否则返回 False。
以下是一些使用示例：
# 判断子类是否为父类之一的子类
class MyBaseClass:
pass
class MySubClass(MyBaseClass):
pass
print(issubclass(MySubClass, MyBaseClass)) # 输出：True
print(issubclass(MySubClass, object)) # 输出：True
# 判断类型是否为自身的子类
print(issubclass(int, int)) # 输出：True
print(issubclass(int, object)) # 输出：True
print(issubclass(object, int)) # 输出：False
在这些例子中，我们使用 issubclass() 函数判断一个类是否为另一个类的子类或者与另一个类相同。在第一个示例中，我们判断子类 MySubClass 是否为父类 MyBaseClass 的子类，因为 MySubClass 继承自 MyBaseClass，所以返回 True。在第二个示例中，我们判断子类 MySubClass 是否为 object 类的子类，因为所有类都是从 object 类继承而来，所以返回 True。在第三个示例中，我们判断类型 int 是否为自身的子类或者是 object 类的子类，因为 int 是从 object 类继承而来的，并且 int 类的派生体系不包含其他类型，所以返回 True 和 False。
需要注意的是，issubclass() 函数是一个高级函数，用于判断一个类是否为另一个类的子类或者与另一个类相同。在使用 issubclass() 函数时，需要注意判断条件的正确性和合理性，以确保程序的正确性和灵活性。
iter()
在 Python 中，iter() 是一个内置函数，用于返回一个可迭代对象的迭代器。其基本语法格式为：
iter(iterable[, sentinel])
其中，iterable 是一个可迭代对象，可以是一个序列（如字符串、列表、元组等）、一个字典、一个集合等，也可以是一个实现了迭代器协议的对象；sentinel 是一个可选参数，用于指定迭代器的停止条件。如果省略了 sentinel 参数，则默认为 None。
iter() 函数会返回一个迭代器，每次调用 next() 方法时，迭代器会返回 iterable 中的下一个元素。如果到达了 sentinel 指定的停止条件（如果指定了），则迭代器会引发 StopIteration 异常，表示迭代结束。
以下是一些使用示例：
# 使用 iter() 函数创建一个可迭代对象的迭代器
my_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
my_iter = iter(my_list)
# 使用 next() 方法从迭代器中获取下一个元素
print(next(my_iter)) # 输出：'apple'
print(next(my_iter)) # 输出：'banana'
print(next(my_iter)) # 输出：'cherry'
# 迭代字典对象的键
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'female'}
my_keys_iter = iter(my_dict.keys())
for key in my_keys_iter:
print(key)
# 迭代器的使用示例
class MyRange:
def __init__(self, start, end):
self.current = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current >= self.end:
raise StopIteration
else:
self.current += 1
return self.current - 1
# 使用自定义的迭代器对象
my_range = MyRange(1, 5)
for num in my_range:
print(num)
在这些例子中，我们使用 iter() 函数创建一个可迭代对象的迭代器，并使用 next() 方法从迭代器中获取下一个元素。在第一个示例中，我们将列表对象 my_list 转换为迭代器 my_iter，然后使用 next() 方法从迭代器中获取列表中的下一个元素。在第二个示例中，我们迭代字典对象的键（使用 my_dict.keys() 创建迭代器），并使用 for 循环输出所有键。在第三个示例中，我们通过自定义的迭代器对象 MyRange 实现迭代从 start 到 end 之间的整数。
需要注意的是，iter() 函数是一个高级函数，用于返回一个可迭代对象的迭代器。在使用 iter() 函数时，需要注意迭代器的工作原理、实现细节和异常处理，以确保程序的正确性和灵活性。
len()
在 Python 中，len() 是一个内置函数，用于返回一个序列（如字符串、列表、元组等）或集合（如字典、集合等）的长度。其基本语法格式为：
len(s)
其中，s 表示要计算长度的序列或集合。len() 函数会返回 s 中元素的个数，可以使用该值进行循环、切片、或其他操作。
以下是一些使用示例：
# 使用 len() 函数计算序列的长度
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(len(my_list)) # 输出：5
my_string = 'Hello, World!'
print(len(my_string)) # 输出：13
# 使用 len() 函数计算集合的长度
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'female'}
print(len(my_dict)) # 输出：3
my_set = set([1, 2, 3, 2])
print(len(my_set)) # 输出：3
在这些例子中，我们使用 len() 函数计算序列和集合的长度，分别输出了序列的元素个数和字典、集合的键值对数量。
需要注意的是，len() 函数是一个高级函数，用于返回一个序列或集合的长度。在使用 len() 函数时，需要注意对象的类型和长度的含义，以确保程序的正确性和灵活性。
locals()
在 Python 中，locals() 是一个内置函数，用于返回当前本地作用域中的变量和值的字典。其基本语法格式为：
locals()
locals() 函数会返回一个字典，包含了当前本地作用域中的所有变量和对应的值。这个字典不能直接被修改，但是对应变量的值可以被修改。
以下是一些使用示例：
# 使用 locals() 函数返回本地作用域中的变量和值
x = 10
y = 'hello'
print(locals()) # 输出：{'x': 10, 'y': 'hello', ...}
# 修改本地作用域中的变量和值
def my_func():
x = 20
y = 'world'
print(locals()) # 输出：{'x': 20, 'y': 'world'}
my_func()
在这个例子中，我们使用 locals() 函数返回当前本地作用域中的变量和值，并且在函数中使用 locals() 函数返回该函数本地作用域中的变量和值。注意，locals() 函数返回的字典是只读的，不允许直接修改该字典，但是对应变量的值可以被修改。
需要注意的是，locals() 函数是一个高级函数，用于返回当前本地作用域中的变量和对应的值的字典。在使用 locals() 函数时，需要注意本地作用域的范围和变量的值的类型，以确保程序的正确性和灵活性。
map()
在 Python 中，map() 是一个内置函数，用于对一个序列（如列表、元组等）中所有元素进行统一的操作。其基本语法格式为：
map(function, iterable, ...)
其中，function 是一个函数，用于对每个元素进行操作，可以是一个内置函数、一个自定义函数或一个 lambda 表达式；iterable 是一个或多个序列，表示要处理的数据，可以是列表、元组、集合、字典等序列类型。
map() 函数会将 function 应用于 iterable 中的每个元素，并生成一个可迭代对象，其中包含了处理过的元素。可以使用 list() 函数将这个可迭代对象转换为列表。
以下是一些使用示例：
# 使用 map() 函数对序列中的元素进行操作
def square(x):
return x ** 2
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(square, my_list)
print(list(result)) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
# 使用 map() 函数对多个序列中的元素进行操作
def add(x, y):
return x + y
my_list1 = [1, 2, 3]
my_list2 = [4, 5, 6]
result = map(add, my_list1, my_list2)
print(list(result)) # 输出：[5, 7, 9]
# 使用 map() 函数和 lambda 表达式进行操作
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(lambda x: x ** 2, my_list)
print(list(result)) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
在这些例子中，我们使用 map() 函数对一个序列或多个序列中的元素进行操作，分别将序列中的元素平方、多个序列中的元素相加、和使用 lambda 表达式对序列中的元素平方，并使用 list() 函数将处理过的结果转换为列表。
需要注意的是，map() 函数是一个高级函数，用于对一个序列或多个序列中的元素进行统一的操作。在使用 map() 函数时，需要注意函数实现和对应序列的类型，以确保程序的正确性和灵活性。
max()
在 Python 中，max() 是一个内置函数，用于返回给定序列中的最大元素。其基本语法格式为：
max(iterable, *[, default=obj, key=func])
其中，iterable 是一个可迭代的对象，可以是列表、元组、集合、字典等序列类型；* 表示可选参数；default 是一个可选参数，表示在序列为空时的默认返回值；key 是一个可选参数，表示用于排序的关键字函数。
max() 函数会在 iterable 中找到最大的元素，并返回该元素。如果 iterable 为空，并且没有提供默认值 default，则会引发 ValueError 异常。
以下是一些使用示例：
# 使用 max() 函数返回列表、元组、集合中的最大值
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(max(my_list)) # 输出：5
my_tuple = (4, 2, 6, 1, 3)
print(max(my_tuple)) # 输出：6
my_set = {3, 5, 1, 4, 2}
print(max(my_set)) # 输出：5
# 使用 max() 函数和关键字函数对字典中的值进行比较
my_dict = {'apple': 3, 'banana': 2, 'cherry': 4}
print(max(my_dict, key=lambda k: my_dict[k])) # 输出：'cherry'
在这些例子中，我们使用 max() 函数返回给定序列中的最大元素。在第一个示例中，我们返回列表中的最大值；在第二个示例中，我们返回元组中的最大值；在第三个示例中，我们返回集合中的最大值。在最后一个示例中，我们使用关键字函数对字典中的值进行比较，并返回具有最大值的键（这里使用一个 lambda 表达式代替 key 函数）。
需要注意的是，max() 函数是一个高级函数，用于返回给定序列中的最大元素。在使用 max() 函数时，需要注意序列的类型、比较的逻辑、以及可选参数的使用，以确保程序的正确性和灵活性。
min()
在 Python 中，min() 是一个内置函数，用于返回给定序列中的最小元素。其基本语法格式为：
min(iterable, *[, default=obj, key=func])
其中，iterable 是一个可迭代的对象，可以是列表、元组、集合、字典等序列类型；* 表示可选参数；default 是一个可选参数，表示在序列为空时的默认返回值；key 是一个可选参数，表示用于排序的关键字函数。
min() 函数会在 iterable 中找到最小的元素，并返回该元素。如果 iterable 为空，并且没有提供默认值 default，则会引发 ValueError 异常。
以下是一些使用示例：
# 使用 min() 函数返回列表、元组、集合中的最小值
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(min(my_list)) # 输出：1
my_tuple = (4, 2, 6, 1, 3)
print(min(my_tuple)) # 输出：1
my_set = {3, 5, 1, 4, 2}
print(min(my_set)) # 输出：1
# 使用 min() 函数和关键字函数对字典中的值进行比较
my_dict = {'apple': 3, 'banana': 2, 'cherry': 4}
print(min(my_dict, key=lambda k: my_dict[k])) # 输出：'banana'
在这些例子中，我们使用 min() 函数返回给定序列中的最小元素。在第一个示例中，我们返回列表中的最小值；在第二个示例中，我们返回元组中的最小值；在第三个示例中，我们返回集合中的最小值。在最后一个示例中，我们使用关键字函数对字典中的值进行比较，并返回具有最小值的键（这里使用一个 lambda 表达式代替 key 函数）。
需要注意的是，min() 函数是一个高级函数，用于返回给定序列中的最小元素。在使用 min() 函数时，需要注意序列的类型、比较的逻辑、以及可选参数的使用，以确保程序的正确性和灵活性。
next()
在 Python 中，next() 是一个内置函数，用于返回可迭代对象的下一个元素，或者在可迭代对象没有下一个元素时，引发 StopIteration 异常。其基本语法格式为：
next(iterable[, default])
其中，iterable 是一个可迭代对象，可以是列表、元组、集合、字典、文件对象等；default 是一个可选参数，表示迭代结束时的默认返回值，如果没有指定，默认为 None。
next() 函数会返回 iterable 中的下一个元素，如果 iterable 没有下一个元素，就引发 StopIteration 异常。可以使用 default 参数指定当迭代结束时要返回的默认值。如果没有指定 default，则会引发 StopIteration 异常。
以下是一些使用示例：
# 使用 next() 函数返回迭代器中的下一个值
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = iter(my_list)
print(next(my_iter)) # 输出：1
print(next(my_iter)) # 输出：2
print(next(my_iter)) # 输出：3
# 使用 next() 函数返回默认值
my_list = [1, 2, 3]
my_iter = iter(my_list)
print(next(my_iter, 0)) # 输出：1
print(next(my_iter, 0)) # 输出：2
print(next(my_iter, 0)) # 输出：3
print(next(my_iter, 0)) # 输出：0
在这些例子中，我们使用 next() 函数返回迭代器中的下一个值。在第一个示例中，我们使用 iter() 函数将列表转换为迭代器，并使用 next() 函数依次返回它的下一个元素。在第二个示例中，我们使用 next() 函数返回默认值，当迭代结束时使用默认值代替。
需要注意的是，next() 函数是一个高级函数，用于返回可迭代对象的下一个元素，或者在可迭代对象没有下一个元素时，引发 StopIteration 异常。在使用 next() 函数时，需要注意可迭代对象的类型和长度，以及默认值的使用，在程序的实现和调试中，可以使用异常处理机制避免 StopIteration 异常的发生。
oct()
在 Python 中，oct() 是一个内置函数，用于将整数转换为八进制字符串。其基本语法格式为：
oct(x)
其中，x 是一个整数。
oct() 函数会将整数 x 转换为八进制字符串，返回结果是以 '0o' 为前缀的字符串。如果 x 不是整数类型（比如是浮点数、字符串等），就会引发 TypeError 异常。
以下是一些使用示例：
# 使用 oct() 函数将整数转换为八进制字符串
n = 255
print(oct(n)) # 输出：0o377
print(type(oct(n))) # 输出：<class 'str'>
在这个例子中，我们使用 oct() 函数将整数 255 转换为八进制字符串，并返回结果是以 '0o' 为前缀的字符串 '0o377'，表示十进制下的数值是 255，八进制下的数值是 377。
需要注意的是，oct() 函数是一个高级函数，用于将整数转换为八进制字符串。在使用 oct() 函数时，需要注意参数 x 的类型和取值范围，以及返回字符串的前缀 '0o'，在程序的实现和调试中，可以使用字符串处理函数和格式化函数对返回结果进行进一步处理。
open()
在 Python 中，open() 是一个内置函数，用于打开文件，并返回一个文件对象。其基本语法格式为：
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
其中，file 是要打开的文件名；mode 是打开文件的模式，默认值是 'r'，表示读取模式；buffering 是文件缓冲区的大小，默认值是 -1，表示使用系统默认值；encoding 是指定打开文件的编码方式，如果没有指定，则使用系统默认的编码方式；errors 是在编码或解码过程中遇到错误时的处理方式；newline 是指定读取文件时使用的换行符类型，默认为 None，表示使用系统默认的换行符；closefd 是一个布尔值，表示在关闭文件时是否关闭文件描述符，默认值为 True，表示关闭文件描述符；opener 是一个可调用对象，表示打开文件时要使用的自定义函数。
open() 函数会根据指定的模式打开文件，并返回文件对象，可以通过文件对象来读取、写入文件内容，或者进行其他文件操作。支持的文件模式有：
'r'：只读模式（默认），用于读取文件内容。'w'：写入模式，用于覆盖文件中的内容。'x'：排它性创建模式，用于创建新文件，如果文件已经存在，则引发FileExistsError异常。'a'：追加模式，用于在文件末尾写入内容。'b'：二进制模式，用于读取或写入二进制数据。't'：文本模式（默认），用于读取或写入文本数据。
以下是一些使用示例：
# 打开文件并读取文件内容
file = open('example.txt', mode='r')
content = file.read()
print(content)
file.close()
# 打开文件并写入文件内容
file = open('example.txt', mode='w')
file.write("Hello, World!")
file.close()
在这些例子中，我们使用 open() 函数打开文件，并读取或写入文件内容。在第一个示例中，我们打开名为 example.txt 的文件，并使用文件对象的 read() 方法读取文件内容。在第二个示例中，我们打开文件并使用文件对象的 write() 方法向其中写入文本内容。
需要注意的是，open() 函数是一个高级函数，用于打开文件，并返回一个文件对象。在使用 open() 函数时，需要特别注意文件路径的正确性、文件打开模式的明确性、文件操作的正确性和安全性。另外，在操作文件时，一定要记得在操作完成后关闭文件，这样可以避免资源的浪费和内存泄漏。
ord()
在 Python 中，ord() 是一个内置函数，用于将字符转换为对应的 ASCII 码值。其基本语法格式为：
ord(c)
其中，c 是一个字符，可以是字符串中的一个字符，也可以是一个 Unicode 字符。
ord() 函数会返回字符 c 对应的 ASCII 码值，如果 c 不是一个字符类型（比如是一个整数、浮点数等），就会引发 TypeError 异常。如果 c 是一个 Unicode 字符，那么返回的是该字符的 Unicode 编码点。
以下是一些使用示例：
# 使用 ord() 函数返回字符的 ASCII 码值
char = 'A'
print(ord(char)) # 输出：65
print(type(ord(char))) # 输出：<class 'int'>
在这个例子中，我们使用 ord() 函数将字母 'A' 转换为对应的 ASCII 码值 65，并返回结果是一个整数。
需要注意的是，ord() 函数是一个高级函数，用于将字符转换为对应的 ASCII 码值。在使用 ord() 函数时，需要注意字符的类型和编码方式，以及返回值的类型，可以使用字符串处理函数和编码函数对返回结果进行进一步处理。如果需要将 ASCII 码值转换为字符，可以使用 chr() 函数完成。
pow()
在 Python 中，pow() 是一个内置函数，用于计算给定数字的幂次方。其基本语法格式为：
pow(x, y[, z])
其中，x 和 y 是数值参数，表示要进行幂运算的底数和指数；z 是可选参数，表示计算结果中的模数。如果指定了模数 z，则计算结果等价于执行整数除法后取余数运算，即计算 (x ** y) % z 的值。
pow() 函数会计算 x 的 y 次幂，返回计算结果。如果指定了模数 z，则返回的是 (x ** y) % z 的值。如果 y 等于 0，则返回结果为 1。如果 y 是负数，则返回浮点数结果。
以下是一些使用示例：
# 计算数值的幂运算
print(pow(2, 3)) # 输出：8
print(pow(3.14, 2)) # 输出：9.8596
# 计算幂运算取模的结果
print(pow(2, 3, 5)) # 输出：3
print(pow(2, 3, 7)) # 输出：1
在这些例子中，我们使用 pow() 函数对数值进行幂运算，并返回结果。在第一个示例中，我们计算 2 的 3 次方，返回结果为整数 8。在第二个示例中，我们计算 3.14 的 2 次方，返回结果为浮点数 9.8596。在第三个示例中，我们计算 2 的 3 次方取模 5 的结果，返回值为整数 3。在第四个示例中，我们计算 2 的 3 次方取模 7 的结果，返回值为整数 1。
需要注意的是，pow() 函数是一个高级函数，用于计算给定数字的幂次方。在使用 pow() 函数时，需要注意数值参数的类型和大小，以及模数参数的使用，可以使用一般运算符或内置函数 ** 完成幂运算。对于幂运算的结果，也需要查看其精度和数据类型的适配性。
print()
在 Python 中，print() 是一个内置函数，用于将指定的数据输出到控制台上，并在输出末尾添加一个换行符。其基本语法格式为：
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
其中，objects 表示要输出的数据列表，可以包括各种数据类型，如字符串、数字、列表、元祖等；sep 表示要用于分隔 objects 中数据的字符串，默认值为一个空格 ' '；end 表示在输出的最后要添加的字符串，默认值为一个换行符 '\n'；file 表示要输出数据的文件，可以是标准输出流 sys.stdout，也可以是其他文件对象；flush 表示是否要清空输出缓冲区，默认值为 False。
print() 函数会将 objects 中的数据输出到控制台上，并使用 sep 指定的分隔符对各个数据进行分隔。最后，会在输出末尾添加一个 end 指定的字符串，并将输出的结果发送到 file 指定的文件对象中。如果仅指定一个参数，则直接输出该参数的值，并添加一个换行符。
以下是一些使用示例：
# 输出字符串
print("Hello, World!")
# 输出多个数据同时用指定分隔符分隔
print("apple", "banana", "orange", sep="/")
# 输出多个数据，用指定的字符结尾而不是换行符
print("Hello", end=", ")
print("World")
# 重定向输出到文件中
with open('example.txt', mode='w') as f:
print("Hello, World!", file=f)
在这些例子中，我们使用 print() 函数将指定的数据输出到屏幕上或重定向输出到文件中。在第一个示例中，我们输出一个字符串常量 "Hello, World!"。在第二个示例中，我们输出一个多值列表 "apple", "banana", "orange"，并用指定字符 "/" 对它们进行分隔。在第三个示例中，我们输出两个数据 "Hello" 和 "World"，并使用指定字符 , 结尾。在最后一个示例中，我们将输出结果重定向到名为 example.txt 的文件中。
需要注意的是，print() 函数是一个高级函数，用于输出指定的数据到控制台上。在使用 print() 函数时，需要注意指定的输出数据类型和格式，输出端的适配性和输出流的适应性，并使用参数来控制输出行为。另外，在输出完毕后，需要注意关闭文件或清空输出缓冲区，以避免资源浪费与内存泄漏。
property()
在 Python 中，property() 是一个内置函数，用于将类方法转换成属性，从而实现类属性的访问控制。其基本语法格式为：
class MyClass:
def __init__(self):
self._x = None
@property
def x(self):
return self._x
@x.setter
def x(self, value):
self._x = value
在这个例子中，我们定义了一个名为 MyClass 的类，该类包含一个名为 _x 的内部属性。我们通过 @property 装饰器将 x() 方法转换成只读的类属性，并通过 @x.setter 装饰器定义 x() 的 setter 方法，从而实现类似属性赋值的行为。现在，我们可以通过访问 MyClass 类的实例的 x 属性来读取或设置 _x 属性，从而实现对类属性的访问控制。
以下是一些使用示例：
class Rectangle:
def __init__(self, width, height):
self._width = width
self._height = height
@property
def area(self):
return self._width * self._height
@property
def width(self):
return self._width
@width.setter
def width(self, value):
self._width = value
@property
def height(self):
return self._height
@height.setter
def height(self, value):
self._height = value
rect = Rectangle(10, 5)
print("Area:", rect.area) # 输出：Area: 50
print("Width:", rect.width) # 输出：Width: 10
print("Height:", rect.height) # 输出：Height: 5
rect.width = 20
rect.height = 10
print("New Area:", rect.area) # 输出：New Area: 200
print("New Width:", rect.width) # 输出：New Width: 20
print("New Height:", rect.height) # 输出：New Height: 10
在这个例子中，我们定义了一个名为 Rectangle 的类，该类包含 _width 和 _height 两个内部属性。我们使用 @property 装饰器将 area() 方法转换成只读的类属性，并使用 @width.setter 和 @height.setter 装饰器定义 width() 和 height() 方法的 setter 方法，从而允许对类属性进行修改。现在，我们可以通过访问 Rectangle 类的实例的 area、width 和 height 属性来读取和修改属性值，实现了对类属性的访问控制。
需要注意的是，property() 函数是一个高级函数，用于将类方法转换成只读或可赋值的类属性，从而实现对类属性的访问控制。在使用 property() 函数时需要注意类方法的类型和语法，使用装饰器来重新定义类属性的读取和写入操作，以及类属性的访问控制和保护。另外，需要考虑类继承和动态修改类属性的情况，以保证代码的正确性与可维护性。
range()
在 Python 中，range() 是一个内置函数，用于生成一个整数序列。其基本语法格式为：
range(stop)
range(start, stop[, step])
其中，start 表示起始数字（默认值为 0），stop 表示停止数字，但不包括本身，即生成的序列最后一个数字为 stop-1，必须指定；step 表示步长（默认值为 1）。三个参数都必须是整数。
range() 函数会生成一个整数序列对象，并返回该对象的引用。可以使用 list() 函数或 for 循环遍历该对象，以访问其中的元素。
以下是一些使用示例：
# 生成一个序列
seq1 = range(10)
print(list(seq1)) # 输出：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 指定起始和终止值
seq2 = range(5, 10)
print(list(seq2)) # 输出：[5, 6, 7, 8, 9]
# 指定步长
seq3 = range(0, 10, 2)
print(list(seq3)) # 输出：[0, 2, 4, 6, 8]
在这些例子中，我们使用 range() 函数生成整数序列对象，并使用 list() 函数将其转换为列表。在第一个示例中，我们生成一个从 0 到 9 的整数序列。在第二个示例中，我们指定起始值为 5，终止值为 10，生成一个从 5 到 9 的整数序列。在第三个示例中，我们指定步长为 2，生成一个从 0 到 8 的偶数序列。
需要注意的是，range() 函数是一个高级函数，用于生成整数序列对象。在使用 range() 函数时需要注意指定参数的类型和范围，以及对返回的序列对象进行遍历和访问时的效率和适配性。可以使用 for 循环或列表解析、生成器表达式等方式，来处理和操作生成的序列对象。
repr()
在 Python 中，repr() 是一个内置函数，用于返回一个对象的字符串表示形式（即表示该对象的“官方”字符串）。其基本语法格式为：
repr(object)
其中，object 表示要输出官方字符串形式的对象。
repr() 函数会返回一个对象的字符串表示形式，该字符串形式与调用 Python 解释器时用的表示形式相同。通常情况下，repr() 函数返回的字符串可以作为 Python 代码的一部分，以便重新创建相同的对象。如果一个对象没有定义 __repr__() 方法，则会返回一个默认的字符串。
以下是一些使用示例：
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return f"Person(name='{self.name}', age={self.age})"
p1 = Person("Alice", 25)
print(repr(p1)) # 输出：Person(name='Alice', age=25)
在这个例子中，我们定义了一个名为 Person 的类，该类定义了一个 __repr__() 方法来返回一个官方字符串形式。现在，我们可以通过调用 repr() 函数来获得这个对象的字符串表示形式，并将其作为 Python 代码的一部分来重新创建相同的对象。
需要注意的是，repr() 函数是一个高级函数，用于返回一个对象的官方字符串形式。在使用 repr() 函数时需要注意对象的类型和属性，以及 __repr__() 方法的返回值。对于一些复杂的对象类型，可能需要仔细设计和实现 __repr__() 方法，以确保返回的字符串表示形式可以被正确地解析为相应的对象。
reversed()
在 Python 中，reversed() 是一个内置函数，用于返回一个反转顺序的迭代对象。其基本语法格式为：
reversed(seq)
其中，seq 表示要翻转的序列。
reversed() 函数会生成一个反转顺序的迭代对象，并返回该对象的引用。可以使用 list() 函数或 for 循环遍历该对象，以访问其中的元素。
以下是一些使用示例：
# 反转列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
rev_lst = reversed(lst)
print(list(rev_lst)) # 输出：[5, 4, 3, 2, 1]
# 反转字符串
s = "Hello, World!"
rev_s = reversed(s)
print(''.join(rev_s)) # 输出：!dlroW ,olleH
在这些例子中，我们使用 reversed() 函数生成反转顺序的迭代对象，并使用 list() 函数将其转换为列表，或使用 join() 方法将其转换为字符串。在第一个示例中，我们生成一个反转顺序的整数列表。在第二个示例中，我们生成一个反转顺序的字符串。
需要注意的是，reversed() 函数是一个高级函数，用于生成反转顺序的迭代对象。在使用 reversed() 函数时，需要注意指定参数的类型和范围，以及对返回的迭代对象进行遍历和访问时的效率和适配性。可以使用 for 循环或列表解析、生成器表达式等方式，来处理和操作生成的迭代对象。
round()
在 Python 中，round() 是一个内置函数，用于将一个数进行四舍五入。其基本语法格式为：
round(number[, ndigits])
其中，number 表示要进行四舍五入的数，ndigits 表示保留的小数位数（默认值为 0）。
round() 函数会将一个数进行四舍五入，并返回结果。如果指定了 ndigits 参数，则结果将保留指定的小数位数。
以下是一些使用示例：
x = 3.141592653589793
print(round(x)) # 输出：3
print(round(x, 2)) # 输出：3.14
在这个例子中，我们将浮点数 x 进行四舍五入，并输出结果。第一个示例中，我们省略了 ndigits 参数，默认进行四舍五入后保留整数部分。第二个示例中，我们指定了 ndigits 参数为 2，四舍五入后保留两位小数。
需要注意的是，round() 函数是一个高级函数，用于将一个数进行四舍五入。在使用 round() 函数时需要注意数值的类型、大小和精度，以及保留小数位数的设置。在使用该函数时也应该注意其中细节，如小数点后在 0 与 5 时如何进行进位等。
set
set 是一个命令行指令，用于在 Windows 操作系统中设置环境变量、系统变量等。它会将变量设置为一个特定的值。
常用的语法形式为：
set 变量名=变量值
例如：
set PATH=C:\Python27
这个指令会将系统变量 PATH 的值设置为 C:\Python27，即将 Python 安装的路径添加到系统中的 PATH 中，以便在命令行中可以直接使用 Python 命令。
可以通过 set 指令来设置不同的变量值，如 set HOME=C:\Users\myusername 来设置当前用户的主目录为 C:\Users\myusername。
除了设置环境变量，set 命令还可以用于显示当前所有变量的值，如 set 或 set PATH （只显示 PATH 变量的值）等。
setattr
setattr 是 Python 内置函数之一，用于设置对象的属性（属性可以是任何 Python 对象，包括方法、函数等）。
setattr 函数的语法格式如下：
setattr(object, name, value)
其中，object 表示要设置属性的对象，name 表示要设置的属性名，value 表示要设置的属性值。
例如，我们定义一个简单的类 Person，其中包含两个属性 name 和 age：
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
现在，我们可以使用 setattr 函数给这个类的实例对象设置 gender 属性：
p = Person("Tom", 20)
setattr(p, "gender", "male")
print(p.gender) # 输出 "male"
这里，我们使用 setattr(p, "gender", "male") 来给 p 对象设置 gender 属性，并将属性值设置为 male。最后，我们通过 print(p.gender) 打印出 gender 属性的值，即输出 male。
slice
slice 是 Python 内置函数之一，用于创建一个切片对象。切片对象能够在序列（如字符串、列表等）中按照指定的步长取出指定范围的元素。
slice 函数的语法格式如下：
slice(start, stop, step)
其中，start、stop、step 都是可选参数，它们分别表示切片的起始位置、终止位置和步长。如果不指定这些参数，则默认值为：
start默认为 0stop默认为序列的长度step默认为 1
如果参数是负数，则从序列的右侧开始计数。例如，如果 start = -1，则表示从序列的倒数第一个元素开始切片。
下面是 slice 函数的示例使用方法：
letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
# 创建一个切片对象
s = slice(2, 7, 2)
# 使用切片对象获取序列中的元素
print(letters[s]) # 输出 ['c', 'e', 'g']
在上面的示例中，我们首先创建了一个包含字母序列的列表 letters。然后，我们使用 slice(2, 7, 2) 创建了一个切片对象 s，表示从序列的第 2 个元素开始，每隔 2 个元素取一个，一直到序列的第 6 个元素（不包含第 7 个元素）。最后，我们通过 letters[s] 获取了序列中切片范围内的所有元素，并将其输出。
sorted
sorted 是 Python 内置函数之一，用于对可迭代对象进行排序。
sorted 函数的语法格式如下：
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
其中，iterable 表示要排序的可迭代对象，如列表、元组等；key 是一个可调用对象，用于指定排序的规则；reverse 是一个布尔值，用于表示是否以降序排序。
如果不传入 key 参数，则会使用默认的排序规则。对于数字类型的可迭代对象，排序的默认规则是从小到大；对于字符串类型的可迭代对象，排序的默认规则是按照字典顺序。
下面是 sorted 函数的示例使用方法：
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers) # 输出 [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: len(x))
print(sorted_words) # 输出 ['date', 'apple', 'banana', 'cherry', 'elderberry']
在上面的示例中，我们首先使用 sorted(numbers) 将列表 numbers 中的元素按照从小到大的顺序排序，并将排序结果赋值给 sorted_numbers 变量。然后，我们使用 sorted(words, key=lambda x: len(x)) 将字符串列表 words 中的元素按照字符串长度从小到大的顺序排序，并将排序结果赋值给 sorted_words 变量。在这里，我们使用了 lambda 表达式作为 key 参数，用于指定排序规则，即按照字符串的长度进行排序。
@staticmethod
@staticmethod 是 Python 中的一个装饰器，用于表示一个静态方法（即类方法）。
静态方法是不需要访问类实例或者类本身的方法。它们没有访问类实例或类本身的权限，并且它们不能修改类实例或类本身的状态。通常情况下，静态方法是为了将一些和类相关的操作组织起来而创建的。
使用 @staticmethod 装饰器来定义一个静态方法，如下所示：
class MyClass:
@staticmethod
def static_method(arg1, arg2, ...):
# 函数实现内容
在这个示例中，我们定义了一个名为 static_method 的静态方法，它没有任何参数限制，可以传入任意数量的参数。在静态方法内部的实现中，不能使用 self 或 cls，因为它们分别代表实例对象和类本身，而静态方法没有访问类实例或类本身的权限。
对于定义了静态方法的类，可以通过类名直接调用静态方法，例如：
MyClass.static_method(arg1, arg2, ...)
下面是一个示例，演示如何在 Python 类中使用 @staticmethod 装饰器来定义和调用静态方法：
class Circle:
PI = 3.141592653589793
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
@staticmethod
def circumference(radius):
return 2 * Circle.PI * radius
# 调用静态方法
print(Circle.circumference(2))
在上面的示例中，我们定义了一个 Circle 类，其中包含 PI 属性和构造方法 __init__。同时，我们使用 @staticmethod 装饰器定义了一个静态方法 circumference，用于计算圆的周长。最后，我们在程序的最后通过 Circle.circumference 调用了这个静态方法，并将圆的半径传入作为参数。
str
str 是 Python 内置函数之一，用于将对象转换为字符串形式。
str 函数的语法格式如下：
str(obj)
其中，obj 表示要转换为字符串的对象。如果 obj 是可打印的对象，则 str 函数会返回一个包含对象内容的字符串，否则会抛出 TypeError 异常。
下面是 str 函数的示例使用方法：
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __str__(self):
return "Person(name={}, age={})".format(self.name, self.age)
p = Person("Tom", 20)
print(str(p)) # 输出 "Person(name=Tom, age=20)"
在上面的示例中，我们首先定义了一个类 Person，其中包含构造方法 __init__ 和字符串转换方法 __str__。在 __str__ 方法中，我们使用 format 方法构造一个包含名字和年龄信息的字符串后返回。然后，我们创建了一个 Person 对象 p，并将其传入 str 函数中进行转换，并将结果输出。因为 Person 类中定义了 __str__ 方法，所以最终输出的是一个包含对象内容的字符串。
除了 str 函数之外，还可以通过在类中定义 __repr__ 方法来实现自定义对象的字符串表示形式。 __repr__ 方法与 __str__ 类似，也是返回一个字符串表示形式，但它通常用于调试和代码中的显示，而 __str__ 方法通常用于用户界面上的显示。
sum
sum 是 Python 内置函数之一，用于计算一个可迭代对象中所有元素的和。
sum 函数的语法格式如下：
sum(iterable[, start])
其中，iterable 表示要求和的可迭代对象，如列表、元组、集合等；start 是可选参数，用于指定一个起始值。如果不指定 start，则默认值为 0。如果指定了 start，则会将 start 和可迭代对象中的所有元素相加。
下面是 sum 函数的示例使用方法：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print(total) # 输出 15
total = sum(numbers, 10)
print(total) # 输出 25
在上面的示例中，我们首先定义了一个包含 5 个整数元素的列表 numbers。然后，我们使用 sum(numbers) 计算列表中所有元素的和，并将结果输出。最后，我们使用 sum(numbers, 10) 计算列表中所有元素的和，并将起始值指定为 10，即将 10 和列表中的所有元素相加，并将结果输出。
需要注意的是，如果可迭代对象中存在非数字类型的元素，则会抛出 TypeError 异常。同时，如果要求和的对象是大量数据，应该使用 numpy 等数值计算库进行处理，以提高效率。
super
super 是 Python 内置函数之一，用于在子类中调用父类的方法或属性。
在 Python 3 中，使用 super 的常见用法如下：
class SubClass(ParentClass):
def __init__(self, arg1, arg2, ...):
super().__init__(arg1, arg2, ...)
# 子类其他代码
在这个示例中，我们定义了一个子类 SubClass，该类继承自父类 ParentClass。在子类的 __init__ 方法中，我们使用 super().__init__(arg1, arg2, ...) 调用了父类的 __init__ 方法，以便子类可以继承并初始化父类的属性。
需要注意的是，调用 super 函数后返回的对象是一个代理对象，该对象通过方法解析顺序（Method Resolution Order，MRO）列表将方法的调用分派给类继承层次结构中的下一个类。这种方式可以避免硬编码类名和可读性差的多继承代码。通常情况下，使用 super 调用父类方法比直接调用父类方法更加灵活。
下面是一个示例，演示如何在 Python 类中使用 super 函数来调用父类的方法：
class Shape:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __str__(self):
return "Shape({}, {})".format(self.x, self.y)
class Rectangle(Shape):
def __init__(self, x, y, width, height):
super().__init__(x, y)
self.width = width
self.height = height
def __str__(self):
return "Rectangle({}, {}, {}, {})".format(self.x, self.y, self.width, self.height)
# 测试代码
s = Shape(0, 0)
print(s) # 输出 Shape(0, 0)
r = Rectangle(10, 20, 30, 40)
print(r) # 输出 Rectangle(10, 20, 30, 40)
在这个示例中，我们首先定义了一个基类 Shape，其中包含 __init__ 和 __str__ 方法。然后，我们定义了一个子类 Rectangle 继承自 Shape，并覆盖了父类的 __str__ 方法。在子类的 __init__ 方法中，我们使用 super().__init__(x, y) 调用了父类的 __init__ 方法，以便子类可以继承并初始化父类的属性。最后，我们创建了一个 Shape 对象 s 和一个 Rectangle 对象 r，并分别输出对象的字符串形式，以检查程序是否正确。
tuple
tuple 是 Python 内置函数之一，用于创建元组类型。
元组是一种不可变序列类型，类似于列表，但是元组一旦创建后就不能被修改，包括添加、删除、修改等操作。元组的定义方式是通过使用小括号 ()，并将多个元素用逗号 , 分隔开。例如：
t = (1, 2, 3)
在 python 中，元组可以包含不同类型的数据，包括整数、浮点数、字符串等等。
可以通过索引访问元组中的元素，索引从0开始。例如：
t = (1, 2, 3)
print(t[0]) # 输出 1
因为元组是不可变类型的数据，所以元组在创建后就不能被修改。如果需要修改，需要重新创建一个新的元组。例如：
t = (1, 2, 3)
t = t + (4,) # 创建新元组，并修改变量 t 的引用
可见，我们使用 + 运算符和一个单元素的元组 (4,) 来创建一个新的元组，然后将变量 t 的引用修改为新元组的引用。
需要注意的是，如果元组只包含一个元素，则需要在元素后添加一个逗号 ,，如 (1,)，否则这个元素将被视作一个单独的数据类型。例如：
t = (1)
print(type(t)) # 输出 <class 'int'>
t = (1,)
print(type(t)) # 输出 <class 'tuple'>
除了使用小括号 () 创建元组外，还可以使用 tuple() 函数将其他可迭代对象转换为元组，例如：
lst = [1, 2, 3]
t = tuple(lst) # 将列表 lst 转换为元组
以上就是元组类型的常见用法和创建方式。需要通过中括号进行索引和切片，和其他序列类型的操作类似。
type
type 是 Python 内置函数之一，用于返回一个对象的类型。
type 函数的语法格式如下：
type(obj)
其中，obj 表示要获取类型的对象。type 函数会返回 obj 的类型，通常是一个类型对象，例如 <class 'int'>、<class 'str'> 等。
下面是 type 函数的示例使用方法：
x = 1
print(type(x)) # 输出 <class 'int'>
y = 'hello, world!'
print(type(y)) # 输出 <class 'str'>
def foo():
return 'bar'
print(type(foo)) # 输出 <class 'function'>
在上面的示例中，我们分别定义了一个整数变量 x，一个字符串变量 y，以及一个函数 foo。然后，我们使用 type 函数分别获取了 x、y、foo 的类型，并将结果输出。可以看出，type 函数返回了每个对象的类型，分别是 int、str、function。
需要注意的是，type 函数可以用于判断对象的类型是否与某一类型相同，例如：
x = 1
if type(x) == int:
print('x 是整数')
在这个示例中，我们先定义了一个整数变量 x，然后使用 type 函数获取 x 的类型，并与 int 类型比较。如果类型相同，则输出 'x 是整数'。这种方法可以对 Python 对象进行类型检查，并根据类型执行不同的操作。
另外，还可以使用 isinstance 函数判断一个对象是否为某个类型的实例，例如：
x = 1
if isinstance(x, int):
print('x 是整数')
在这个示例中，我们使用 isinstance 函数判断 x 是否为 int 类型的实例，如果是，则输出 'x 是整数'。这种方法与 type 函数的作用类似，都可以进行类型检查，但 isinstance 函数更加灵活，因为它可以对继承自某个类型的子类进行检查。
vars
vars 是 Python 内置函数之一，它返回一个对象的 __dict__ 属性或命名空间的字典。如果对象无 __dict__ 属性，则返回命名空间的值。而如果不带参数调用 vars()，将返回当前作用域的命名空间值。
vars 函数的语法格式如下：
vars([object])
其中，object 参数是可选的，表示要获取字典的对象。如果不提供 object 参数，则 vars() 函数将返回当前作用域的命名空间字典。
下面是 vars 函数的示例使用方法：
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person('Tom', 18)
print(vars(p)) # 输出 {'name': 'Tom', 'age': 18}
name = 'Python'
print(vars()) # 输出当前作用域的命名空间字典
在上面的示例中，我们首先定义了一个 Person 类，该类包含 name 和 age 两个属性。然后，我们创建了一个 Person 对象 p，并使用 vars(p) 函数获取了 p 的属性字典，输出结果为 {'name': 'Tom', 'age': 18}。需要注意的是，vars 函数只能获取对象的属性字典，不能获取类属性或方法等其他属性。
另外，我们定义了一个字符串变量 name，然后使用 vars() 函数获取了当前作用域的命名空间字典，输出当前作用域的所有变量名称及其对应的值。
需要注意的是，vars 函数返回的是对象的属性字典的拷贝，而不是对象本身的属性字典。因此，修改返回值的结果不会影响原始对象的属性。
zip
zip 是 Python 内置函数之一，用于将多个可迭代对象的元素进行配对、组合成一个个元组，并返回一个 zip 对象，其元素为可迭代对象中对应下标的元素组成的元组。
zip 函数的语法格式为：
zip(*iterables)
其中，iterables 表示一个或多个可迭代对象，可以是列表、元组、集合、字典、生成器等。* 操作符表示将多个可迭代对象作为参数传递给 zip 函数。
下面是 zip 函数的示例使用方法：
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [20, 25, 30]
for name, age in zip(names, ages):
print('{} is {} years old.'.format(name, age))
在这个示例中，我们定义了两个列表 names 和 ages，分别包含若干个字符串和整数。接着，我们使用 zip(names, ages) 函数将两个列表的元素进行配对，组成一个元组。然后，我们使用 for 循环依次遍历这些元组，将每个元素的第一个值赋值给 name，第二个值赋值给 age，并输出格式化字符串。
使用 zip 函数的好处是，可以轻松地将多个列表或其他可迭代对象的元素进行配对，方便进行遍历和处理。如果传入的可迭代对象长度不一致，zip 函数会自动截断到最短长度。
除了使用 for 循环迭代遍历 zip 对象外，还可以使用 list 函数将 zip 对象转换为列表。例如：
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [20, 25, 30]
zipped = zip(names, ages)
result = list(zipped)
print(result) # 输出 [('Alice', 20), ('Bob', 25), ('Charlie', 30)]
在这个示例中，我们先使用 zip(names, ages) 函数将两个列表进行配对，并将结果赋值给 zipped。然后，我们调用 list(zipped) 函数将 zipped 对象转换为一个元组列表，并将结果赋值给 result，最后输出结果。
需要注意的是，zip 函数返回的是一个 zip 对象，而非列表，因此无法直接修改其元素。如果需要对配对后的元素进行修改，则需要先转换为列表或其他可变数据类型。
__import__
__import__ 是 Python 中的一个内置函数，用于动态地导入一个指定模块名的模块，并返回该模块对象。可以使用 __import__ 函数动态载入不同的模块，实现动态配置和扩展应用的功能。
__import__ 函数的语法格式为：
__import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0)
其中，name 是要导入的模块名，可以是字符串类型或以点号分隔的层级名称，例如 'os.path'。globals 和 locals 参数是字典类型，分别表示全局和局部的命名空间。fromlist 参数是一个可选参数，表示要导入的模块中需要导入的对象列表。level 参数是一个可选参数，表示导入包时使用的绝对或相对级别值。
下面是一个使用 __import__ 函数的示例：
# 动态导入一个模块
module_name = 'math'
module = __import__(module_name)
print(module.pi) # 输出 3.141592653589793
在这个示例中，我们首先定义了要动态导入的模块名 module_name，然后使用 __import__(module_name) 函数导入了一个模块，并将结果赋值给变量 module。最后，我们使用 module.pi 访问了模块中的 pi 常量，并将结果输出。
需要注意的是，在 Python 3 版本中，__import__ 函数已经过时，建议使用 importlib.import_module 函数代替。其中，importlib 是 Python 的一个标准库模块，提供了一系列实用的导入模块相关的函数和常量，包括 import_module 函数，功能与 __import__ 函数类似。使用 importlib.import_module 函数的语法格式为：
importlib.import_module(name, package=None)
其中，name 参数是要导入的模块名，可以是字符串类型或以点号分隔的层级名称，例如 'os.path'。package 参数是一个可选参数，表示导入模块时使用的包名。
下面是一个使用 importlib.import_module 函数的示例：
# 动态导入一个模块
import importlib
module_name = 'math'
module = importlib.import_module(module_name)
print(module.pi) # 输出 3.141592653589793
在这个示例中，我们使用 importlib.import_module(module_name) 函数导入了一个模块，并将结果赋值给变量 module。最后，我们使用 module.pi 访问了模块中的 pi 常量，并将结果输出。
