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一、重要内置函数
1、zip
说白了就是压缩几组数据值。说细了就是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对象，一般会用list或dict方法输出为对应的类型，当对象为多个的时候，会根据数据值最少的那个参数为输出的个数，多余的部分就不会输出了。
# zip
l1 = [11, 22, 33, 44, 55]
l2 = ['jason', 'kevin', 'oscar', 'jerry', 'tony']
l3 = [1, 2, 3, 4, 5]
res = zip(l1, l2, l3)
print(list(res))
# [(11, 'jason', 1), (22, 'kevin', 2), (33, 'oscar', 3), (44, 'jerry', 4), (55, 'tony', 5)]
l1 = [11, 22, 33]
l2 = ['jason', 'kevin', 'oscar', 'jerry', 'tony']
l3 = [1, 2, 3, 4]
res = zip(l1, l2, l3)
print(list(res))
# [(11, 'jason', 1), (22, 'kevin', 2), (33, 'oscar', 3)]
当我们使用zip方法压缩后还可以解压，使用方法为：zip（*+变量名）：
aa = [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]
a, b = zip(*aa)
print(a)
print(b)
(1, 2, 3)
(2, 3, 4)
2、filter
filter函数是筛选的意思：此函数会将可迭代对象中的每一位元素作为参数传递到func中，如果结果为True，则将此元素添加到结果列表中，filter()返回的结果是一个的新列表。
表现形式:filter(func,iterable)
其中func为函数名，可为lambda匿名函数，iterable为可迭代对象。
# filter
l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]
res = filter(lambda x: x > 40, l1)
print(list(res))
# [44, 55, 66, 77, 88]
这里的filter函数在匿名函数的作用下达成的功能是判断列表l1中的值，如果根据匿名函数的条件得出这个数据值大于40就把他记录到结果中用res输出结果。
3、sorted
sort方法大家一定很眼熟，他是列表的升序排列，到了内置函数sorted中也是一样的作用。
表现形式：sorted(iterable, key=None, reverse=False)
- iterable – 可迭代对象。
- 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。（说白了就是弄个函数加了条件）
- reverse – 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
# sorted
l1 = [21, 12, 53, 64, 76, 32, 11, 22]
res = sorted(l1)
print(res) # 默认升序
# [11, 12, 21, 22, 32, 53, 64, 76]
下面是key加入函数的例子：
b = {1: 'ab', 2: 'degg', 4: 'ght', 9: 'd'}
res1 = sorted(b.items(), key=lambda i: i[0]) # 指定按字典里面的键排序
print(res1)
[(1, 'ab'), (2, 'degg'), (4, 'ght'), (9, 'd')]
res2 = sorted(b.items(), key=lambda i: len(i[1])) # 指定按字典里的value长度排序，默认从小到大
print(res2)
[(9, 'd'), (1, 'ab'), (4, 'ght'), (2, 'degg')]
res3 = sorted(b.items(), key=lambda i: len(i[1]), reverse=True) # 指定按字典里的value长度排序，同时进行翻转，即按value的长度从大到小排列
print(res3)
[(2, 'degg'), (4, 'ght'), (1, 'ab'), (9, 'd')]
二、常见内置函数（了解）
1、abs
abs的作用很好理解，就是把数值变成绝对值，也就是变成正数。
print(abs(-100))
print(abs(100))
# 100
# 100
2、all
对条件进行判断，如果给定的所有条件都对就返回True，否则就返回False。可以和and的作用放一起记忆。
3、any
对条件进行判断，如果给定的条件里面有一个对就返回True，都错的时候返回False。可以和or的作用放一起记忆。
4、bytes
相当与encode的作用，对给定的数据值进行编码，会转换成bytes（二进制类型）
s1 = '今天周五 内容也很简单'
print(s1.encode('utf8'))
print(bytes(s1, 'utf8'))
# b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x91\xa8\xe4\xba\x94 \xe5\x86\x85\xe5\xae\xb9\xe4\xb9\x9f\xe5\xbe\x88\xe7\xae\x80\xe5\x8d\x95'
# b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x91\xa8\xe4\xba\x94 \xe5\x86\x85\xe5\xae\xb9\xe4\xb9\x9f\xe5\xbe\x88\xe7\xae\x80\xe5\x8d\x95'
5、bin、oct、hex、int
这些是之前说过的一些进制转换的函数，分别是：二进制八进制十六进制和十进制。
6、callable
用于判断这个变量名加了括号是不是就能调用了，返回的结果时布尔值。
name = 'jason'
def index():
print('from index')
print(callable(name)) # False
print(callable(index)) # True
7、chr、ord
根据ASCII对应的数值或是根据字符对应的数据值返回结果，chr是根据数值返回字符，ord是根据字符返回数据值。
print(chr(65)) # A
print(ord('A')) # 65
8、dir
我们可以通过这个函数查看括号内的对象能调用的方法或函数
print(dir('hello'))
# ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isascii', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']
9、divmod
对数值进行整除，并且可以获得余数。
res = divmod(100, 2)
print(res) # (50, 0)
res = divmod(100, 3)
print(res) # (33, 1)
前面的结果时整除的结果，后面是余数。
10、enumerate
用于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，一般结合for循环使用（可以人为指定下表开始的数据值）：
print(list(enumerate(["a", "b", "c"])))
[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]
11、eval和exec
两种函数都是一个作用：把字符串内的代码运行。
其中eval只能运行一些简单的代码
exec可以运行复杂一些的代码，比如开个for循环
s1 = 'print("哈哈哈")'
eval(s1)
exec(s1)
s2 = 'for i in range(100):print(i)'
eval(s2) # 只能识别简单的python代码 具有逻辑性的都不行,这里会报错
exec(s2) # 可以识别具有一定逻辑性的python代码
12、hash
使用哈希算法对数据值进行加密
print(hash('jason'))
# 6504587676088172780
13、id、input、isinstance
id
返回对象的唯一标识符，标识符是一个整数（返回对象的内存地址）
input
用于接收外界输入的信息
isinstance
判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()
class A:
pass
class B(A):
pass
isinstance(A(), A) # returns True
type(A()) == A # returns True
isinstance(B(), A) # returns True
type(B()) == A # returns False
14、map、max、min
map
映射的作用，昨天说过了
max和min
返回最大值或最小值，昨天也说了
15、open
用于打开一个文件，创建一个 file 对象，相关的方法才可以调用它进行读写，在之前问文本编辑知识点可以找到详细操作方法，这里就举个例子：
with open() as f1:
pass
f2 = open()
16、pow
返回 xy（x的y次方） 的值
pow(x, y[, z])
17、range
之前讲for循环的时候介绍过，作用是生成一个工厂，生成数据，python2和python3中的作用有所区别python2中的xrange和python3的range作用一样。
18、round
对数值进行四舍五入，但是不太准确，可能是五舍六入。
19、sum
sum(list) : 求取list元素的和
三、可迭代对象
之前我们对于for循环为什么可以遍历没有做具体解释，这里就开始对它进行解释了。
首先我们介绍什么是可迭代对象：
在数据类型的后面可以使用点加双下划线iter（.iter）来判断是不是可迭代对象
经过一圈测试得到如下的可迭代对象的范：
不是可迭代对象：
int float bool 函数对象
是可迭代对象：
str list dict tuple set 文件对象
四、迭代器对象
迭代器介绍：
迭代器即用来迭代取值的工具，而迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需的目标或结果，每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值,单纯的重复并不是迭代。
迭代器对象：
所有的可迭代对象在使用双下划线iter方法后都会编程迭代器对象，变成迭代器对象后继续使用双下划线iter方法就没有效果了，但是可以执行。判断迭代器对象的本质是查看内置方法中是否有__iter__和__next__。
迭代器对象的作用
优点
1、提供了一种不依赖于索引取值的方式，正因为有迭代器的存在 我们的字典 集合才能够被for循环
2、惰性计算：迭代器对象表示的是一个数据流，可以只在需要时才去调用__next__来计算出一个值，就迭代器本身来说，同一时刻在内存中只有一个值，因而可以存放无限大的数据流，而对于其他容器类型，如列表，需要把所有的元素都存放于内存中，受内存大小的限制，可以存放的值的个数是有限的。
缺点
1、除非取尽，否则无法获取迭代器的长度
2、只能取下一个值，不能回到开始，更像是‘一次性的’，迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽，否则就会停留在某个位置，等待下一次调用next；若是要再次迭代同个对象，你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象，如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器，必然只会有一个循环能取到值。
迭代器对象实操：
s1 = 'hello' # 可迭代对象
res = s1.__iter__() # 迭代器对象
print(res.__next__()) # 迭代取值 for循环的本质
这里需要注意，如果__next__取不到值就会报错。
注意事项
1、可迭代对象调用__iter__会成为迭代器对象
2、迭代器对象如果还调用__iter__不会有任何变化 还是迭代器对象本身
3、由于__iter__,__next__写起来复杂，所以使用中会出现iter()和next()这两种形式
五、for循环的本质
学完了上面的迭代器和可迭代对象相关知识，我们重新看一下for循环的结构：
for 变量名 in 可迭代对象:
循环体代码
现在我们可以知道for循环只是把字典、集合这类数据值进行了__iter__和__next__操作进行一次次取值，流程如下：
1.先将in后面的数据调用__iter__转变成迭代器对象
2.依次让迭代器对象调用__next__取值
3.一旦__next__取不到值报错 for循环会自动捕获并处理
六、异常捕获和处理
1、什么是异常
当我们写程序难免遇到报错，专业的称呼叫做异常，行业俗语叫做bug，由于异常情况出现会导致代码停止运行，所以在编写过程中要尽可能避免。
2、异常分类
语法错误这一类错误很好理解，相当于你不会写，比如用if或for的时候不知道他们怎么写，这种情况比较夸张了，好好学过的人都不会犯这种错误，一般来说这种错误发现了就是要准备跑路了。逻辑错误这种情况在编写的时候是允许出现的，通常来说都是代码结构完整，但是在调用的时候出了各种错误如：顺序错了或是变量用错了导致的异常。
3、异常的结构
我们可以分成三部分看：
错误位置
报错的位置是占最大部分的，我们从这里知道什么位置运行代码出错了，通常来说在错误位置很多的时候只用看最下面那个。
错误类型
最下面一行左边的几个单词是标志你的错误类型的，通常也不用管，起到提示作用错误详情这里比较关键，
错误详情
会把你错误的地方进行一个具体的解释，好让你找到错误并改正
标签：__,内置,函数,迭代,对象,res,print From： https://www.cnblogs.com/wxlxl/p/17092107.html