day 12

一，什么是装饰器？

装饰器本质上就是一个python函数，他可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下，增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。

装饰器的应用场景：比如插入日志，性能测试，事务处理，缓存等等场景。

二，装饰器的形成过程。

现在我有一个需求，我想让你测试这个函数的执行时间，在不改变这个函数代码的情况下：

import time

def func1():
    print('in func1')

def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        print(time.time() - start)
    return inner

func1 = timer(func1)
func1()

但是如果有多个函数，我都想让你测试他们的执行时间，你每次是不是都得func1 = timer(func1)?这样还是有点麻烦，因为这些函数的函数名可能是不相同，有func1，func2,graph,等等，所以更简单的方法，python给你提供了，那就是语法糖。

import time
def timer(func):
    def inner():
        start = time.time()
        func()
        print(time.time() - start)
    return inner

@timer   #==> func1 = timer(func1)
def func1():
    print('in func1')

func1()

刚刚我们讨论的装饰器都是装饰不带参数的函数，现在要装饰一个带参数的函数怎么办呢？

def timer(func):
    def inner(a):
        start = time.time()
        func(a)
        print(time.time() - start)
    return inner

@timer
def func1(a):
    print(a)

func1(1)

import time
def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        start = time.time()
        re = func(*args,**kwargs)
        print(time.time() - start)
        return re
    return inner

@timer   #==> func1 = timer(func1)
def func1(a,b):
    print('in func1')

@timer   #==> func2 = timer(func2)
def func2(a):
    print('in func2 and get a:%s'%(a))
    return 'fun2 over'

func1('aaaaaa','bbbbbb')
print(func2('aaaaaa'))

上面的装饰器已经非常完美了，但是有我们正常情况下查看函数信息的方法在此处都会失效：

def index():
    '''这是一个主页信息'''
    print('from index')

print(index.__doc__)    #查看函数注释的方法
print(index.__name__)   #查看函数名的方法

如何解决呢？

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

@deco
def index():
    '''哈哈哈哈'''
    print('from index')

print(index.__doc__)
print(index.__name__)

三，开放封闭原则。

1.对扩展是开放的

　　　　为什么要对扩展开放呢？

　　　　我们说，任何一个程序，不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改。所以我们必须允许代码扩展、添加新功能。

　　2.对修改是封闭的

　　　　为什么要对修改封闭呢？

　　　　就像我们刚刚提到的，因为我们写的一个函数，很有可能已经交付给其他人使用了，如果这个时候我们对其进行了修改，很有可能影响其他已经在使用该函数的用户。

装饰器完美的遵循了这个开放封闭原则。

四，装饰器的主要功能和固定结构。

def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        '''执行函数之前要做的'''
        re = func(*args,**kwargs)
        '''执行函数之后要做的'''
        return re
    return inner

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最内层函数正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

五，带参数的装饰器。

假如你有成千上万个函数使用了一个装饰器，现在你想把这些装饰器都取消掉，你要怎么做？

一个一个的取消掉？ 没日没夜忙活3天。。。

过两天你领导想通了，再让你加上。。。

def outer(flag):
    def timer(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            if flag:
                print('''执行函数之前要做的''')
            re = func(*args,**kwargs)
            if flag:
                print('''执行函数之后要做的''')
            return re
        return inner
    return timer

@outer(False)
def func():
    print(111)

func()

六，多个装饰器装饰一个函数。

def wrapper1(func):
    def inner():
        print('wrapper1 ,before func')
        func()
        print('wrapper1 ,after func')
    return inner

def wrapper2(func):
    def inner():
        print('wrapper2 ,before func')
        func()
        print('wrapper2 ,after func')
    return inner

@wrapper2
@wrapper1
def f():
    print('in f')

f()

内置函数

　　我们一起来看看python里的内置函数。什么是内置函数？就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print，input等等。截止到python版本3.6.2，现在python一共为我们提供了68个内置函数。它们就是python提供给你直接可以拿来使用的所有函数。这些函数有些我们已经用过了，有些我们还没用到过，还有一些是被封印了，必须等我们学了新知识才能解开封印的。那今天我们就一起来认识一下python的内置函数。这么多函数，我们该从何学起呢？

		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()

1.1作用域相关

locals ：函数会以字典的类型返回当前位置的全部局部变量。

globals：函数以字典的类型返回全部全局变量。

a = 1
b = 2
print(locals())
print(globals())
# 这两个一样，因为是在全局执行的。

##########################

def func(argv):
    c = 2
    print(locals())
    print(globals())
func(3)

#这两个不一样，locals() {'argv': 3, 'c': 2}
#globals() {'__doc__': None, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__cached__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000024409148978>, '__spec__': None, '__file__': 'D:/lnh.python/.../内置函数.py', 'func': <function func at 0x0000024408CF90D0>, '__name__': '__main__', '__package__': None}

1.2其他相关

1.2.1 字符串类型代码的执行 eval，exec，complie

　　eval：执行字符串类型的代码，并返回最终结果。

eval('2 + 2')  #

n=81
eval("n + 4")  #

eval('print(666)')  #

　　exec:执行字符串类型的代码。

s = '''
for i in [1,2,3]:
    print(i)
'''
exec(s)

　　compile:将字符串类型的代码编译。代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值。

'''
参数说明：　　　

1. 参数source：字符串或者AST（Abstract Syntax Trees）对象。即需要动态执行的代码段。　　

2. 参数 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。当传入了source参数时，filename参数传入空字符即可。　　

3. 参数model：指定编译代码的种类，可以指定为 ‘exec’,’eval’,’single’。当source中包含流程语句时，model应指定为‘exec’；当source中只包含一个简单的求值表达式，model应指定为‘eval’；当source中包含了交互式命令语句，model应指定为'single'。
'''
>>> #流程语句使用exec
>>> code1 = 'for i in range(0,10): print (i)'
>>> compile1 = compile(code1,'','exec')
>>> exec (compile1)

>>> #简单求值表达式用eval
>>> code2 = '1 + 2 + 3 + 4'
>>> compile2 = compile(code2,'','eval')
>>> eval(compile2)

>>> #交互语句用single
>>> code3 = 'name = input("please input your name:")'
>>> compile3 = compile(code3,'','single')
>>> name #执行前name变量不存在
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#29>", line 1, in <module>
    name
NameError: name 'name' is not defined
>>> exec(compile3) #执行时显示交互命令，提示输入
please input your name:'pythoner'
>>> name #执行后name变量有值
"'pythoner'"

有返回值的字符串形式的代码用eval，没有返回值的字符串形式的代码用exec，一般不用compile。

1.2.2 输入输出相关 input，print

　　input:函数接受一个标准输入数据，返回为 string 类型。

　　print:打印输出。

''' 源码分析
def print(self, *args, sep=' ', end='\n', file=None): # known special case of print
    """
    print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
    file:  默认是输出到屏幕，如果设置为文件句柄，输出到文件
    sep:   打印多个值之间的分隔符，默认为空格
    end:   每一次打印的结尾，默认为换行符
    flush: 立即把内容输出到流文件，不作缓存
    """
'''

print(111,222,333,sep='*')  # 111*222*333

print(111,end='')
print(222)  #两行的结果 111222

f = open('log','w',encoding='utf-8')
print('写入文件',file=f,flush=True)

1.2.3内存相关 hash id

　　hash：获取一个对象（可哈希对象：int，str，Bool，tuple）的哈希值。

print(hash(12322))
print(hash(''))
print(hash('arg'))
print(hash('alex'))
print(hash(True))
print(hash(False))
print(hash((1,2,3)))

'''
12322
-2996001552409009098
-4637515981888139739
2311495795356652852
1
0
2528502973977326415
'''

　　id:用于获取对象的内存地址。

print(id(123))  #
print(id('abc'))  #

1.2.3文件操作相关

　　open：函数用于打开一个文件，创建一个 file 对象，相关的方法才可以调用它进行读写。

1.2.4模块相关__import__　

　　__import__：函数用于动态加载类和函数 。

1.2.5帮助

　　help：函数用于查看函数或模块用途的详细说明。

print(help(list))
Help on class list in module builtins:

class list(object)
 |  list() -> new empty list
 |  list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
 |
 |  Methods defined here:
 |
 |  __add__(self, value, /)
 |      Return self+value.
 |
 |  __contains__(self, key, /)
 |      Return key in self.
 |
 |  __delitem__(self, key, /)
 |      Delete self[key].
 |
 |  __eq__(self, value, /)
 |      Return self==value.
 |
 |  __ge__(self, value, /)
 |      Return self>=value.
 |
 |  __getattribute__(self, name, /)
 |      Return getattr(self, name).
 |
 |  __getitem__(...)
 |      x.__getitem__(y) <==> x[y]
 |
 |  __gt__(self, value, /)
 |      Return self>value.
 |
 |  __iadd__(self, value, /)
 |      Implement self+=value.
 |
 |  __imul__(self, value, /)
 |      Implement self*=value.
 |
 |  __init__(self, /, *args, **kwargs)
 |      Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature.
 |
 |  __iter__(self, /)
 |      Implement iter(self).
 |
 |  __le__(self, value, /)
 |      Return self<=value.
 |
 |  __len__(self, /)
 |      Return len(self).
 |
 |  __lt__(self, value, /)
 |      Return self<value.
 |
 |  __mul__(self, value, /)
 |      Return self*value.n
 |
 |  __ne__(self, value, /)
 |      Return self!=value.
 |
 |  __new__(*args, **kwargs) from builtins.type
 |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
 |
 |  __repr__(self, /)
 |      Return repr(self).
 |
 |  __reversed__(...)
 |      L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
 |
 |  __rmul__(self, value, /)
 |      Return self*value.
 |
 |  __setitem__(self, key, value, /)
 |      Set self[key] to value.
 |
 |  __sizeof__(...)
 |      L.__sizeof__() -- size of L in memory, in bytes
 |
 |  append(...)
 |      L.append(object) -> None -- append object to end
 |
 |  clear(...)
 |      L.clear() -> None -- remove all items from L
 |
 |  copy(...)
 |      L.copy() -> list -- a shallow copy of L
 |
 |  count(...)
 |      L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
 |
 |  extend(...)
 |      L.extend(iterable) -> None -- extend list by appending elements from the iterable
 |
 |  index(...)
 |      L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
 |      Raises ValueError if the value is not present.
 |
 |  insert(...)
 |      L.insert(index, object) -- insert object before index
 |
 |  pop(...)
 |      L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last).
 |      Raises IndexError if list is empty or index is out of range.
 |
 |  remove(...)
 |      L.remove(value) -> None -- remove first occurrence of value.
 |      Raises ValueError if the value is not present.
 |
 |  reverse(...)
 |      L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
 |
 |  sort(...)
 |      L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE*
 |
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Data and other attributes defined here:
 |
 |  __hash__ = None

None

Process finished with exit code 0

1.2.6调用相关

　　callable：函数用于检查一个对象是否是可调用的。如果返回True，object仍然可能调用失败；但如果返回False，调用对象ojbect绝对不会成功。

>>>callable(0)
False
>>> callable("runoob")
False

>>> def add(a, b):
...     return a + b
...
>>> callable(add)             # 函数返回 True
True
>>> class A:                  # 类
...     def method(self):
...             return 0
...
>>> callable(A)               # 类返回 True
True
>>> a = A()
>>> callable(a)               # 没有实现 __call__, 返回 False
False
>>> class B:
...     def __call__(self):
...             return 0
...
>>> callable(B)
True
>>> b = B()
>>> callable(b)               # 实现 __call__, 返回 True

1.2.7查看内置属性

　　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。如果参数包含方法__dir__()，该方法将被调用。如果参数不包含__dir__()，该方法将最大限度地收集参数信息。

>>>dir()   #  获得当前模块的属性列表
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__', 'arr', 'myslice']
>>> dir([ ])    # 查看列表的方法
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

1.3 迭代器生成器相关

　　range：函数可创建一个整数对象，一般用在 for 循环中。

　　next：内部实际使用了__next__方法，返回迭代器的下一个项目。

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
        print(x)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

　　iter：函数用来生成迭代器（讲一个可迭代对象，生成迭代器）。

from collections import Iterable
from collections import Iterator
l = [1,2,3]
print(isinstance(l,Iterable))  # True
print(isinstance(l,Iterator))  # False

l1 = iter(l)
print(isinstance(l1,Iterable))  # True
print(isinstance(l1,Iterator))  # True

1.4 基础数据类型相关

1.4.1数字相关（14）

　　

　　数据类型（4）：

　　　　bool ：用于将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回 False。

　　　　int：函数用于将一个字符串或数字转换为整型。

print(int())  #

print(int(''))  #

print(int(3.6))  #

print(int('',base=2))  # 将2进制的 0100 转化成十进制。结果为 4

　　　　float：函数用于将整数和字符串转换成浮点数。

　　　complex：函数用于创建一个值为 real + imag * j 的复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数。。

>>>complex(1, 2)
(1 + 2j)

>>> complex(1)    # 数字
(1 + 0j)

>>> complex("")  # 当做字符串处理
(1 + 0j)

# 注意：这个地方在"+"号两边不能有空格，也就是不能写成"1 + 2j"，应该是"1+2j"，否则会报错
>>> complex("1+2j")
(1 + 2j)

　　进制转换（3）：

　　　　bin：将十进制转换成二进制并返回。

　　　　oct：将十进制转化成八进制字符串并返回。

　　　　hex：将十进制转化成十六进制字符串并返回。

print(bin(10),type(bin(10)))  # 0b1010 <class 'str'>
print(oct(10),type(oct(10)))  # 0o12 <class 'str'>
print(hex(10),type(hex(10)))  # 0xa <class 'str'>

　　

　　数学运算（7）：

　　　　abs：函数返回数字的绝对值。

　　　　divmod：计算除数与被除数的结果，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。

　　　　round：保留浮点数的小数位数，默认保留整数。

　　　　pow：求x**y次幂。（三个参数为x**y的结果对z取余）

print(abs(-5))  #

print(divmod(7,2))  # (3, 1)

print(round(7/3,2))  # 2.33
print(round(7/3))  #
print(round(3.32567,3))  # 3.326

print(pow(2,3))  # 两个参数为2**3次幂
print(pow(2,3,3))  # 三个参数为2**3次幂，对3取余

　　　　sum：对可迭代对象进行求和计算（可设置初始值）。

　　　　min：返回可迭代对象的最小值（可加key，key为函数名，通过函数的规则，返回最小值）。

　　　　max：返回可迭代对象的最大值（可加key，key为函数名，通过函数的规则，返回最大值）。

print(sum([1,2,3]))
print(sum((1,2,3),100))

print(min([1,2,3]))  # 返回此序列最小值

ret = min([1,2,-5,],key=abs)  # 按照绝对值的大小，返回此序列最小值
print(ret)

dic = {'a':3,'b':2,'c':1}
print(min(dic,key=lambda x:dic[x]))
# x为dic的key，lambda的返回值（即dic的值进行比较）返回最小的值对应的键

print(max([1,2,3]))  # 返回此序列最大值

ret = max([1,2,-5,],key=abs)  # 按照绝对值的大小，返回此序列最大值
print(ret)

dic = {'a':3,'b':2,'c':1}
print(max(dic,key=lambda x:dic[x]))
# x为dic的key，lambda的返回值（即dic的值进行比较）返回最大的值对应的键

1.4.2和数据结构相关（24）

　　列表和元祖（2）

　　　　list：将一个可迭代对象转化成列表（如果是字典，默认将key作为列表的元素）。

　　　　tuple：将一个可迭代对象转化成元祖（如果是字典，默认将key作为元祖的元素）。

l = list((1,2,3))
print(l)

l = list({1,2,3})
print(l)

l = list({'k1':1,'k2':2})
print(l)

tu = tuple((1,2,3))
print(tu)

tu = tuple([1,2,3])
print(tu)

tu = tuple({'k1':1,'k2':2})
print(tu)

　　相关内置函数（2）

　　　　reversed：将一个序列翻转，并返回此翻转序列的迭代器。

　　　　slice：构造一个切片对象，用于列表的切片。

ite = reversed(['a',2,3,'c',4,2])
for i in ite:
    print(i)

li = ['a','b','c','d','e','f','g']
sli_obj = slice(3)
print(li[sli_obj])

sli_obj = slice(0,7,2)
print(li[sli_obj])

　　字符串相关（9）

　　　　str：将数据转化成字符串。

　　　　format:与具体数据相关，用于计算各种小数，精算等。

#字符串可以提供的参数,指定对齐方式，<是左对齐， >是右对齐，^是居中对齐
print(format('test', '<20'))
print(format('test', '>20'))
print(format('test', '^20'))

#整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None
>>> format(3,'b') #转换成二进制
''
>>> format(97,'c') #转换unicode成字符
'a'
>>> format(11,'d') #转换成10进制
''
>>> format(11,'o') #转换成8进制
''
>>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示
'b'
>>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示
'B'
>>> format(11,'n') #和d一样
''
>>> format(11) #默认和d一样
''

#浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None
>>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数
'3.141593e+08'
>>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数
'3.14e+08'
>>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示
'3.14E+08'
>>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'314159267.000000'
>>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'3.141593'
>>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数
'3.14159267'
>>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数
'3.1415926700'
>>> format(3.14e+1000000,'F')  #小数点计数法，无穷大转换成大小字母
'INF'

#g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数
>>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点
'3.1e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写
'3.14E-05'
>>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点
''
>>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点
'3.1'
>>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点
'3.14'
>>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566) #和g相同
'3.141566e-05'

　　　　bytes：用于不同编码之间的转化。

# s = '你好'
# bs = s.encode('utf-8')
# print(bs)
# s1 = bs.decode('utf-8')
# print(s1)
# bs = bytes(s,encoding='utf-8')
# print(bs)
# b = '你好'.encode('gbk')
# b1 = b.decode('gbk')
# print(b1.encode('utf-8'))

　　　　bytearry：返回一个新字节数组。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。

ret = bytearray('alex',encoding='utf-8')
print(id(ret))
print(ret)
print(ret[0])
ret[0] = 65
print(ret)
print(id(ret))

ret = bytearray('alex',encoding='utf-8')
print(id(ret))
print(ret)
print(ret[0])
ret[0] = 65
print(ret)
print(id(ret))

　　　　memoryview

ret = memoryview(bytes('你好',encoding='utf-8'))
print(len(ret))
print(ret)
print(bytes(ret[:3]).decode('utf-8'))
print(bytes(ret[3:]).decode('utf-8'))

ret = memoryview(bytes('你好',encoding='utf-8'))
print(len(ret))
print(ret)
print(bytes(ret[:3]).decode('utf-8'))
print(bytes(ret[3:]).decode('utf-8'))

　　　　ord:输入字符找该字符编码的位置

　　　　chr:输入位置数字找出其对应的字符

　　　　ascii:是ascii码中的返回该值，不是就返回/u...

# ord 输入字符找该字符编码的位置
# print(ord('a'))
# print(ord('中'))

# chr 输入位置数字找出其对应的字符
# print(chr(97))
# print(chr(20013))

# 是ascii码中的返回该值，不是就返回/u...
# print(ascii('a'))
# print(ascii('中'))

# ord 输入字符找该字符编码的位置
# print(ord('a'))
# print(ord('中'))

# chr 输入位置数字找出其对应的字符
# print(chr(97))
# print(chr(20013))

# 是ascii码中的返回该值，不是就返回/u...
# print(ascii('a'))
# print(ascii('中'))

　　　　repr:返回一个对象的string形式（原形毕露）。

# %r  原封不动的写出来
# name = 'taibai'
# print('我叫%r'%name)

# repr 原形毕露
print(repr('{"name":"alex"}'))
print('{"name":"alex"}')

# %r  原封不动的写出来
# name = 'taibai'
# print('我叫%r'%name)

# repr 原形毕露
print(repr('{"name":"alex"}'))
print('{"name":"alex"}')

　　数据集合（3）

　　　　dict：创建一个字典。

　　　　set：创建一个集合。

　　　　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。

　　相关内置函数（8）

　　　　len:返回一个对象中元素的个数。

　　　　sorted：对所有可迭代的对象进行排序操作。

L = [('a', 1), ('c', 3), ('d', 4),('b', 2), ]
sorted(L, key=lambda x:x[1])               # 利用key
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key=lambda s: s[2])            # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)    # 按降序
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

　　　　enumerate:枚举，返回一个枚举对象。

print(enumerate([1,2,3]))
for i in enumerate([1,2,3]):
    print(i)
for i in enumerate([1,2,3],100):
    print(i)

print(enumerate([1,2,3]))
for i in enumerate([1,2,3]):
    print(i)
for i in enumerate([1,2,3],100):
    print(i)

　　　　all：可迭代对象中，全都是True才是True

　　　　any：可迭代对象中，有一个True 就是True

# all  可迭代对象中，全都是True才是True
# any  可迭代对象中，有一个True 就是True
# print(all([1,2,True,0]))
# print(any([1,'',0]))

# all  可迭代对象中，全都是True才是True
# any  可迭代对象中，有一个True 就是True
# print(all([1,2,True,0]))
# print(any([1,'',0]))

　　　　zip：函数用于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。

l1 = [1,2,3,]
l2 = ['a','b','c',5]
l3 = ('*','**',(1,2,3))
for i in zip(l1,l2,l3):
    print(i)

l1 = [1,2,3,]
l2 = ['a','b','c',5]
l3 = ('*','**',(1,2,3))
for i in zip(l1,l2,l3):
    print(i)

　　　　filter：过滤·。

#filter 过滤 通过你的函数，过滤一个可迭代对象，返回的是True
#类似于[i for i in range(10) if i > 3]
# def func(x):return x%2 == 0
# ret = filter(func,[1,2,3,4,5,6,7])
# print(ret)
# for i in ret:
#     print(i)

#filter 过滤 通过你的函数，过滤一个可迭代对象，返回的是True
#类似于[i for i in range(10) if i > 3]
# def func(x):return x%2 == 0
# ret = filter(func,[1,2,3,4,5,6,7])
# print(ret)
# for i in ret:
#     print(i)

　　　　map:会根据提供的函数对指定序列做映射。

>>>def square(x) :            # 计算平方数
...     return x ** 2
...
>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]

# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

>>>def square(x) :            # 计算平方数
...     return x ** 2
...
>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]

# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]