【python】-- 内置函数、软件目录开发规范（代码编码风格）

内置函数

一、内置函数表格

二、内置函数演示

 1、abs(x)

 功能：取数的绝对值

 >>> abs(-1)  #取-1的绝对值
 1

 #######################################
 2、all(iterable)

 功能：如果这个可迭代的元素都为真，则返回真(非0的就为真，负数也是为真)

 >>> all([0,1,3])   #有0，说明为假
 False
 >>> all([1,-5,6])  #负数也是为真
 True

 #######################################
 3、any(iterable)

 功能：可迭代的元素中，有一个为真，则返回真，空列表返回假。

 >>> any([0,1,2])  #有一个为真，则为真
 True
 >>> any([])  #空列表为假
 False

 #######################################
 4、ascii(object)

 功能：把内存对象变成一个可打印的字符串格式

 >>> ascii([1,2,3,4])
 '[1, 2, 3, 4]'

 #######################################
 5、bin(x)

 功能：把一个整数转换成二进制

 >>> bin(300)  #把300转换成二进制
 '0b100101100'
 >>> bin(1)
 '0b1'

 #######################################
 6、bool([x])

 功能：返回一个布尔值，空列表为假，不为空为真

 >>> bool([])   #空列表
 False
 >>> bool([1,2])   #不为空列表
 True
 >>> bool([0])
 True

 #######################################
 7、bytearray[source[, encoding[, errors]]]

 功能：字节数组，并且可以修改二进制的字节

 >>> b = bytearray("abcd",encoding="utf-8")  #声明一个字节数组
 >>> b[0]  #打印第一个元素的ascii值，也就是'a'对应的ascii值
 97
 >>> b[0] = 100  #修改时，只能赋值对应字符的ascii值
 >>> b
 bytearray(b'dbcd')   #发现字节数组值被修改

 #######################################
 8、bytes([source[, encoding[, errors]]])

 功能：把字符串转换成字节

 >>> b = bytes("abcd",encoding="utf-8")  #声明字节
 >>> b
 b'abcd'
 >>> b[0]   #访问到'a'字符对应的ASCII值
 97
 >>> b[0]=100    #不可以修改里面的值，不然会报错
 Traceback (most recent call last):
   File "<input>", line 1, in <module>
 TypeError: 'bytes' object does not support item assignment

 #######################################
 9、callable(object)

 功能：判断一个对象是否可以被调用，只有在后面有括号的，表示可以调用，比如:函数，类。

 >>> callable([])  #列表后面不加括号
 False
 >>> def sayhi():pass  #定义一个函数
 >>> callable(sayhi)  #函数调用，后面需要加括号
 True

 #######################################
 10、chr(i)

 功能：通过ascii的值，找到对应的字符

 >>> chr(97)
 'a'

 #######################################
 11、ord(c)

 功能：根据字符，找到对应的ascii值
 >>> ord('a')
 97

 #######################################
 12、classmethod(function)

 功能：类方法,类内部装饰器 

 #######################################
 13、compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=-1)

 功能：用于把代码编译的一个过程，这个基本用不到

 >>> code = """1+3/2*6"""
 >>> py_object = compile(code,'','eval')  #把代码转换为字符串
 >>> eval(py_object)  #执行
 10.0

 #######################################
 14、complex([real[, imag]])

 功能：返回一个复数，我们几乎用不到。
 >>> complex('1+2j')
 (1+2j)
 15、delattr(object, name)

 功能：类那边使用的，先不care。

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

 16、dict(**kwarg)、dict(mapping, **kwarg)、dict(iterable, **kwarg)

 功能：返回一个字典
 >>> dict()  #定义一个字典
 {}
 >>> dict(name='zhangqigao',age=18)   #传入非固定关键字参数
 {'name': 'zhangqigao', 'age': 18}
 >>> dict([('name','zhangqigao'),('age',18)])   #传入一个列表
 {'name': 'zhangqigao', 'age': 18}
 >>> dict([['name','zhangqigao'],['age',18]])    #传入一个列表
 {'name': 'zhangqigao', 'age': 18}

 #######################################
 17、dir([object])

 功能：看一个对象有哪些方法

 >>> name = []
 >>> dir(name)  #显示name下的所有的方法
 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__',
 '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__',
 '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__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']

 #######################################
 18、divmod(a,b)

 功能：地板除，获得一个元组，元组第一个元素是商，第二个元素是余数。
 >>> divmod(5,2)
 (2, 1)    #2是商，1是余数

 #######################################
 19、enumerate(iterable,start=0)

 功能：获取一个列表，列表中的每个元素都是一个元组，元组的第一个数是iterable的索引，第二个数是iterable的元素。
 >>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
 >>> list(enumerate(seasons))
 [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
 >>> list(enumerate(seasons, start=1))
 [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

 #######################################
  20、eval(expression, globals=None, locals=None)

 功能：把字典类型的字符串变成字典，把一个整数类型的字符变成int类型，或者加减乘除这种简单转换成表达式。
 >>> eval('')  #字符类型转换成int类型
 1
 >>> eval("1+3/2*6")   #字符串转换为表达式
 10.0

 #######################################
  21、exec(object[, globals[, locals]])

 功能：有语句的和复杂的语句的字符串转换成表达式

 code = '''
 def timmer(func):  #timmer(test1) func=test1
     def deco(*args,**kwargs):
         res = func(*args,**kwargs)   #run test1()
         return res
     return deco

 @timmer
 def test1():
     print("in the test1")
     return "from the test1"

 res = test1()
 print(res)
 '''

 exec(code) 

 #输出
 in the test1
 from the test1

 #####################################
 22、filter(function, iterable)

 功能：通过function过滤条件，去获取iterable中你想要的数据。

 >>> res = filter(lambda n:n>5,range(10))
 >>> res     #得到一个迭代器
 <filter object at 0x0000000003093BE0>
 >>> for i in res:
     print(i)

 #####################################
 23、map(function, iterable)

 功能：对传入的每一个值进行处理，处理完了再返回，再把原来的结果覆盖掉。

 >>> res = map(lambda n:n*2,range(5))  #n*2是处理方式
 >>> res
 <map object at 0x00000000031B4BE0>
 >>> for i in res:
     print(i)
 0
 2
 4
 6
 8

 #####################################
 24、reduce(function,iterable)

 功能：把一组可迭代序列通过function函数操作，元素之间相加或者相乘操作。
 >>> from functools import reduce
 >>> res = reduce(lambda x,y:x+y,range(10))  #x+y的值赋给x，rang(10)中的每个元素赋给y
 >>> res
 45
 >>> res = reduce(lambda x,y:x*y,range(1,10)) #x*y的值赋给x，rang(10)中的每个元素赋给y
 >>> res
 362880

 #####################################
 25、float([x])

 功能：把一个浮点类型的字符串转换为浮点类型的数据。

 >>> float('+1.23')
 1.23
 >>> float('   -12345\n')
 -12345.0
 >>> float('1e-003')
 0.001
 >>> float('+1E6')
 1000000.0
 >>> float('-Infinity')
 -inf

 #####################################
 26、format(value[, format_spec])

 功能：格式话字符串，以前随笔中有介绍

 #####################################
 27、frozenset([iterable])

 功能：把集合变成一个不可变的集合

 >>> res = frozenset([1,2,3,4,3])
 >>> res
 frozenset({1, 2, 3, 4})   #去重的，不可变的集合
 >>> dir(res)   #没有可变的方法
 ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__',
 '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__',
  '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
 '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__',
 '__subclasshook__', '__xor__', 'copy', 'difference', 'intersection', 'isdisjoint', 'issubset',
 'issuperset', 'symmetric_difference', 'union']
  注：set()是可变的

 #####################################
 28、getattr(object, name[, default])

 功能：类中的反射函数

 #####################################
 29、globals()

 功能：返回当前这个python文件中的所有变量的key-value，变量是key，值是value

 print(globals())

 #输出
 {'__spec__': None, '__name__': '__main__', '__file__': 'D:/PycharmProjects/pyhomework
 /day4/内置函数/内置函数.py', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':
 <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000000000695B00>,
 '__cached__': None, '__builtins__': <module 'built
 注：可以判断一个文件中的变量是否存在，而globals()只能打印全局变量

 #####################################
 30、hash(object)

 功能：反射出一个对象的对应的hash值。

 >>> hash('zhangqigao')
 2313972277536963491
 >>> hash(255)
 255
 >>> hash('a')
 6806508886604307842

 #####################################
 31、help([object])

 功能：显示对象的帮助信息

 >>> res = []  #定义一个列表
 >>> help(res)   #打印帮助信息
 Help on list object:

 class list(object)
  |  list() -> new empty list
  |  list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
  |
  |  Methods defined here:
  |
  .....

 #####################################
 32、hex(x)

 功能：把一个数字转成16进制

 >>> hex(255)
 '0xff'
 >>> hex(10)
 '0xa'

 #####################################
 33、id(object)
 功能：返回对象的内存地址

 >>> id('zhangqigao')
 50993136   #'zhangqigao'这个字符串的内存地址

 #####################################
 34、input([prompt])

 功能：输入字符串

 >>> s = input('--> ')
 --> Monty Python's Flying Circus  #输入的内容
 >>> s
 "Monty Python's Flying Circus"

 #####################################
 35、int(x)

 功能：把其他数据类型强制转换成int类型

 >>> int('')
 10

 #####################################
 36、isinstance(object, classinfo)

 功能：这个在迭代器中使用，详情：猛击这里

 #####################################
 37、issubclass(class, classinfo)

 功能：判断是否是一个子类，这个后续讲到类那边会讲

 #####################################
 38、iter(object[, sentinel])

 功能：把一个普通序列转成迭代器

 with open('mydata.txt') as fp:
     for line in iter(fp.readline, ''):
         process_line(line)

 #####################################
 39、len(s)

 功能：计算序列或者字符串的长度

 >>> len("zhangqigao")  #字符串的长度
 10
 >>> len([1,2,3,4,5])  #列表的长度
 5

 #####################################
 40、list([iterable])

 功能:把其他序列转换成一个列表

 >>> list((1,2,3,4,5))   #把一个元组转换为一个列表
 [1, 2, 3, 4, 5]

 #####################################
 41、locals()

 功能：打印局部变量

 def test():
     locals_var = 333
     print(locals())   #只打印局部变量

 test()
 print(globals().get("locals_var"))  #只能打印全局变量

 #输出

 {'locals_var': 333}
 None

 #####################################
 42、max(iterable, *[, key, default])
 能：返回列表重点额最大值

 >>> max([1,2,3,4,5])
 5

 #####################################
 43、min(iterable, *[, key, default])

 功能：返回列表中的最小值

 >>> min([1,2,3,4,5])
 1

 #####################################
 44、memoryview(obj)

 功能：暂时用不到

 #####################################
 45、next(iterator[, default])

 功能：返回迭代器的下一个值，相当于__next__()方法，如果迭代最后一个数据之后没有值了，则会抛出一个StopIteration异常

 >>> a = iter([1,2])
 >>> next(a)
 1
 >>> next(a)
 2
 >>> next(a)
 Traceback (most recent call last):
   File "<input>", line 1, in <module>
 StopIteration

 #####################################
 46、object

 功能：python中一切皆对象，每一个对象都有它的属性和方法

 #####################################
 47、oct(x)

 功能：把一个数转成8进制

 >>> oct(7)
 '0o7'
 >>> oct(8)
 '0o10'
 >>> oct(15)
 '0o17'
 >>> oct(16)
 '0o20'

 #####################################
 48、open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

 功能：文件操作

 #####################################
 49、pow(x, y[, z])

 功能：返回多少次幂

 >>> pow(2,3)  #相当于2**3
 8

 #####################################
 50、print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)

 功能：打印

 >>> print("zhangqigao")
 zhangqigao

 #####################################
 51、property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

 功能：类方法。类内部装饰器

 #####################################
 52、range(stop)、range(start, stop[, step])

 功能：生成一个迭代器

 >>> range(5)
 range(0, 5)
 >>> range(1,5)
 range(1, 5)
 >>> range(1,5,2)
 range(1, 5, 2)

 #####################################
 53、repr(object)

 功能：把代码转成字符串对象

 #####################################
 54、reversed(seq)

 功能：反转一个序列，跟列表中的reversed方法是一样的

 >>> reversed([1,2,3,4,5])
 <list_reverseiterator object at 0x00000000030A2588>  #变成一个迭代器
 >>> for i in  reversed([1,2,3,4,5]):
 ...     print(i)
 ...
 5
 4
 3
 2
 1

 #####################################
 55、round(number[, ndigits])

 功能：保留float数据类型位数

 >>> round(1.23344,2)  #保留两位
 1.23

 #####################################
 56、set([iterable])

 功能:创建一个集合

 #####################################
 57、setattr(object, name, value)

 功能:类的反射方法

 #####################################
 58、slice(stop),slice(start, stop[, step])

 功能：序列的切片

 >>> a = [1,2,3,4,5,6]
 >>> a[slice(1,3)]
 [2, 3]
 >>> a[1:3]
 [2, 3]

 #####################################
 59、sorted(iterable[, key][, reverse])

 功能：对一个序列进行排序

 >>> sorted([5,3,2,6,8])
 [2, 3, 5, 6, 8]
 >>> a = {1:5,6:8,3:6}
 >>> sorted(a)  #默认是按key排序
 [1, 3, 6]
 >>> sorted(a.items())  #按key排序
 [(1, 5), (3, 6), (6, 8)]
 >>> sorted(a.items(),key = lambda x:x[1])  #按value排序
 [(1, 5), (3, 6), (6, 8)]

 #####################################
 60、 str(object)

 功能：把其他数据类型转换为字符串

 >>> str(1)
 ''

 #####################################
 61、sum(iterable[, start])

 功能：求一个列表的和

 >>> sum([1,2,3,4,5,6])
 21

 #####################################
 62、super([type[, object-or-type]])

 功能：这个是类的继承，新式类

 #####################################
 63、tuple([iterable])

 功能：把其他序列转换为一个元组

 >>> tuple([1,2,3,4,5])
 (1, 2, 3, 4, 5)

 #####################################
 64、type(object) 、type(name, bases, dict)

 功能：查看一个对象的数据类型

 >>> a = 'zhangqigao'
 >>> type(a)
 <class 'str'>
 注：一切数据类型都是有type()方法产生，它是一切数据类型的根。

 #####################################
 65、vars([object])

 功能：返回对象的所有属性

 #####################################
 66、zip(*iterables)

 功能：zip中文意思是拉链的意思，把两个序列一一对应起来。

 >>> a = [1,2,3,4]
 >>> b=['a','b','c','d']
 >>> for i in zip(a,b):
 ...     print(i)
 ...
 (1, 'a')
 (2, 'b')
 (3, 'c')
 (4, 'd')
  注：如果a的元素比b的多,则按照元素最少的那个来

 #####################################
 67、__import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0)

 功能：当导入的模块是一个字符串时，用__import__()

 >>> import os
 >>> __import__('os')
 <module 'os' from 'D:\\Python\\Python35\\lib\\os.py'>

更多详情：点击

软件开发目录设计规范

良好的，规范的软件目录结构，能更好的控制程序，让程序具有更高的可读性，可维护性。

1. 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人，一眼就能看懂目录结构，知道程序启动脚本是哪个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。
2. 可维护性高: 定义好组织规则后，维护者就能很明确地知道，新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是，随着时间的推移，代码/配置的规模增加，项目结构不会混乱，仍然能够组织良好。

1、目录结构

假设你的项目名为foo，目录结构可以设计成这样：

|-- bin/
|   |-- foo
|
|-- foo/
|   |-- tests/
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- test_main.py
|   |
|   |-- __init__.py
|   |-- main.py
|
|-- docs/
|   |-- conf.py
|   |-- abc.rst
|
|-- setup.py
|-- requirements.txt
|-- README

简要解释一下:

1. bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行。
2. foo/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
3. docs/: 存放一些文档。
4. setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
5. requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
6. README: 项目说明文件。

除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt,ChangeLog.txt文件等，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这里：点击

2、README

每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。

它需要说明以下几个事项:

1. 软件定位，软件的基本功能。
2. 运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
3. 简要的使用说明。
4. 代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
5. 常见问题说明。

参考：点击

3、setup.py

一般来说，用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目一定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。

Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程如果是手动完成，会遇到过以下问题:

1. 安装环境时经常忘了最近又添加了一个新的Python包，结果一到线上运行，程序就出错了。
2. Python包的版本依赖问题，有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包，但是官方的已经是最新的包了，通过手动安装就可能装错了。
3. 如果依赖的包很多的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
4. 新同学开始写项目的时候，将程序跑起来非常麻烦，因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。

setup.py可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"

4、requirements.txt

这个文件存在的目的是:

1. 方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中，避免在setup.py安装依赖时漏掉软件包。
2. 方便读者明确项目使用了哪些Python包。

这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过 pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。

具体格式说明：点击