Python 里面有很多用途广泛的包 (package)，用什么你就引进 (import) 什么。包也是对象，可用的dir() 来看其属性和方法。
举例如下：
import pandas
print(dir(pandas)) #用dir查看包所具有的属性和方法

结果将会输出pandas包的所有属性和方法，如下：
['BooleanDtype', 'Categorical', 'CategoricalDtype', 'CategoricalIndex', 'DataFrame', 'DateOffset', 'DatetimeIndex', 'DatetimeTZDtype', 'ExcelFile', 'ExcelWriter', 'Float64Index', 'Grouper', 'HDFStore', 'Index', 'IndexSlice', 'Int16Dtype', 'Int32Dtype', 'Int64Dtype', 'Int64Index', 'Int8Dtype', 'Interval', 'IntervalDtype', 'IntervalIndex', 'MultiIndex', 'NA', 'NaT', 'NamedAgg', 'Panel', 'Period', 'PeriodDtype', 'PeriodIndex', 'RangeIndex', 'Series', 'SparseArray', 'SparseDataFrame', 'SparseDtype', 'SparseSeries', 'StringDtype', 'Timedelta', 'TimedeltaIndex', 'Timestamp', 'UInt16Dtype', 'UInt32Dtype', 'UInt64Dtype', 'UInt64Index', 'UInt8Dtype', '__Datetime', '__DatetimeSub', '__SparseArray', '__SparseArraySub', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__docformat__', '__file__', '__git_version__', '__loader__', '__name__', '__numpy', '__package__', '__path__', '__spec__', '__version__', '_config', '_hashtable', '_is_numpy_dev', '_lib', '_libs', '_np_version_under1p16', '_np_version_under1p17', '_np_version_under1p18', '_testing', '_tslib', '_typing', '_version', 'api', 'array', 'arrays', 'bdate_range', 'compat', 'concat', 'core', 'crosstab', 'cut', 'date_range', 'datetime', 'describe_option', 'errors', 'eval', 'factorize', 'get_dummies', 'get_option', 'infer_freq', 'interval_range', 'io', 'isna', 'isnull', 'json_normalize', 'lreshape', 'melt', 'merge', 'merge_asof', 'merge_ordered', 'notna', 'notnull', 'np', 'offsets', 'option_context', 'options', 'pandas', 'period_range', 'pivot', 'pivot_table', 'plotting', 'qcut', 'read_clipboard', 'read_csv', 'read_excel', 'read_feather', 'read_fwf', 'read_gbq', 'read_hdf', 'read_html', 'read_json', 'read_orc', 'read_parquet', 'read_pickle', 'read_sas', 'read_spss', 'read_sql', 'read_sql_query', 'read_sql_table', 'read_stata', 'read_table', 'reset_option', 'set_eng_float_format', 'set_option', 'show_versions', 'test', 'testing', 'timedelta_range', 'to_datetime', 'to_numeric', 'to_pickle', 'to_timedelta', 'tseries', 'unique', 'util', 'value_counts', 'wide_to_long']

多继承：
python的类可以有两个以上父类，也即有类A，类B，类C。C同时继承类A与类B，此时C中可以使用A与B中的属性与
方法。那么问题来了，如果A与B中具有相同名字的方法，这个时候python怎么调用的会是哪个方法呢？
若为多继承，那么当多个父类中有重复的属性或者方法时，子类的调用结果会含糊不清
多继承顺序。(mro 解析顺序)
继承树：print(D.__mro__) 输出D的继承顺序
super()里面传入参数可以指定继承谁的方法，注意self不能少；
这里的super(A,self).play()是继承的在继承数中A的下一个类的play方法。这里
super(A,self).play()指的是B的play方法；
子类调用父类的__init__方法：
和类有关的几个函数
hasattr()   　　 判断对象object是否包含名为name的特性
getattr() 　　    得到对象的某个属性值 (获取器)    调用函数返回内存地址，加括号就可以直接执行
不存在就报错，调用属性就返回属性的值
getattr(t, 'a', 'not find') 第三个报错的内容，即t这个对象里没有属性a
setattr()　　　  给对象添加某个属性值 (设置器 )
属性不存在就添加，属性存在就修改，可以用dir()查看是否添加了属性
对一个实例设置，其他实例不会改变。如果设置类属性，则实例都会变。
delattr() 　　     删除对象属性 (删除器)
类属性只能用类删除，实例属性只能用实例删除
isinstance()       检查对象是否是类的对象，返回True或False
issubclass()      检查一个类是否是另一个类的子类。返回True或False
#类属性：
__dict__ 　　　　# 类的属性(包含一个字典，由类的数据属性组成)
__doc__ 　　　　# 类的文档字符串
#类方法：
__init__ 　　　　   # 初始化
__repr__ 　　　　   # 直接返回这个对象  repr() 函数就是调用对象的这个方法
__str__ 　　　　    # print(obj) 如果类里面定义了__repr__，没有定义__str__   print(obj)也会返回__repr__的内容，或者说__repr__的优先级更高
__call__ 　　　　   # Obj() 使实例可被调用
#运算符方法
__add__(self,other) 　　    #x+y
__sub__(self,other) 　　    #x-y
__mul__(self,other)　　     #x*y
__mod__(self,other)　　     #x%y
__iadd__(self,other) 　　   #x+=y
__isub__(self,other) 　　   #x-=y
__radd__(self,other) 　　   #y+x
__rsub__(self,other) 　　   #y-x
__imul__(self,other) 　　   #x*=y
__imod__(self,other)　　    #x%=y
#讲魔法方法，主要是为了让大家，了解python面向对象的设计模式，并不是让你们实现每一个魔法方法。

抽象类是什么
JAVA可以定义没有方法体的方法，该方法可以由子类来实现。没有方法体的方法足够抽象所以我们叫它 抽象方法，而具有抽象方法的类我们一般称之为抽象类；抽象类甚至可以是一个没有任何方法体的纯方法声明的特殊类。我们举个例子：
抽象类的特点
1、必须通过abstract来实现。

2、可以修饰类或方法。

3、有抽象方法的类必须定义为抽象类。

对于这三个特点我们举个例子：
abstract class A{
	abstract void print();
}

4、抽象类中可以没有抽象方法。
abstract class A{
//	abstract void print();
	void chage() {
		
	}
}

5、子类在继承抽象类后，如果没有将所有抽象类的方法重写，则还是一个抽象类。

6、无法被实例化。
public class abstractclass {
	public static void main(String[] args) {
		B  b = new B();
	}
}
abstract class A{
	abstract void print();
	void chage() {
		
	}
}
abstract class B extends A{
//	void print() {
//		
//	}
}

首先这个代码无法运行，因为B是个抽象类，抽象类无法被实例化，这两个特点也被证实了。

7、多用于多态。

抽象的类与方法就是为了让子类去实现，不同的子类实现方式不一样自然就是多态了。
抽象类的用处
1.抽象类虽然不能被实例化，但是它也有他的构造方法，他的构造方法的目的是为了去给子类实例化。在继承那里我们曾经说过（在实例化子类的时候，我们需要先去实例化它的父类）。

2.抽象类的成员变量可以是变量也可以是常量。
public class abstractclass {
	public static void main(String[] args) {
		B  b = new B();
		C  c = new C();
		b.print();
		c.print();
	}
}
abstract class A{
	abstract void print();
}
class B extends A{
	void print() {
		System.out.println("B");
	}
}
class C extends A{
	void print() {
		System.out.println("C");
	}
}

拿百度百科的话做个总结：

“抽象类是用来捕捉子类的通用特性的，是被用来创建继承层级里子类的模板。现实中有些父类中的方法确实没有必要写，因为各个子类中的这个方法肯定会有不同；而写成抽象类，这样看代码时，就知道这是抽象方法，而知道这个方法是在子类中实现的，所以有提示作用。”

这篇文章主要给大家总结介绍了关于Python 3中print函数的使用方法，python3中的print函数和之前版本的用法相差很多，本文通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。
前言
Python 思想：“一切都是对象！”，最近发现python3和python2中print的用法有很多不同，python3中需要使用括号，缩进要使用4个空格(这不是必须的，但你最好这么做)，缩进表示一个代码块的开始，非缩进表示一个代码的结束。没有明确的大括号、中括号、或者关键字。这意味着空白很重要，而且必须要是一致的。第一个没有缩进的行标记了代码块，意思是指函数，if 语句、 for 循环、 while 循环等等的结束。所以就想着给大家总结一下Python3中print函数用法的相关内容，话不多少了，来一起看看详细的介绍：
1. 输出字符串和数字
>>> print("runoob") #输出字符串
runoob
>>> print(100)   # 输出数字
100
>>> str = 'runoob'
>>> print(str)   # 输出变量
runoob
>>> L = [1,2,'a']   # 列表
>>> print(L)
[1, 2, 'a']
>>> t = (1,2,'a')   # 元组
>>> print(t)
(1, 2, 'a')
>>> d = {'a':1, 'b':2} # 字典
>>> print(d)
{'a': 1, 'b': 2}
2. 格式化输出整数
支持参数格式化，与 C 语言的 printf 类似
>>> str = "the length of (%s) is %d" %('runoob',len('runoob'))
>>> print(str)
the length of (runoob) is 6
python字符串格式化符号:符   号描述
%c格式化字符及其ASCII码
%s格式化字符串
%d格式化整数
%u格式化无符号整型
%o格式化无符号八进制数
%x格式化无符号十六进制数
%X格式化无符号十六进制数(大写)
%f格式化浮点数字，可指定小数点后的精度
%e用科学计数法格式化浮点数
%E作用同%e，用科学计数法格式化浮点数
%g%f和%e的简写
%G%f 和 %E 的简写
%p用十六进制数格式化变量的地址
格式化操作符辅助指令:符号功能
*定义宽度或者小数点精度
-用做左对齐
+在正数前面显示加号( + )
在正数前面显示空格
#在八进制数前面显示零('0')，在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于用的是'x'还是'X')
0显示的数字前面填充'0'而不是默认的空格
%'%%'输出一个单一的'%'
(var)映射变量(字典参数)
m.n.m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)
3. 格式化输出16进制，十进制，八进制整数#%x --- hex 十六进制
#%d --- dec 十进制
#%o --- oct 八进制
>>> nHex = 0xFF
>>> print("nHex = %x,nDec = %d,nOct = %o" %(nHex,nHex,nHex))
nHex = ff,nDec = 255,nOct = 377
4.格式化输出浮点数(float)
>>> pi = 3.141592653
>>> print('%10.3f' % pi) #字段宽10，精度3
3.142
>>> print("pi = %.*f" % (3,pi)) #用*从后面的元组中读取字段宽度或精度
pi = 3.142
>>> print('%010.3f' % pi) #用0填充空白
000003.142
>>> print('%-10.3f' % pi) #左对齐
3.142
>>> print('%+f' % pi) #显示正负号
+3.141593
5. 自动换行
print 会自动在行末加上回车, 如果不需回车，只需在 print 语句的结尾添加一个逗号 , ，就可以改变它的行为。
>>> for i in range(0,6):
...  print (i,)
...
0
1
2
3
4
5
6. print 不换行
在 Python 中 print 默认是换行的
>>> for i in range(0,3):
...  print (i)
...
0
1
2
>>>
要想换行你应该写成 print(i, end = '' )
>>> for i in range(0,3):
...  print(i, end = '' )
...
012
总结