在Python中使用内置函数____也可以导人模块
更多相关问题
修改城乡规划的前置条件是()A.报相关部门批准B.发现城乡规划的不足C.对城乡规划实施进行定期评
以下关于城市规划的作用的说法中错误的是()A.协调社会利益，维护公平B.保障社会公共利益C.宏观
社会利益的协调涉及的方面包括()A.保障社会公共利益B.通过开发控制的方式，协调特定的建设项目
制定城市规划应遵循的原则是()A.统筹兼顾，综合部署B.分期建设，留有余地C.合理利用，节约资源D.
我国企业的资产负债表中，资产类项目的排序规则是()。A.按照资产的变现速度顺序由慢到快排列B.按
城市用地的自然条件评价中，地形一般可分为()三类。A.丘陵、平原和高原B.山地、丘陵和平原C.山地、
对城市发展与经济发展的关系，叙述正确的是()A.城市的基本经济部类与非基本经济部类B.城市是社
居住区的规划布局形式可采用()A.居住区～组团一小区B.居住区一组团C.小区一组团D.独立式组团E.
以下关于城市与区域的关系的说法中错误的是()A.相互联系B.相互对立C.相互促进D.相互制约
城市交通调查的目的是()A.进行城市交通规划、城市道路系统规划和城市道路设计的基础工作B.收集
待摊费用和预提费用是按照()而设置的账户。 A.权责发生制B.收付实现制C.划分收益性支出和资本性
根据我国目前对货币层次的划分，属于M2而不属于M1的有()。A.单位活期存款B.单位定期存款C.流通中
1957年在研究了美国东北部大西洋沿岸的城市群以后，首先提出了大都市带概念的是()A.傅里叶B.戈
制定城市规划应遵循的原则是()A.统筹兼顾，综合部署B.分期建设，留有余地C.合理利用，节约资源D.
下列不属于现代城市规划的主要特点的是()A.综合性B.政策性C.科学性D.实践性
以下各项中不属于村庄规划编制重点的是()A.公共设施和基础设施B.就业安置C.人口变化分析D.产业
下列哪一项是城市总体规划纲要编制所特有的要求()A.文本B.相应的图纸C.说明书D.专题研究报告
现代城市化发展的最基本动力是()A.社会化B.市场化C.工业化D.农业化
制定城市规划应遵循的原则是()A.统筹兼顾，综合部署B.分期建设，留有余地C.合理利用，节约资源D.
下列哪一项是城市总体规划纲要编制所特有的要求()A.文本B.相应的图纸C.说明书D.专题研究报告
城市工业生产的发展潜力不仅取决于投资和研发能力，同时还受制于工业供水能力，在工业生产中，水的
下列关于专利权的说法中错误的是()。 A.专利权人的权利分为人身权利和财产权利B.发明专利权的期
当某种商品的供给价格弹性小于1时，说明()。 A.供给完全无弹性B.供给弹性不充足C.供给弹性充足D.
现代城市化发展的最基本动力是()A.社会化B.市场化C.工业化D.农业化
不属于新产业空间区域的是()A.高新区B.科研区C.开发区D.保税区
为了保证良好的城市环境质量，对建设用地能够容纳的建设量和人日聚集量作出规定的是()A.用地面
一般情况下，下列账户的期末余额应列人资产负债表中流动负债类的有()。 A.长期股权投资B.预付账款
城市总体规划编制基本工作程序中不包括()A.现状调研B.基础研究与方案构思C.编制城市总体规划纲
下列关于专利权的说法中错误的是()。 A.专利权人的权利分为人身权利和财产权利B.发明专利权的期
已知某商品需求量Y(公斤)和价格X(元)之间存在同归方程Y=570－10X，这说明()。 A.价格是自变量B.需
待摊费用和预提费用是按照()而设置的账户。 A.权责发生制B.收付实现制C.划分收益性支出和资本性
账户结构的基本关系是()。 A.期初余额=期末余额B.期初余额＋本期增加发生额=期末余额C.期初余额－
城市空间环境演进的基本规律不包括()A.从封闭的单中心到开放的多中心空间环境B.从纵向空间环境
根据我国目前对货币层次的划分，属于M2而不属于M1的有()。A.单位活期存款B.单位定期存款C.流通中
相对于普查而言，抽样调查的特点包括()。 A.经济性B.时效性强C.适应面广D.周期性E.准确性高

所谓内置函数，就是在Python中被自动加载的函数，任何时候都可以用。内置函数，这意味着我们不必为了使用该函数而导入模块。不必做任何操作，Python 就可识别内置函数。
help函数:
help()函数的参数分两种：
如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块，方法等。
如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助。
比如输入help(’print’)，它就会寻找以’print’为名的模块，类等，找不到就会看到提示信息。而print在python里是一个保留字，和pass、return同等，而非对象，所以help(print)也会报错。
举个例子：1 >>>help(’sys’)       #会列出sys模块的帮助
2 >>>a = [1,2,3]
3 >>>help(a)       #会显示list的帮助
4 >>>help(a.append) #会显示list的append方法的帮助
dir函数:
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表，包括模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易，但要记住每个模块包含什么却不是这么简单。您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。幸运的是，Python 提供了一种方法，可以使用内置的 dir() 函数来检查模块(以及其它对象)的内容。 当你为dir()提供一个模块名的时候，它返回模块定义的属性列表。如果不提供参数，它返回当前模块中定义的属性列表。dir() 函数适用于所有对象类型，包括字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。
举个例子：1 >>>dir()       #列出当前模块的属性列表
2 ['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__']    #当前模块的属性列表
input与raw_input函数:
input()与raw_input()函数都是用于读取用户输入的，不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式，而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。
举个例子：1 >>>input(’please input:’)
2 please input:2+3
3 5       #结果是5，而非'2+3'，因为Python认为你输入的是表达式
4 >>>raw_input(’please input:’)
5 please input:2+3
6 '2+3'   #结果是'2+3'，因为Python认为你输入的是原生字符串
print函数:print在Python3版本之前是作为Python语句使用的，在Python3里print是作为函数使用的。
举个例子：1 >>>print ’hello world’
2 >>>print('hello world')
type函数:
type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型，这对于处理多种数据类型的帮助者函数非常有用。它通过返回类型对象来做到这一点，可以将这个类型对象与 types 模块中定义的类型相比较。
举个例子：1 >>>type(’hello’)
2     #字符串数据类型str
3 >>>type(10)
4     #整数数据类型int

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。
作用域相关:
locals() 返回当前作用域中的名字
globals() 返回全局作用域中的名字
迭代器相关:
range() 生成数据
next() 迭代器向下执行一次, 内部实际使用了__next__()⽅法返回迭代器的下一个项⽬
iter() 获取迭代器, 内部实际使用的是__iter__()⽅法来获取迭代器
字符串类型代码的执⾏
eval() 执⾏字符串类型的代码. 并返回最终结果
exec() 执行字符串类型的代码
compile() 将字符串类型的代码变异. 代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进⾏行行求值
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(). 一般很少用到compile()
输入和输出相关:
input() 获取用户输入的内容
print() 打印输出
内存相关:
hash() 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple)
id() 获取到对象的内存地址
文件操作相关:
open() 用于打开一个文件, 创建一个文件句柄
模块相关:
__import__() 用于动态加载类和函数
帮助:
help() 函数用于查看函数或模块用途的详细说明
调用相关:
callable() 用于检查一个对象是否是可调用的. 如果返回True, object有可能调用失败, 但如果返回False. 那调用绝对不会成功
查看内置属性:
dir() 查看对象的内置属性, 方法. 访问的是对象中的__dir__()⽅法
基础数据类型相关:
数字相关:
bool() 将给定的数据转换成bool值. 如果不给值. 返回False
int() 将给定的数据转换成int值. 如果不给值, 返回0
float() 将给定的数据转换成float值. 也就是小数
complex() 创建一个复数. 第一个参数为实部, 第二个参数为虚部. 或者第一个参数直接用字符串来描述复数
进制转换:
bin() 将给的参数转换成二进制
otc() 将给的参数转换成八进制
hex() 将给的参数转换成十六进制
数学运算:
abs() 返回绝对值
divmode() 返回商和余数
round() 四舍五入
pow(a, b) 求a的b次幂, 如果有三个参数. 则求完次幂后对第三个数取余
sum() 求和
min() 求最⼩值
max() 求最⼤值
和数据结构相关:
列表和元组:
list() 将一个可迭代对象转换成列表
tuple() 将一个可迭代对象转换成元组
reversed() 将一个序列翻转, 返回翻转序列的迭代器
slice() 列表的切片
字符串相关:
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
bytes() 把字符串转化成bytes类型
bytearray() 返回一个新字节数组. 这个数字⾥的元素是可变的, 并且每个元素的值得范围是[0,256)
memoryview() 查看bytes在内存中的情况
ord() 输入字符找带字符编码的位置
chr() 输入位置数字找出对应的字符
ascii() 是ascii码中的返回该值 不是就返回\u...
repr() 返回一个对象的string形式
数据集合:
dict() 创建一个字典
set() 创建一个集合
frozenset() 创建一个冻结的集合. 冻结的集合不能进行添加和删除操作
其他相关:
len() 返回一个对象中的元素的个数
sorted() 对可迭代对象进行排序操作
enumerate() 获取集合的枚举对象
all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True
any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True
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.
filter() 过滤   语法:filter(function,iterable)
lst = [1,2,3,4,5,6,7]
ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数
print(list(ll))
lst = [{"id":1, "name":'小米', "age":18},
{"id":2, "name":'小麦', "age":16},
{"id":3, "name":'小明', "age":17}]
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst) # 筛选年年龄大于16的数据
print(list(fl))
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射   语法:map(function,iterable)
m = map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m))
# 计算两个列表相同位置的数据的和
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
l=map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)
print(list(l))
sorted() 排序函数    语法: sorted(Iterable, key=function, reverse=False)  reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序
lst = [{"id":1, "name":'小米', "age":18},
{"id":2, "name":'小麦', "age":16},
{"id":3, "name":'小明', "age":17}]
# 按照年年龄对学⽣生信息进⾏行行排序
print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))

迭代器（iterator）和可迭代对象（iterable）
在python中，要实现要个对象可以进行遍历，也就是实现for循环，那么他必须是一个可迭代对象，例如string，tuple，list，dict，set都是可迭代对象（iterable），实现的方法是写入了__iter__()函数，前面我们说过鸭子模型，只要实现了这个方法，那么自定义类就可以看成是 一个可迭代对象。如果我们想要实现一个迭代器，那么我们就要实现写入__next__()方法，举个例子要把list迭代对象转变成迭代器，我们有两种方法让他转变为迭代器，一种就是直接用内置函数iter（），或者自定义类，重写__next__()方法。
自定义实现类实现for循环功能：
class A:
pass
a = A()
for i in a:
print(i)   #打印结果：'A' object is not iterable   报错，说明他不是可迭代对象
首先我们要让他是一个可迭代对象：
class A:
def __iter__(self):
pass
a = A()
for i in a:
print(i)  #打印结果：还是报错
我们为什么实现了__iter__()把对象变成可迭代对象，怎么还不能使用for循环，我们需要知道，我们执行for循环的时候，他会去找__next__()方法，我们自定义的方法中没有实现__next__()，那么我们实现一下
class A:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self   #这里必须返回自身的实例
def __next__(self):
a = self.a
if a < 10:
self.a += 1
else:
self.a = 1    #重新赋值并结束循环
raise StopIteration
return a
a = A()
for i in a:
print(a)   # 打印结果：1 2 3 4 5 6 7 8 9
这样我们便实现了自定义类实现for循环功能，同时由于他实现了__next__()方法，他本身就是一个迭代器。
用iter()转化为迭代器
l = [1,2]
for i in l:
print(i)
l = iter(l)
print(l)  #打印结果：   我们发现然是一个新的对象，不再是list了，同时他也成为了一个迭代器
print(next(l))  # 打印结果：1
print(next(l))  # 打印结果：2
print(next(l))  #打印结果：报错
我们可以看到迭代器我们可以用next(l)只会一步一步去找下一个，那么我们什么时候能用到迭代器呢？我们执行for循环会把所有的结果都查找到并使用，那么会造成内存浪费。我们发现当我们不知道确定的对象数量的时候，迭代器就很好使用了，也能使用next()找下一个数。我们实现的for循环必须有一个界限值，不然电脑会奔溃。
总结：内置iterable对象可以使用for循环，iterator对象可以使用next（）方法，自定义类__iter__()和__next__()必须都实现才能使用for循环，那么自定义类本身就是一个迭代器了
生成器的使用
def B():
for i in range(3):
yield i
b = B()
print(b)  #一个生成器
for i in b:
print(i)  #打印结果：0,1,2
for i in b:
print(i)  # 打印结果：  空的
为什么第二次for循环后不打印任何东西了？生成器在执行完后不会从新给定值，它只生产出之后就完成了自己的使命，我们可以说生成器就是一种特殊的迭代器。