大佬用心良苦的学习干货，Python中的68个内置函数总结！

一、内置函数

10大类

数学运算（7个）

类型转换（24个）

序列操作（8个）

对象操作(9个)

反射操作(8个)

变量操作(2个)

交互操作(2个)

文件操作(1个)

编译执行(4个)

装饰器(3个

1、数学运算（7个）

（1）abs()

返回数字的绝对值

（2）divmod()

返回两个数值的商和余数，是一个元组(a//b, a%b)

>>>divmod(7, 2)

(3, 1)

（3）max()

返回可迭代对象中的元素中的最大值或者所有参数的最大值

（4）min()

返回可迭代对象中的元素中的最小值或者所有参数的最小值

>>> min(-1,-2,key = abs) # 传入了求绝对值函数，则参数都会进行求绝对值后再取较小者

-1

（5）pow()

返回两个数值的幂运算值或其与指定整数的模值，语法：pow(x,y[,z])，如果z存在，则再对结果进行取模，其结果等效于pow(x,y) %z

注意：pow() 通过内置的方法直接调用，内置方法会把参数作为整型，而math模块则会把参数转换为float

（6）round()

返回浮点数x的四舍五入值，语法：round(x[,n])

除非对精确度没什么要求，否则尽量避开用round()函数,近似计算我们还有其他的选择：

①使用math模块中的一些函数，比如math.ceiling（天花板除法）。

②python自带整除，//和div函数。

③字符串格式化可以做截断使用，例如"%.2f"% value（保留两位小数并变成字符串……如果还想用浮点数请披上float()的外衣）。

④当然，对浮点数精度要求如果很高的话，请用decimal模块。

（7）sum()

对元素类型是数值的可迭代对象中的每个元素求和，语法：sum(iterable[, start])

>>>sum([0,1,2])

3

>>> sum((2, 3, 4), 1) # 元组计算总和后再加 1

10

>>> sum([0,1,2,3,4], 2) # 列表计算总和后再加 2

12

2、类型转换（24个）

（1）bool()

将给定参数转换为布尔类型，如果没有参数，返回False，bool 是int的子类。

>>>bool()

False

>>> bool(0)

False

>>> issubclass(bool, int) # bool 是 int 子类

True

（2）int()

将一个字符串或数字转换为整型。语法：class int(x,base=10)，x是字符串或数字，base为进制数，默认十进制。

（3）float()

根据传入的参数创建一个新的浮点数

>>> float() #不提供参数的时候，返回0.0

0.0

>>> float(3)

3.0

>>> float('3')

3.0

（4）complex()

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。

语法：class complex([real[, imag]])

参数：

real -- int, long, float或字符串

imag -- int, long, float

>>>complex(1, 2)

(1 + 2j)

>>> complex(1) # 数字

(1 + 0j)

>>> complex("1") # 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)

（5）str()

返回一个对象的字符串表现形式(给用户)

（6）bytearry()

根据传入的参数创建一个新的可变字节数组，并且每个元素的值范围:0<=x<256。

class bytearray([source[, encoding[, errors]]])

# 如果 source 为整数，则返回一个长度为 source 的初始化数组；

# 如果 source 为字符串，则按照指定的 encoding 将字符串转换为字节序列；

# 如果 source 为可迭代类型，则元素必须为[0 ,255] 中的整数；

# 如果 source 为与 buffer 接口一致的对象，则此对象也可以被用于初始化 bytearray。

# 如果没有输入任何参数，默认就是初始化数组为0个元素。

>>>bytearray()

bytearray(b'')

>>> bytearray([1,2,3])

bytearray(b'\x01\x02\x03')

>>> bytearray('中文','utf-8')

bytearray(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')

（7）bytes()

返回一个新的bytes对象，该对象是一个0<=x<256区间内的整数不可变序列，它是bytearray的不可变版本。语法：class bytes([source[,encoding[,errors]]])

>>> bytes('中文','utf-8')

b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

（8）memoryview()

返回给定参数的内存查看对象(Momory view)。所谓内存查看对象，是指对支持缓冲区协议的数据进行包装，在不需要复制对象基础上允许Python代码访问，语法：memoryview(obj)，返回元组列表。

>>> v = memoryview(b'abcefg')

>>> v[1]

98

>>> v[-1]

103

（9）ord()

是chr()函数（对于8位的ASCII字符串）的配对函数，它以一个字符串（Unicode字符）作为参数，返回对应的ASCII数值，或者Unicode数值。

>>>ord('a')

97

>>> ord('€')

8364

（10）chr()

返回整数所对应的Unicode字符。语法：chr(i)，可以是10进制也可以是16进制形式的数字，数字范围为0到1,114,111(16进制为0x10FFFF)。

（11）bin()

返回一个整数的2进制字符串表示。

>>>bin(10)

'0b1010'

>>> bin(20)

'0b10100'

（12）oct()

将一个整数转换成8进制字符串。

（13）hex()

将一个指定数字转换为16进制数字符串，以0x开头。

（14）tuple()

根据传入的参数创建一个新的元组

>>> tuple() #不传入参数，创建空元组

()

>>> tuple('121') #传入可迭代对象，使用其元素创建新的元组

('1', '2', '1')

（15）list()

根据传入的参数创建一个新的列表

>>>list() # 不传入参数，创建空列表

[]

>>> list('abcd') # 传入可迭代对象，使用其元素创建新的列表

['a', 'b', 'c', 'd']

（16）dict()

根据传入的参数创建一个新的字典

# 创建空字典

>>>dict()

{}

# 传入关键字

>>> dict(a='a', b='b', t='t')

{'a': 'a', 'b': 'b', 't': 't'}

# 映射函数方式来构造字典

>>> dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))

{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}

# 可迭代对象方式来构造字典

>>> dict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])

{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}

（17）set()

创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。语法：class set([iterable])，返回新的集合对象。

>>> a = set(range(10)) # 传入可迭代对象，创建集合

>>> a

{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

>>> x = set('runoob')

>>> y = set('google')

>>> x, y

(set(['b', 'r', 'u', 'o', 'n']), set(['e', 'o', 'g', 'l'])) # 重复的被删除

>>> x & y # 交集

set(['o'])

>>> x | y # 并集

set(['b', 'e', 'g', 'l', 'o', 'n', 'r', 'u'])

>>> x - y # 差集

set(['r', 'b', 'u', 'n'])

（18）frozenset()

返回一个冻结的不可变集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素，语法：class frozenset([iterable])

>>>a = frozenset(range(10)) # 生成一个新的不可变集合

>>> a

frozenset([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> b = frozenset('runoob')

>>> b

frozenset(['b', 'r', 'u', 'o', 'n']) # 创建不可变集合

（19）enumerate()

根据可迭代对象创建枚举对象，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，一般用在for循环当中,返回enumerate(枚举)对象。语法：enumerate(sequence, [start=0])

>>>seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']

>>>list(enumerate(seasons))

[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]

# 指定起始值，小标从1开始

>>>list(enumerate(seasons, start=1))

[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

普通for循环：

>>>i = 0

>>>seq = ['one', 'two', 'three']

>>>for element in seq:

... print(i, seq[i])

... i += 1

for循环使用enumerate

>>>seq = ['one', 'two', 'three']

>>>for i, element in enumerate(seq):

... print(i, seq[i])

同样输出：

0 one

1 two

2 three

（20）range()

根据传入的参数创建一个新的range对象，注意差一行为

（21）iter()

用来生成迭代器,语法：iter(object[,sentinel]),sentinel--如果传递了第二个参数，则参数object必须是一个可调用的对象（如，函数），此时，iter创建了一个迭代器对象，每次调用这个迭代器对象的__next__()方法时，都会调用object。

>>> a = iter('abcd') #字符串序列

>>> a

>>> next(a)

'a'

>>> next(a)

'b'

>>> next(a)

'c'

>>> next(a)

'd'

>>> next(a)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

next(a)

StopIteration

（22）slice()

根据传入的参数创建一个新的切片对象

语法：

class slice(stop)

class slice(start, stop[, step])

# 设置截取5个元素的切片

>>>myslice = slice(5)

>>> myslice

slice(None, 5, None)

>>> arr = range(10)

>>> arr

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 截取 5 个元素

>>> arr[myslice]

[0, 1, 2, 3, 4]

（23）super()

根据传入的参数创建一个新的子类和父类关系的代理对象。用于调用父类(超类)的一个方法，可以解决多重继承问题，因为在使用多继承时，会涉及到查找顺序(MRO)、重复调用（钻石继承）等问题，无法像单继承那样直接用类名调用父类方法。

语法：super(type[, object-or-type])

# type -- 类。

# object-or-type -- 类，一般是 self

class A:

pass

class B(A):

def add(self, x):

super().add(x)

（24）object()

创建一个新的object对象

3、序列操作（8个）

（1）all()

判断可迭代对象中的每个元素是否都为True值，如果是返回True，否则返回False，元素除了是0、空、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True

>>> all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

>>> all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

>>> all([]) # 空列表

True

>>> all(()) # 空元组

True

（2）any()

判断给定的可迭代对象的每个元素是否都为False值，则返回False，如果有一个为True，则返回True，元素除了是0、空、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为False

（3）filter()

使用指定方法过滤可迭代对象的元素，返回一个迭代器对象。该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回True或False，最后将返回True的元素放到新列表中。语法：filter(function,

iterable)

（4）map()

使用指定方法去作用传入的每个可迭代对象的元素，返回包含每次function函数返回值的新列表。

>>>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]

如果函数有多个参数, 但每个参数的序列元素数量不一样, 会根据最少元素的序列进行。

（5）next()

返回迭代器对象中的下一个元素值。语法next(iterator[,default])。函数必须接收一个可迭代对象参数，每次调用的时候，返回可迭代对象的下一个元素。如果所有元素均已经返回过，则抛出StopIteration异常；函数可以接收一个可选的default参数，传入default参数后，如果可迭代对象还有元素没有返回，则依次返回其元素值，如果所有元素已经返回，则返回default指定的默认值而不抛出StopIteration异常。

>>> a = iter('abcd')

>>> next(a)

'a'

>>> next(a)

'b'

>>> next(a)

'c'

>>> next(a)

'd'

>>> next(a)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

next(a)

StopIteration

>>> next(a,'e')

'e'

>>> next(a,'e')

'e'

（6）reversed()`` + 反转序列生成新的可迭代对象，语法：reversed(seq)`

seqList = [1, 2, 4, 3, 5]

print(list(reversed(seqList)))

输出：

[5, 3, 4, 2, 1]

（7）sorted()

对可迭代对象进行排序，返回一个新的列表。sort是应用在list上的方法，sorted可以对所有可迭代的对象进行排序操作。list的sort方法会对原始列表进行操作并返回，而内置函数sorted方法返回的是一个新list，而不是在原来的基础上进行的操作。

语法：sorted(iterable, key=None, reverse=False)

# 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，reverse=True降序，reverse=False升序（默认）。

>>>sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})

[1, 2, 3, 4, 5]

# 利用key进行倒序排序

>>>example_list = [5, 0, 6, 1, 2, 7, 3, 4]

>>> result_list = sorted(example_list, key=lambda x: x*-1)

>>> print(result_list)

[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

（8）zip()

聚合传入的每个迭代器中相同位置的元素，返回一个新的元组类型迭代器，这样做的好处是节约了不少的内存。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，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。

>>> a = [1,2,3]

>>> b = [4,5,6]

>>> c = [4,5,6,7,8]

>>> zipped = zip(a,b) # 返回一个对象

>>> zipped

>>> list(zipped) # list() 转换为列表

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

>>> list(zip(a,c)) # 元素个数与最短的列表一致

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

>>> a1, a2 = zip(*zip(a,b)) # 与 zip 相反，zip(*) 可理解为解压，返回二维矩阵式

>>> list(a1)

[1, 2, 3]

>>> list(a2)

[4, 5, 6]

4、对象操作(9个)

（1）help()

返回对象的帮助信息

（2）dir()

返回对象或者当前作用域内的属性列表，语法dir([object])

>>> import math

>>> math

>>> dir(math)

['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']

（3）id()

用于获取对象的内存地址,返回对象的唯一标识符，语法：id([object])

（4）hash()

获取对象（字符串或者数值等）的哈希值,语法：hash(object)。

>>>hash('test') # 字符串

2314058222102390712

>>> hash(1) # 数字

1

>>> hash(str([1,2,3])) # 集合

1335416675971793195

>>> hash(str(sorted({'1':1}))) # 字典

7666464346782421378

（5）type()

返回对象的类型，或者根据传入的参数创建一个新的类型。

注意和isinstance()的区别：在于是否考虑继承关系；语法：(1)type(object);(2)type(name,bases,dict)，有第一个参数则返回对象的类型，三个参数时返回新的类型对象。

参数：

name -- 类的名称。

bases -- 基类的元组。

dict -- 字典，类内定义的命名空间变量。

# 使用type函数创建类型D，含有属性InfoD

>>> D = type('D',(A,B),dict(InfoD='some thing defined in D'))

>>> d = D()

>>> d.InfoD

'some thing defined in D'

（6）len()

返回对象的长度

（7）ascii()

类似repr()函数,返回一个表示对象的字符串,但是对于字符串中的非ASCII字符则返回通过repr()函数使用 \x, \u 或 U 编码的字符。语法：ascii(object)

>>>a = ascii('paul你好')

>>>print(a)

'paul\u4f60\u597d'

（8）format()

格式化字符串的函数str.format()。

>>>"{} {}".format("hello", "world") # 不设置指定位置，按默认顺序

'hello world'

>>> "{1} {0} {1}".format("hello", "world") # 设置指定位置

'world hello world'

print("网站名：{name}, 地址 {url}".format(name="菜鸟教程", url="www.runoob.com"))

# 通过字典设置参数

site = {"name": "菜鸟教程", "url": "www.runoob.com"}

print("网站名：{name}, 地址 {url}".format(**site))

# 通过列表索引设置参数

my_list = ['菜鸟教程', 'www.runoob.com']

print("网站名：{0[0]}, 地址 {0[1]}".format(my_list)) # "0" 是**必须**的

输出：

网站名：菜鸟教程, 地址 www.runoob.com

class AssignValue(object):

def __init__(self, value):

self.value = value

my_value = AssignValue(6)

print('value 为: {0.value}'.format(my_value)) # "0" 是**可选**的

（9）vars()

返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典，或者返回对象的属性列表。语法：vars([object])，如果没有参数，就打印当前调用位置的属性和属性值类似locals()。

>>>print(vars())

{'__builtins__': , '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None}

>>> class Runoob:

... a = 1

>>> print(vars(Runoob))

{'a': 1, '__module__': '__main__', '__doc__': None}

>>> runoob = Runoob()

>>> print(vars(runoob))

{}

5、反射操作(8个)

（1）import()

动态导入模块

（2）isinstance()

判断对象是否是类或者类型元组中任意类元素的实例。语法：isinstance(object,classinfo),如果对象的类型与参数二的类型（classinfo）相同则返回True，否则返回False。

isinstance() 与type()区别：

type() 不会认为子类是一种父类类型，==不考虑继承关系==

isinstance() 会认为子类是一种父类类型，==考虑继承关系==

==如果要判断两个类型是否相同推荐使用isinstance()==

>>> isinstance (a,(str,int,list)) # 是元组中的一个返回 True

True

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

（3）issubclass()

判断类是否是另外一个类或者类型元组中任意类元素的子类，语法：issubclass(class,classinfo),如果class是classinfo的子类返回True，否则返回False。

>>> issubclass(bool,int)

True

>>> issubclass(bool,str)

False

>>> issubclass(bool,(str,int))

True

（4）hasattr()

判断对象是否包含对应的属性，语法：hasattr(object,name),如果对象有该属性返回True，否则返回False。

>>> class Student:

def __init__(self,name):

self.name = name

>>> s = Student('Aim')

>>> hasattr(s,'name') #a含有name属性

True

>>> hasattr(s,'age') #a不含有age属性

False

（5）getattr()

获取对象的属性值。语法：getattr(object, name[, default])

>>>class A(object):

... bar = 1

...

>>> a = A()

>>> getattr(a, 'bar') # 获取属性 bar 值

1

>>> getattr(a, 'bar2') # 属性bar2不存在，触发异常

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

AttributeError: 'A' object has no attribute 'bar2'

>>> getattr(a, 'bar2', 3) # 属性bar2不存在，但设置了默认值

3

（6）setattr()

设置对象的属性值，前提是该属性必须存在。

语法：setattr(object, name, value) #（对象，字符串/对象属性，属性值）

>>>class A(object):

... bar = 1

...

>>> a = A()

# 获取属性 bar 值

>>> getattr(a, 'bar')

1

# 设置属性 bar 值

>>> setattr(a, 'bar', 5)

>>> a.bar

5

（7）delattr()

删除对象的属性delattr(x,'foobar')相等于del x.foobar，语法：delattr(object,name)

（8）callable()

检查对象是否可被调用。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。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了__call__方法的类实例, 它都返回True。语法：callable(object)

>>> class B: #定义类B

def __call__(self):

print('instances are callable now.')

>>> callable(B) #类B是可调用对象

True

>>> b = B() #调用类B

>>> callable(b) #实例b是可调用对象

True

>>> b() #调用实例b成功

6、变量操作(2个)

（1）globals()

返回当前作用域内的全局变量和其值组成的字典

>>>a='runoob'

>>>print(globals())

# globals 函数返回一个全局变量的字典，包括所有导入的变量。

{'__builtins__': , '__name__': '__main__', '__doc__': None, 'a': 'runoob', '__package__': None}

（2）locals()

返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典

>>>def runoob(arg): # 两个局部变量：arg、z

... z = 1

... print (locals())

...

>>> runoob(4)

{'z': 1, 'arg': 4} # 返回一个名字/值对的字典

7、交互操作(2个)

（1）print()

向标准输出对象打印输出

（2）input()

读取用户输入值

8、文件操作(1个)

（1）open()

使用指定的模式和编码打开文件，返回文件读写对象。在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出OSError。使用open()方法一定要保证关闭文件对象，即调用close()方法，open()函数常用形式是接收两个参数：文件名(file)和模式(mode)。

完整的语法格式：open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

参数说明：

file: 必需，文件路径（相对或者绝对路径）

mode: 可选，文件打开模式

buffering: 设置缓冲

encoding: 一般使用utf8

errors: 报错级别

newline: 区分换行符

closefd: 传入的file参数类型

opener:

mode参数

模式描述t文本模式

(默认)。x写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。b二进制模式。+打开一个文件进行更新(可读可写)。U通用换行模式（不推荐）。r以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。rb以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。r+打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。rb+以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。一般用于非文本文件如图片等。w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。wb以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。w+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。wb+以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。a打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。ab以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。a+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。ab+以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。

9、编译执行(4个)

（1）compile()

将字符串编译为代码或者AST对象，使之能够通过exec语句来执行或者eval进行求值

语法：compile(source, filename, mode[, flags[, dont_inherit]])

参数：

source -- 字符串或者AST（Abstract Syntax Trees）对象。。

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。

mode -- 指定编译代码的种类。可以指定为 exec, eval, single。

flags -- 变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象。

flags和dont_inherit是用来控制编译源码时的标志

>>>str = "for i in range(0,3): print(i)"

>>> c = compile(str,'','exec') # 编译为字节代码对象

>>> c

at 0x10141e0b0, file "", line 1>

>>> exec(c)

0

1

2

>>> str = "3 * 4 + 5"

>>> a = compile(str,'','eval')

>>> eval(a)

17

（2）eval()

执行动态表达式求值（只能执行计算数学表达式的结果的功能）。语法：eval(expression[,globals[,locals]])globals变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象;locals变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象。

>>>x = 7

>>> eval( '3 * x' )

21

>>> eval('pow(2,2)')

4

>>> eval('2 + 2')

4

>>> n=81

>>> eval("n + 4")

85

（3）exec()

执行动态语句块，语法：exec(object[,globals[,locals]])，返回值永远为None。(object：必选参数，表示需要被指定的Python代码。它必须是字符串或code对象。如果object是一个字符串，该字符串会先被解析为一组Python语句，然后在执行（除非发生语法错误）。如果object是一个code对象，那么它只是被简单的执行)

x = 10

expr = """

z = 30

sum = x + y + z

print(sum)

"""

def func():

y = 20 # 局部变量y

exec(expr)

exec(expr, {'x': 1, 'y': 2})

exec(expr, {'x': 1, 'y': 2}, {'y': 3, 'z': 4})

# 在expr语句中，有三个变量x,y,z,其中z值已给定，我们可以在exec()函数外指定x,y的值，也可以在exec()函数中以字典的形式指定x,y的值。在最后的语句中，我们给出了x,y,z的值，并且y值重复，exec()函数接收后面一个y值，且z值传递不起作用，因此输出结果为34

func()

输出：

60

33

34

eval()函数和exec()函数的区别：

eval()函数只能计算单个表达式的值，而exec()函数可以动态运行代码段。

eval()函数可以有返回值，而exec()函数返回值永远为None。

（4）repr()

返回一个对象的字符串表现形式(给解释器)，语法：repr(object)

>>>s = 'RUNOOB'

>>> repr(s)

"'RUNOOB'"

>>> dict = {'runoob': 'runoob.com', 'google': 'google.com'};

>>> repr(dict)

"{'google': 'google.com', 'runoob': 'runoob.com'}"

10、装饰器(3个)

（1）property

标示属性的装饰器，语法：class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])

参数：

fget -- 获取属性值的函数

fset -- 设置属性值的函数

fdel -- 删除属性值函数

doc -- 属性描述信息

# 将 property 函数用作装饰器可以很方便的创建只读属性

class Parrot(object):

def __init__(self):

self._voltage = 100000

@property

def voltage(self):

"""Get the current voltage."""

return self._voltage

# 上面的代码将 voltage() 方法转化成同名只读属性的getter方法。property的getter,setter 和deleter方法同样可以用作装饰器：

class C(object):

def __init__(self):

self._x = None

@property

def x(self):

"""I'm the 'x' property."""

return self._x

@x.setter

def x(self, value):

self._x = value

@x.deleter

def x(self):

del self._x

>>> class C:

def __init__(self):

self._name = ''

@property

def name(self):

"""i'm the 'name' property."""

return self._name

@name.setter

def name(self,value):

if value is None:

raise RuntimeError('name can not be None')

else:

self._name = value

>>> c = C()

>>> c.name # 访问属性

''

>>> c.name = None # 设置属性时进行验证

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

c.name = None

File "", line 11, in name

raise RuntimeError('name can not be None')

RuntimeError: name can not be None

>>> c.name = 'Kim' # 设置属性

>>> c.name # 访问属性

'Kim'

>>> del c.name # 删除属性，不提供deleter则不能删除

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

del c.name

AttributeError: can't delete attribute

>>> c.name

'Kim'

（2）classmethod

标示方法为类方法的装饰器，classmethod修饰符对应的函数不需要实例化，不需要self参数，但第一个参数需要是表示自身类的cls参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。返回函数的类方法。

class A(object):

bar = 1

def func1(self):

print ('foo')

@classmethod

def func2(cls):

print ('func2')

print (cls.bar)

cls().func1() # 调用 foo 方法

A.func2() # 不需要实例化

（3）staticmethod

标示方法为静态方法的装饰器，该方法不强制要求传递参数，如声明一个静态方法。

class C(object):

@staticmethod

def f(arg1, arg2, ...):

pass

# 以上实例声明了静态方法f，类可以不用实例化就可以调用该方法C.f()，当然也可以实例化后调用C().f()。

class C(object):

@staticmethod

def f():

print('runoob');

C.f() # 静态方法无需实例化

cobj = C()

cobj.f() # 也可以实例化后调用

# 使用装饰器定义静态方法

>>> class Student(object):

def __init__(self,name):

self.name = name

@staticmethod

def sayHello(lang):

print(lang)

if lang == 'en':

print('Welcome!')

else:

print('你好！')

>>> Student.sayHello('en') #类调用,'en'传给了lang参数

en

Welcome!

>>> b = Student('Kim')

>>> b.sayHello('zh') #类实例对象调用,'zh'传给了lang参数

zh

你好