Python内置函数7
1.property
python内置的一个装饰器
可参考https://blog.csdn.net/u013205877/article/details/77804137 2.quit()
退出程序
>>> quit() C:\Users\wyj\Desktop\tmp\ABC>
3.repr(object)
将对象转化为供解释器读取的形式,返回一个对象的 string 格式
4.reversed(seq) seq -- 要转换的序列，可以是 tuple, string, list 或 range 返回一个反转的迭代器
5.round(x [, n]) x -- 数字表达式。
n -- 表示从小数点位数，其中 x 需要四舍五入，默认值为 0
返回浮点数x的四舍五入值
print ("round(70.23456) : ", round(70.23456))
print ("round(56.659,1) : ", round(56.659,1))
print ("round(80.264, 2) : ", round(80.264, 2))
print ("round(100.000056, 3) : ", round(100.000056, 3))
print ("round(-100.000056, 3) : ", round(-100.000056, 3))
输出结果
round(70.23456) : 70
round(56.659,1) : 56.7
round(80.264, 2) : 80.26
round(100.000056, 3) : 100.0
round(-100.000056, 3) : -100.0
6.setattr(object, name, value) setattr 函数对应函数 getatt()，用于设置属性值，该属性必须存在 object -- 对象。
name -- 字符串，对象属性。
value -- 属性值
>>>class A(object):
... bar = 1
...
>>> a = A()
>>> getattr(a, 'bar') # 获取属性 bar 值
1
>>> setattr(a, 'bar', 5) # 设置属性 bar 值
>>> a.bar
5
7.slice(start, stop[, step]) 实现切片对象，主要用在切片操作函数里的参数传递
start -- 起始位置
stop -- 结束位置
step -- 间距
>>>myslice = slice(5) # 设置截取5个元素的切片
>>> myslice
slice(None, 5, None)
>>> arr = range(10)
>>> arr
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> arr[myslice] # 截取 5 个元素
[0, 1, 2, 3, 4]
>>>
8.sorted(iterable, key=None, reverse=False) 对所有可迭代的对象进行排序操作 iterable -- 可迭代对象。
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 -- 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认） sort 与 sorted 区别： 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 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。 以下实例展示了 sorted 的最简单的使用方法：
>>>sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5] # 默认为升序
你也可以使用 list 的 list.sort() 方法。这个方法会修改原始的 list（返回值为None）。通常这个方法不如sorted()方便-如果你不需要原始的 list，list.sort()方法效率会稍微高一些。
>>>a=[5,2,3,1,4]
>>> a.sort()
>>> a
[1,2,3,4,5]
另一个区别在于list.sort() 方法只为 list 定义。而 sorted() 函数可以接收任何的 iterable
>>>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]
>>>
要进行反向排序，也通过传入第三个参数 reverse=True：
>>>example_list = [5, 0, 6, 1, 2, 7, 3, 4]
>>> sorted(example_list, reverse=True)
[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
sorted 的应用，也可以通过 key 的值来进行数组/字典的排序，比如：
array = [{"age":20,"name":"a"},{"age":25,"name":"b"},{"age":10,"name":"c"}]
array = sorted(array,key=lambda x:x["age"])
print(array)
输出结果：
[{'age': 10, 'name': 'c'}, {'age': 20, 'name': 'a'}, {'age': 25, 'name': 'b'}]
9.staticmethod(function)
返回函数的静态方法
该方法不强制要求传递参数，如下声明一个静态方法:
class C(object):
@staticmethod
def f(arg1, arg2, ...):
... 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
10.super(type[, object-or-type]) super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。 super 是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题，但是如果使用多继承，会涉及到查找顺序（MRO）、重复调用（钻石继承）等种种问题。 MRO 就是类的方法解析顺序表, 其实也就是继承父类方法时的顺序表。 type -- 类。
object-or-type -- 类，一般是 self
Python3.x 和 Python2.x 的一个区别是: Python 3 可以使用直接使用 super().xxx 代替 super(Class, self).xxx : Python3.x 实例：
class A:
pass
class B(A):
def add(self, x):
super().add(x)
class A(object): # Python2.x 记得继承 object
pass
class B(A):
def add(self, x):
super(B, self).add(x)
运行结果
Parent
Child
HelloWorld from Parent
Child bar fuction
I'm the parent.
11.vars([object]) 返回对象object的属性和属性值的字典对象
返回对象object的属性和属性值的字典对象，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()
12.zip([iterable, ...]) iterabl -- 一个或多个迭代器
>>>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
<zip object at 0x103abc288>
>>> 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]
>>>
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