Python内建方法详解
python建立数组的方法
python建立数组的方法以Python建立数组的方法在Python中，数组是一种用于存储多个元素的数据结构。
数组可以包含任意类型的元素，如整数、浮点数、字符串等。
Python提供了多种方法来创建和操作数组。
本文将介绍一些常用的方法来建立数组。
一、使用方括号创建数组最简单的方法是使用方括号来创建数组。
我们可以在方括号中列出数组的元素，并用逗号分隔。
例如，以下代码创建了一个包含整数元素的数组：```pythonarr = [1, 2, 3, 4, 5]```这样就创建了一个名为arr的数组，其中包含了5个整数元素。
二、使用range函数创建数组在Python中，range函数可以用来生成一系列数字。
我们可以使用range函数来创建一个连续的整数数组。
例如，以下代码创建了一个包含10个整数的数组：```pythonarr = list(range(10))```这样就创建了一个名为arr的数组，其中包含了0到9这10个整数。
三、使用列表推导式创建数组列表推导式是一种简洁的语法，可以用来创建数组。
通过在方括号中使用表达式和循环，我们可以快速地生成一个数组。
例如，以下代码创建了一个包含10个偶数的数组：```pythonarr = [2 * i for i in range(10)]```这样就创建了一个名为arr的数组，其中包含了0到18的偶数。
四、使用numpy库创建数组除了使用Python内置的方法，我们还可以使用第三方库numpy来创建数组。
numpy是Python中常用的数值计算库，它提供了丰富的数组操作功能。
以下是使用numpy创建数组的示例代码：```pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])```这样就创建了一个名为arr的数组，其中包含了5个整数元素。
通过numpy库，我们可以对数组进行各种操作，如计算数组的平均值、最大值、最小值等。
python中type函数的用法
python中type函数的用法Python的 type() 函数是一个内建函数，它可以用来检测一个变量的类型。
它的用途包括检查一个特定的变量是不是一个字符串、列表、元组、字典，或者其他类型，以及检查一个对象的类型是不是一个自定义的类。
type() 函数可以接受任意数量的参数，但实际上只有一个参数是必需的，即要检查类型的变量/对象。
它返回一个类型对象，该类型对象是变量/对象的类型。
下面是一些通用语法：type(object)type(name, bases, dict)第一种语法（推荐使用）用于检查对象的类型。
在这种情况下，只需要单个对象参数即可，例如：x = "Hello"y = [1,2,3]z = 100print(type(x)) # strprint(type(y)) # listprint(type(z)) # int第二种语法用于定义和创建新的类型。
这种形式会返回一个新类型对象，该对象是定义的新类型。
需要三个参数，其中 name 是类型的名称，bases 是一个包含基类的元组，dict 是类属性字典。
例如，以下代码定义一个新的类 MyClass：MyClass = type("MyClass", (object,), {"x": 5, "y": 10})此外，字典中的键可以是函数，以添加类方法：MyClass = type("MyClass", (object,),{"x": 5,"y": 10,"my_method": lambda self, a, b: self.x + a + b})总的来说，type() 函数的主要用途是检查变量/对象的类型，允许您检查一个特定的变量是不是一个字符串、列表、元组、字典，以及检查一个对象的实际类型是不是一个自定义的类，而不是内部的类（如 int、str 等）。
counter在python中的用法
counter在python中的用法Counter是Python中的一个内建类，用于统计元素出现的次数。
它是Python标准库collections模块中的一个子模块。
Counter类提供了一种简单的方式来计数可哈希对象（例如列表，字符串等）的出现次数。
在本文中，我们将介绍Counter的用法，并演示一些常见应用场景。
首先，我们需要导入Counter类。
使用如下代码导入Counter类：pythonfrom collections import Counter接下来，我们可以创建一个Counter对象，并将要统计的元素传递给Counter类的构造函数。
以下是一个简单的例子：pythonmy_list = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'apple', 'banana'] counter = Counter(my_list)在上述示例中，我们统计了列表my_list中各元素出现的次数，并将结果存储在counter对象中。
我们可以使用以下方式访问counter对象中的元素与其对应的计数：pythonprint(counter['apple']) # 输出3print(counter['banana']) # 输出2上述结果表明，'apple'出现了3次，'banana'出现了2次。
那么，Counter 类的用途是什么呢？接下来，我们将逐步介绍Counter类的各种功能。
首先，Counter类提供了一些实用的方法来操作计数器。
其中一些常用的方法包括：1. elements：返回一个迭代器，按照元素的计数重复元素。
2. most_common([n])：返回计数器中最常见的n个元素及其计数，按计数的降序排序。
python中str函数用法
python中str函数用法Python是一种高级编程语言，它受到了越来越多程序员的青睐。
作为一种通用编程语言，Python的协作和团队开发方式非常重要。
Python中的一个很有用的字符串方法是str()，本文将深入探讨这个方法。
一、什么是str()函数str()是Python内建函数之一，它将对象转换为字符串。
如果没有提供任何参数，则str()返回空字符串。
如果提供了一个对象，它将尝试返回对象的字符串表示。
这意味着str()可以用于任何对象，包括数字、列表、元组、字典、集合等等。
二、使用str()函数的例子1.将整数转换为字符串整数可以通过str()函数变成字符串，例如：```pythona = 123b = str(a)print(b)```输出结果为：```python'123'```2.将元组转换为字符串元组可以通过str()函数转换为字符串，例如：```pythontuple1 = (1,2,3)tuple2 = str(tuple1)print(tuple2)```输出结果为：```python'(1, 2, 3)'```3.将列表转换为字符串列表也可以通过str()函数转换为字符串，例如：```pythonlist1 = ["apple", "banana", "orange"]list2 = str(list1)print(list2)```输出结果为：```python"['apple', 'banana', 'orange']"```4.将字典转换为字符串字典可以通过str()函数转换为字符串，例如：```pythondict1 = {"name":"Tom", "age":18}dict2 = str(dict1)print(dict2)```输出结果为：```python"{'name': 'Tom', 'age': 18}"```三、str()函数的注意点1.查找变量类型代码片段可以使用type()函数查找变量的类型，例如：```pythona = 123print(type(a))```输出结果为：<class 'int'>表示整数类型。
python 集合 pop()方法
python 集合pop()方法Python的集合（set）是一个无序的不重复元素集。
它是一种非常有用的数据结构，特别是在需要快速查找和去重时。
集合pop()方法是一个常用的内建方法，可以用来移除并返回集合中的一个元素。
以下是对这个方法的详细说明。
### Python 集合pop() 方法`pop()` 方法是Python 集合对象的一个内置方法，它用于移除并返回集合中的一个元素。
由于集合是无序的，`pop()` 方法在Python 中默认移除并返回集合中的最后一个元素。
然而，由于集合的无序性，实际上并没有“最后一个元素”的概念，因此不能保证每次调用`pop()` 都会返回相同的元素。
#### 基本语法以下是`pop()` 方法的基本语法：```pythonset_name.pop()```这里，`set_name` 是指代集合的变量。
#### 返回值`pop()` 方法返回从集合中移除的元素。
#### 特点- 如果集合为空，调用`pop()` 方法会抛出一个`KeyError`。
- `pop()` 方法修改了原始集合，移除了返回的元素。
#### 示例以下是如何使用`pop()` 方法的示例：```python# 创建一个集合my_set = {1, 2, 3, 4, 5}# 移除并返回一个元素popped_element = my_set.pop()# 打印被移除的元素print("被移除的元素是:", popped_element)# 打印修改后的集合print("修改后的集合是:", my_set)```在上面的例子中，`popped_element` 可能是1、2、3、4 或5 中的任何一个，因为集合中的元素是无序的。
#### 注意事项- 如果需要保持集合元素顺序，应该使用`collections.deque` 而非集合。
- 如果对集合中哪些元素被移除有特定要求，需要通过其他方式来确定或指定。
使用python创建数组的方法
使用python创建数组的方法在Python中，可以使用多种方式创建数组。
以下是一些常用的方法：1. 使用列表(list)创建数组：列表是Python中最常用的数据结构之一，可以包含不同类型的元素。
可以通过将列表的元素放入方括号([])中来创建数组。
```pythonarray = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建一个包含整数的数组array = ["apple", "banana", "orange"] # 创建一个包含字符串的数组array = [1.5, 2.7, 3.9] # 创建一个包含浮点数的数组```2. 使用NumPy库创建数组：NumPy是Python中常用的数值计算库，提供了高效的多维数组对象。
可以使用NumPy库创建多维数组。
首先，需要安装NumPy库，可以使用以下命令进行安装：```pip install numpy```然后，在Python脚本中导入NumPy库，并使用`numpy.array(`方法创建数组。
```pythonimport numpy as np # 导入NumPy库，命名为nparray = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个包含整数的数组array = np.array(["apple", "banana", "orange"]) # 创建一个包含字符串的数组array = np.array([1.5, 2.7, 3.9]) # 创建一个包含浮点数的数组```3. 使用NumPy库中的方法创建数组：NumPy库还提供了其他方法来创建数组，例如`numpy.zeros(`、`numpy.ones(`、`numpy.arange(`等。
```pythonimport numpy as nparray = np.zeros(5) # 创建一个由5个元素都为0的数组array = np.ones(3) # 创建一个由3个元素都为1的数组array = np.arange(1, 6, 1) # 创建一个从1到5的数组，步长为1array = np.linspace(0, 10, 6) # 创建一个从0到10的数组，包括端点，分为6个元素```4.使用列表推导式创建数组：列表推导式是一种简洁的方式，通过表达式生成新列表。
python：怎么构建数组
python：怎么构建数组在Python中，数组是一种常用的数据结构，它可以存储多个相同类型的元素。
本文将介绍如何构建数组，包括创建数组、访问数组元素、修改数组元素等。
一、创建数组1.使用array函数创建数组使用numpy库中的array函数可以创建一个数组。
例如，创建一个包含整数1、2、3的数组可以使用以下代码：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])2.使用zeros函数创建数组使用numpy库中的zeros函数可以创建一个全为0的数组。
例如，创建一个包含3个元素的全为0的数组可以使用以下代码：import numpy as npa = np.zeros(3)3.使用ones函数创建数组使用numpy库中的ones函数可以创建一个全为1的数组。
例如，创建一个包含3个元素的全为1的数组可以使用以下代码：import numpy as npa = np.ones(3)二、访问数组元素1.使用下标访问数组元素可以使用下标来访问数组中的元素。
例如，访问上面创建的数组a中的第一个元素可以使用以下代码：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a[0])2.使用切片访问数组元素可以使用切片来访问数组中的多个元素。
例如，访问上面创建的数组a中的前两个元素可以使用以下代码：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a[:2])三、修改数组元素可以使用下标来修改数组中的元素。
例如，将上面创建的数组a中的第一个元素修改为4可以使用以下代码：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])a[0] = 4print(a)本文介绍了如何构建数组，包括创建数组、访问数组元素、修改数组元素等。
掌握这些知识可以帮助我们更好地处理数据。
python中的getattr的用法
`getattr` 是Python 中的一个内建函数，用于获取一个对象的属性值。
它的基本用法如下：```pythongetattr(object, attribute_name, default_value)```参数说明：- `object`：要获取属性值的对象。
- `attribute_name`：要获取的属性名。
- `default_value`：（可选）当属性不存在或无法访问时返回的默认值。
示例：```pythonclass Student:def __init__(self, name, age): = nameself.age = agedef say_hello(self):print(f"Hello, my name is {} and I'm {self.age} years old.")# 创建一个Student 对象student1 = Student("Alice", 20)# 获取对象的属性值name = getattr(student1, "name")age = getattr(student1, "age")# 输出属性值print(f"Name: {name}, Age: {age}")# 调用对象的方法student1.say_hello()```输出：```Name: Alice, Age: 20Hello, my name is Alice and I'm 20 years old.```在这个示例中，我们创建了一个`Student` 类，并实例化了一个`Student` 对象。
然后使用`getattr` 函数获取对象的`name` 和`age` 属性，并输出它们的值。
最后，我们调用了对象的方法`say_hello`。
`getattr` 函数在尝试获取属性值时，会遵循Python 的命名规则。
python type用法
在Python 中，type是一个内建函数，有两种常用的用法：1. 获取对象的类型：x = 5print(type(x)) # 输出: <class 'int'>y = "Hello, World!"print(type(y)) # 输出: <class 'str'>z = [1, 2, 3]print(type(z)) # 输出: <class 'list'>在这个用法中，type函数返回给定对象的类型。
可以用于检查变量的类型，这在编写动态类型语言的代码中非常有用。
2. 创建新的类型（动态创建类）：type还可以用于动态创建类，这是元类（metaclass）的一种应用方式。
语法如下：MyClass = type('MyClass', (), {})这行代码创建了一个名为MyClass的类。
参数依次为类的名称、继承的父类元组（这里是空元组表示没有父类），以及类的属性字典。
这种方式等价于下面的类定义：class MyClass:pass但通过type动态创建类的方式允许你在运行时动态定义类，这在某些特殊情况下可能很有用。
这是一个更复杂的例子，通过type动态创建类，并添加方法：def greet(self):print(f"Hello, {}!")MyClass = type('MyClass', (), {'name': 'John', 'greet': greet})obj = MyClass()obj.greet() # 输出: Hello, John!这里通过type创建了一个类MyClass，并向其添加了属性name和方法greet。
总的来说，type是一个非常灵活的工具，既可以用于检查对象的类型，也可以用于在运行时动态创建类。
python中varin和varout方法
python中varin和varout方法（原创版4篇）目录（篇1）1.Python 中的 varin 和 varout 方法概述2.varin 和 varout 方法的定义与使用3.varin 和 varout 方法的优点与局限性4.varin 和 varout 方法的实际应用案例正文（篇1）在 Python 编程语言中，varin 和 varout 方法是两个常用的变量输入和输出方法。
它们为程序员提供了一种更加简洁、直观的方式来处理变量，从而提高了代码的可读性和可维护性。
下面我们将详细介绍这两个方法的定义、使用以及实际应用案例。
首先，让我们来看一下 varin 方法。
varin 方法是 Python 中一种用于接收输入变量的方法，它通常与 varout 方法一起使用。
varin 方法的定义非常简单，只需在方法名前加上"varin"前缀即可。
例如，如果我们定义了一个名为"计算平方"的方法，那么使用 varin 方法接收输入变量的方式就是"def 计算平方 (varin x):"。
接下来，我们介绍一下 varout 方法。
varout 方法是 Python 中一种用于输出变量的方法，同样需要与 varin 方法配合使用。
varout 方法的定义也非常简单，只需在方法名前加上"varout"前缀即可。
例如，如果我们定义了一个名为"计算平方"的方法，那么使用 varout 方法输出结果的方式就是"def 计算平方 (varin x): varout y = x * x"。
虽然 varin 和 varout 方法为 Python 编程提供了很大的便利，但它们也存在一些局限性。
首先，它们仅适用于简单的变量输入和输出，对于复杂的数据结构和类型支持不够完善。
其次，varin 和 varout 方法的可读性仍有待提高，尤其是在一些复杂的场景下，可能会导致代码难以理解。
python树构建_如何在Python中创建树结构
python树构建_如何在Python中创建树结构在Python 中可以使用不同的方法来创建树结构。
以下是三种常见的方法：1.使用类和对象表示树结构：这是一种最常见和最直观的方法。
我们可以创建一个`TreeNode`类来表示树的节点，并在类中定义必要的属性和方法。
每个节点对象都包含一个`value`属性，用于存储节点的值，以及一个指向子节点的列表。
根据具体需求，我们还可以在类中定义其他属性和方法，比如`parent`指针，用于指向父节点。
通过逐层创建节点对象，并将它们链接在一起，就可以构建一棵树。
以下是一个简单的示例：```pythonclass TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.children = []#创建节点root = TreeNode(1)child1 = TreeNode(2)child2 = TreeNode(3)#将子节点链接到根节点root.children.append(child1)root.children.append(child2)```通过这种方法，我们可以更容易地操作树结构，比如遍历树、特定节点等等。
2.使用字典表示树结构：另一种创建树结构的方法是使用字典来表示节点和它们的关系。
字典中的键表示节点的值，而值表示节点的子节点。
通过将字典链接在一起，就可以构建一棵树。
以下是一个示例：```pythontree =1:[2,3],2:[4,5],3:[6,7],4:[],5:[],6:[],7:[]}```字典的键可以是任何可哈希的数据类型，不一定是数字。
通过这种方法，我们可以快速创建一个树结构，但操作树的过程可能会稍微复杂一些。
3.使用第三方库：Python 有许多第三方库可以帮助我们创建树结构，比如`anytree`和`networkx`等。
这些库提供了更高级的功能，比如自动重建树、添加节点的属性、计算节点之间的最短路径等等。
python创建空字典的三种方法
python创建空字典的三种方法
Python是一种流行的编程语言，它提供了多种方式来创建空字典。
在本文中，我们将介绍三种常用的方法。
1. 直接使用{}符号创建空字典
使用{}符号可以创建一个空字典，如下所示：
```
my_dict = {}
```
这将创建一个名为my_dict的空字典。
你可以在后面添加键值对。
2. 使用dict()构造函数创建空字典
使用dict()构造函数可以创建一个空字典，如下所示：
```
my_dict = dict()
```
这将创建一个名为my_dict的空字典。
你可以在后面添加键值对。
3. 使用fromkeys()方法创建空字典
使用fromkeys()方法可以创建一个空字典，如下所示：
```
my_dict = dict.fromkeys([])
```
这将创建一个名为my_dict的空字典。
你可以在后面添加键值对。
以上是三种创建空字典的常用方法。
值得注意的是，创建空字典并不是Python中常见的操作，通常我们会初始化一个字典并在后续的代码中逐渐增加键值对，因此直接使用{}符号来创建一个空字典是最为简单和常见的方法。
python 集合内置方法
python 集合内置方法Python中的集合是一个无序且可变的容器，它可以存储任何可哈希的对象。
Python的集合类中内置了许多方法，用于操作集合中的元素。
下面是一些常用的Python集合内置方法：1. add(element)：向集合中添加元素。
2. clear()：移除集合中所有的元素。
3. copy()：复制集合。
4. difference(set)：返回一个包含所有集合中元素但不包含指定集合元素的新集合。
5. difference_update(set)：移除集合中在指定集合中也存在的所有元素。
6. discard(element)：移除指定元素。
7. intersection(set)：返回一个包含集合和指定集合中所有公共元素的新集合。
8. intersection_update(set)：移除集合中不在指定集合中的所有元素。
9. isdisjoint(set)：如果两个集合没有共同的元素，则返回True，否则返回False。
10. issubset(set)：如果集合是指定集合的子集，则返回True，否则返回False。
11. issuperset(set)：如果集合是指定集合的超集，则返回True，否则返回False。
12. pop()：随机移除一个元素并返回。
13. remove(element)：移除指定元素，如果不存在则引发KeyError。
14. symmetric_difference(set)：返回一个包含集合和指定集合中不重复元素的新集合。
15. symmetric_difference_update(set)：移除集合中在指定集合中也存在的所有元素，并将集合与指定集合中不重复的元素合并。
16. union(set)：返回一个包含集合和指定集合中所有不重复元素的新集合。
17. update(set)：将集合与指定集合中的元素合并。
以上是一些常用的Python集合内置方法，可以更加方便高效地操作集合中的元素。
python setattr方法
python setattr方法Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、可扩展的特点。
在Python中，有许多内置函数和方法可以帮助我们更高效地编写代码，其中之一就是setattr方法。
在本文中，我将介绍并详细讨论setattr方法的用法、功能和示例。
一、setattr方法概述setattr是Python内置的一个函数，用于设置对象的属性。
它接受三个参数：对象(obj)、属性名(attr)和属性值(value)。
该方法的作用是在运行时动态地为对象添加属性或修改现有属性的值。
二、setattr方法的语法setattr方法的语法如下所示：setattr(obj, attr, value)其中，obj表示要设置属性的对象，attr表示属性名，value表示属性值。
三、setattr方法的用法让我们通过一些示例来了解setattr方法的具体用法。
示例1：为对象添加属性假设我们有一个名为Person的类，表示一个人的信息。
我们可以使用setattr方法为该类的实例添加属性。
```pythonclass Person:passperson = Person()setattr(person, 'name', 'John')setattr(person, 'age', 25)print() # 输出：Johnprint(person.age) # 输出：25```在上面的示例中，我们通过setattr方法分别为person对象添加了两个属性：name和age。
可以看到，我们通过getattr方法可以获取到这些属性的值。
示例2：修改对象的属性值setattr方法不仅可以添加属性，还可以用于修改现有属性的值。
```pythonclass Person:name = 'John'age = 25person = Person()print() # 输出：Johnsetattr(person, 'name', 'Tom')print() # 输出：Tom```在上面的示例中，我们通过setattr方法将person对象的name属性的值从'John'修改为'Tom'。
python set方法原理
Python的`set`方法是Python的内建数据类型之一，用于存储唯一元素的集合。
`set`的原理主要有以下几点：
1. 无序性：`set`中的元素是无序的，即你不能依赖元素的插入顺序。
这种无序性是基于哈希（Hash）的，每个元素都是一个键，而键的哈希值决定它在`set`中的位置。
2. 唯一性：`set`中不能有重复元素。
这是由于`set`是基于哈希表的，每个元素在哈希表中只有一个位置。
3. 可变性：`set`是可变的，你可以添加、删除或修改其元素。
这是因为`set`底层是使用哈希表实现的，可以直接对哈希表进行操作。
4. O(1)时间复杂度：对于查找、添加或删除操作，`set`的时间复杂度都是O(1)，这是由于哈希表的特性决定的。
5. 内存效率：`set`的内存效率非常高，因为它只存储元素的哈希值，而不是整个元素本身。
对于大量唯一的元素，使用`set`可以节省大量的内存空间。
以上就是Python `set`方法的基本原理。
built-in method items of dict object
built-in method items of dict object在Python中，字典（dict）是一个非常重要的数据结构，它用于存储键值对。
当我们需要存储一组关联的数据时，通常会使用字典。
除了基本的存储功能外，字典还提供了一些内置的方法，其中items()方法就是其中之一。
items()方法返回一个字典中所有项的视图对象。
这个视图对象包含了字典中的所有键值对，可以通过迭代来访问所有的项。
items()方法返回的是一个可迭代对象，它包含了字典中的所有项，每个项都是一个元组，包含了一个键和一个值。
以下是items()方法的基本语法：```pythondict.items(self) -> list of pairs```其中，dict表示要调用items()方法的字典对象。
这个方法返回一个列表，其中包含了字典中的所有项。
列表中的每个项都是一个元组，元组的第一个元素是键，第二个元素是值。
通过使用items()方法，我们可以轻松地访问和操作字典中的所有项。
这对于需要遍历字典中的所有项并对其进行处理的情况非常有用。
以下是一个示例代码，演示了如何使用items()方法：```pythonmy_dict = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'} # 遍历字典中的所有项for key, value in my_dict.items():print(f"Key: {key}, Value: {value}")```输出结果：```pythonKey: name, Value: JohnKey: age, Value: 30Key: city, Value: New York```通过使用items()方法，我们可以轻松地访问和操作字典中的所有项，而无需手动枚举每个键值对。
简述元组创建方法
简述元组创建方法元组是Python中的一种数据结构，用于保存多个数据项。
和列表相似，元组可以包含不同类型的数据项，并且一旦创建，元组中的元素是不可改变的，即元组是不可变的。
在Python中，元组可以通过多种方式来创建。
下面将详细介绍几种常见的元组创建方法。
1.使用小括号最常见的创建元组的方法是使用小括号。
可以在小括号中使用逗号分隔不同的元素，如下所示：```pythontuple1 = (1, 2, 3, 4, 5)```在这个例子中，创建了一个包含1、2、3、4和5的元组。
2. 使用内置的tuple(函数可以使用内置的tuple(函数来创建元组。
该函数接受一个可迭代对象，并将其转换为元组。
例如：```pythonlist1 = [1, 2, 3, 4, 5]tuple2 = tuple(list1)```在这个例子中，将列表[1,2,3,4,5]转换为元组。
3.嵌套元组元组可以嵌套在其他元组中，实现更复杂的数据结构。
例如：```pythontuple3 = (1, 2, (3, 4), 5)```在这个例子中，元组(3,4)被嵌套在元组中。
4.使用*运算符可以使用*运算符创建一个与可迭代对象相等的元组。
例如：```pythontuple4 = *(1, 2, 3, 4, 5),```在这个例子中，将可迭代对象(1,2,3,4,5)解包并创建一个元组。
5. 使用unpacking可以使用unpacking的方法来创建元组。
该方法使用一对小括号和逗号将多个变量组合为一个元组。
例如：```pythona=1b=2c=3tuple5 = a, b, c```在这个例子中，将变量a、b和c组合为一个元组。
总结起来，元组是Python中的一种不可变的数据结构，可以用于存储多个数据项。
元组可以使用小括号、内置的tuple(函数、嵌套元组、*运算符和unpacking等多种方式来创建。
使用这些方法创建元组可以不仅方便，还可以根据具体需求灵活选择。
python创建数组的详细操作方法
python创建数组的详细操作方法在Python中，我们可以使用不同的方法创建数组。
下面将介绍一些最常用的方法：1. 使用列表（List）创建一个数组：列表是Python中最基本的数据类型之一，它可以容纳任何类型的元素，并提供了丰富的操作方法。
可以使用方括号 [] 来创建一个列表，并在方括号内使用逗号分隔元素。
示例：```arr = [1, 2, 3, 4, 5]```列表推导式是一种简洁的创建列表的方法，它可以通过对已有列表元素进行其中一种操作来创建新的列表。
语法结构是在方括号中指定需要添加的元素，并在其前面加上一个表达式。
示例：```arr = [x for x in range(5)]```3. 使用NumPy库创建一个数组：NumPy是Python中用于进行科学计算的一个重要库，它提供了丰富的数组操作方法。
使用NumPy创建数组的最基本方法是使用其ndarray （n-dimensional array）对象。
示例：```import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])```4. 使用range(函数创建一个数组：range(函数是Python中用于创建连续整数序列的函数，它返回一个可迭代对象。
可以使用list(函数将这个可迭代对象转换为一个列表。
示例：```arr = list(range(1, 6))```5. 使用random模块创建一个随机数组：random模块是Python中用于生成随机数的模块，它提供了多种生成随机数的函数。
可以使用random模块中的函数来生成随机整数、随机浮点数或随机数组。
示例：import randomarr = [random.randint(1, 10) for _ in range(5)]```6. 使用pandas库创建一个数组：pandas是Python中用于数据分析和处理的一个重要库，它提供了DataFrame对象，可以创建和操作二维数组。
深入解析Python中的__builtins__内建对象
深⼊解析Python中的__builtins__内建对象如果你已经学习了包，模块这些知识了。
你会不会有好奇：Python为什么可以直接使⽤⼀些内建函数，不⽤显式的导⼊它们，⽐如 str() int() dir() ...？原因是Python解释器第⼀次启动的时候 __builtins__ 就已经在命名空间了（Note: 有s）进Shell看看:>>> globals(){'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None}你可以再次导⼊ __builtin__（Note: 没有s）：import __builtin__>>> globals(){'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>,'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__builtin__':<module '__builtin__' (built-in)>, '__package__': None}这时候多了⼀个 __builtin__ 对象，你可以判断它们是不是相同的：>>> __builtin__ is __builtins__True>>> type(__builtin__)<type 'module'>>>> type(__builtins__)<type 'module'>现在我们把它从⼀个⽂件导⼊：# file1.pyimport __builtin__print "module name __name__ : ", __name__print "__builtin__ is __builtins__: ", __builtin__ is __builtins__print "type(__builtin__): ", type(__builtin__)print "type(__builtins__): ", type(__builtins__)print "__builtins__ is __builtin__.__dict__", __builtins__ is __builtin__.__dict__# file2.pyimport file1"""结果：module name __name__ : file__builtin__ is __builtins__: Falsetype(__builtin__): <type 'module'>type(__builtins__): <type 'dict'>__builtins__ is __builtin__.__dict__ True"""结论：__builtins__ 是对内建模块 __builtin__ 的引⽤，并且有如下两个⽅⾯差异：在主模块中，即没有被其他⽂件导⼊。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Python内建方法Python提供了许多内建函数。
下面按函数名字母顺序一一列出并作介绍。
abs(x)返回一个数的绝对值。
参数可以是一个普通整数、长整数或浮点数。
如果参数是复数，则它的值被返回。
如：若a=x+yi, 则abs(a)=sqrt(x^2+y^2)。
all(iterable)如果可编历对象中的所有元素都是真值，则返回True。
相当于：def all(iterable):for element in iterable:if not element:return Falsereturn True该函数是2.5版本中新增的。
any(iterable)只要可编历对象中有一个元素为真值，就返回True。
等价于：def any(iterable):for element in iterable:if element:return Truereturn False该函数是2.5版本中新增的。
basestring()（注：basestring是一个可调用对象。
）basestring是str与unicode的父类，它是一个抽象类，不能直接被调用或实例化，但可以用它来测试一个对象是否是str或unicode的实例: isinstance(obj, basestring)，等效于isinstance(obj, (str, unicode))。
该函数是2.3版本中新增的。
bin(x)将一个整数转换成二进制字符串。
结果是一个合法的Python表达式。
如果参数x不是一个整数对象（int object），它必须定义__index__()方法，并返回一个整数。
该函数是2.6版本中新增的。
bool([x])使用标准真值测试过程(standard truth testing procedure)将一个值转换成布尔型。
如果参数x省略或为假值（如：0, 空字符串，None），返回False；否则总是返回True。
bool也是类型，它是int类型的子类。
但不能从bool类型派生子类。
它只有两个实例：True和False。
该函数是2.21版本中新增的。
在2.3版本中有所改变：如果没有参数传入，函数返回False。
callable(object)如果参数object是可调用的，返回True，否则返回False。
即使函数返回True，调用该对象仍然有可能会失败；但是如果返回False，则调用对象肯定失败。
注意：类都是可调用的（通过调用类返回一个新实例）。
定义了__call__()方法的实例都是可调用的。
chr(i)将assii码为i的整数转换成只包含一个字符的字符串。
例如：chr(97)返回字符串’a’。
参数i必须在0—255范围内，否则会触发ValueError异常。
与之对应的一个函数是ord(c)，它将字符转换成整数。
也可以参考一下unichr()。
classmethod(function)该函数返回一个类方法。
类方法显式的接收第一个参数作为类类型，就如实例方法接收第一个参数作为对当前实例的引用。
可以使用下面的语法定义一个类方法：class C:@classmethoddef f(cls, arg1, arg2, ...): ...@classmethod是一个函数修饰符----可以在Function definitions中查询更多关于函数定义描述的信息。
可以通过类（如：C.f()）或实例（如：C().f()）调用类方法。
如果在派生类中调用父类的类方法，派生类对象（derived class object）将作为第一个参数被传入类方法。
Python类方法与C++或Java中的静态方法有区别。
可以查询本章中对staticmethod的介绍来了解这些知识。
更多关于类方法的信息，可以参考：The standard type hierarchy.该函数是2.2版本中新增的。
在2.4版本中作了修改：添加了对函数装饰语法的支持。
cmp(x, y)比较两个对象并根据比较结果返回一个整数。
如果x < y，返回一个负数，如果x > y返回一个正数，如果x == y返回0。
compile(source, filename, mode[, flags[, dont_inherit]])将源代码编译成代码对象(code object)或AST对象。
可以通过exec语句来执行代码对象，或通过eval()来求值。
参数source可以是字符串或AST对象。
更多关于AST对象的信息，可以参考ast模块文档。
参数mode指定了代码编译的模式。
它可以是：“exec”：代码段“eval”: 单个表达式“single”: 单条交互式语句可选参数flags和dot_inherit控制影响代码编译的将来语句。
两个参数的默认值都是0，complex([real[, imag]])创建一个值为real + imag * j 的复数，或将一个字符串或数字转换为一个复数。
如果第一个参数是字符串，它将被作为复数解析，同时不能提供第二个参数。
第二个参数不能是字符串。
每个参数可以是任何的数字类型（包括复数类型）。
参数imag的默认值为0。
如果两个参数都省略，返回0j。
delattr(object, name)参数是一个对象和字符串。
字符串必须是对象属性的名称。
函数删除对象的属性。
如：delattr(x, “foobar”)，相当于语句：del x.foobar。
与delattr对应的函数是setattr，用于设置对象的属性。
dict([arg])创建一个字典对象。
可选的参数arg用于初始化字典项。
字典类型在Mapping Types —dict章中进行介绍。
关于其他的容器，可以参考list, set,tuple，collections模块。
dir([object])如果省略参数，函数返回局部区域内的变量列表。
如果参数没有省略，函数尝试将该参数对象的所有合法属性名称保存到列表中并返回该列表。
如果对象定义了__dir__()方法，那么该方法将被调用，并返回属性列表。
允许对象通过实现__getattr__()和__getattribute__()方法来自定义dir()返回对象的属性。
如果对象没有定义__dir__()，dir()尝试从对象的__dict__属性（如果定义了__dict__）和对象所属类型中获取信息。
dir()返回的结果不必是完整的，如果对象定义了__getattr__()方法，那么结果可能不准确。
默认的dir()实现针对不同类型的对象可能有不同的行为，它尝试去获取更多相关的信息，而不是全部的信息：如果对象是模块对象(module object)，结果列表包含所有模块中定义的属性的名称。
如果对象是类型或类对象，结果列表包含该类型所有的属性名称，包括从父类继承的。
否则，结果列表包含对象的所有属性名称、对象所属类型的属性名称，以及父类的所有属性名称。
结果列表根据属性的名称字母顺序保存。
>>> import struct>>> dir() # doctest: +SKIP['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'struct']>>> dir(struct) # doctest: +NORMALIZE_WHITESPACE['Struct', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__','__package__', '_clearcache', 'calcsize', 'error', 'pack', 'pack_into','unpack', 'unpack_from']>>> class Foo(object):... def __dir__(self):... return ["kan", "ga", "roo"]...>>> f = Foo()>>> dir(f)['ga', 'kan', 'roo']divmod(a, b)接收两个数字（复数除外）作为参数，返回一对值：商，余数。
对于不同类型的操作数，按二进制算术运算法则进行计算。
对于普通整数与长整数，结果为：(a / b, a % b)。
对于浮点数，结果为：(q, a % b)，其中q = math.floor(a / b)，如果q < 1，q = 1。
无论如何，q * b + a % b总是非常接近于a，如果a不能整除b，那么：0 <= abs(a % b) < abs(b)。
在2.3版本中作了修改：不赞成使用复数作为参数。
enumerate(sequence[, start=0])返回一个enumerate对象。
参数sequence必须是一个序列类型，iterator,或者其他支持编历的对象。
通过调用enumerate()返回的iterator，它的next()方法返回一个包含计数（由参数start开始，默认值为0）和对应值的元组。
可以使用Enumerate()来获取一个带索引的序列：(0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]),...例如：>>> for i, season in enumerate(['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']):... print i, season0 Spring1 Summer2 Fall3 Winter该函数是2.3版本中新增的。
在2.6版本中，增加了start 参数。
eval(expression[, globals[, locals]])参数expression是一个字符串，可选的globals参数必须是一个字典，可选的locals必须是一个映射对象（mapping object）。
Expression参数作为一个Python表达式而被解析并求值(evaluate)，它使用globals与locals字典作为全局和本地变量。
globals参数的默认值为当前的全局变量。