①.、complex()
返回一个形如?a+bj?的复数,传入参数分为三种情况：
参数为空时,返回0j；参数为字符串时,将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时,返回?a+bj；参数只有一个整数 a 时,虚部 b 默认为0,函数返回?a+0j.
不提供参数时,返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时,返回该对象包含的全部属性.
a -- 代表被除数,整数或浮点数；b -- 代表除数,整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数,函数返回一个元组(p,q)?,p 代表商?a//b?,q 代表余数?a%b.
iterable -- 一个可迭代对象,列表、元组序列等；start -- 计数索引值,默认初始为0'该函数返回枚举对象是个迭代器,利用 next() 方法依次返回元素值,每个元素以元组形式存在,包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值.
Python 函数定义以及参数传递
①函数定义
#形如def func(args...):
以关键字def 开头,后面是函数名和参数下面是函数处理过程.
举例：
def add( a, b ):
参数可以设定默认值,如：
def add( a, b=10 ): #注意：默认值参数只会运算一次
默认值参数只会运算一次是什么意思?
def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表,每次不带默认值都会指向这块内存
b.append(a) return b
结果：
[1]
这下明白为什么默认参数只计算一次了吧,函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间,就是第一次计算的空间.
def func(a, b):
在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的
如果函数定义形式如下方式：
def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组
print(args,type(args))
举一个和上述过程相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )
总结：*号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成元组,如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素.
另一种定义：
def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict
print(kw, type(kw) )
相反的例子：
def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数
总结：**号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成字典,如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素.
lambda表达式
lambda表达式就是一种简单的函数
例如：
add = lambda x,y: x+y
python常见的内置函数有：
① abs()函数返回数字的绝对值.
①.0. dir()函数不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时,返回参数的属性、方法列表.
扩展资料：
①.、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；
① print()函数：打印字符串
①.0. s.sppace()函数：判断是否为空格
①.1. str.replace()函数：替换字符
【常见的内置函数】
①.、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值.
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,利用*号操作符,可以将元组解压为列表.
filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列.
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,
返回True.如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间.
【常用的句式】
①.、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大.
常使用+连接两个字符串.
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块.其中if...else语句用来执行需要判断的情形.
循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while.
有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样.
一些python常用函数包：
线程安全
连接池
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
pip是"Pip Installs Packages"的首字母递归缩写.
pip很容易使用.要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可.
最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取.该文件能选择包含所需版本的详细规范.大多数 Python 项目都包含这样的文件.
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展.我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块.
近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它.加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为.
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode.ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串.ToUnicode则逆转该过程.在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
YAML是一种数据序列化格式.它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它.
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML.它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典,甚至是类实例都包括在内.
①.0、Pyasn1
像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用：
①.1、Docutils
Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等.Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法.
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现.它支持：
加密和解密
签名和验证签名
它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用.
JMESPath,发音为"James path",使 Python 中的 JSON 更容易使用.它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素.
它是用于创建 Python 包的工具.不过,其文档很糟糕.它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接.最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南.
像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间.有时候,时区处理起来可能很麻烦.幸好有这样的包,可以让事情变得简单些.
使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色：
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