## [內置函數][1] 幫助和變量 ``` help() dir() __dict__ vars() locals() globals() ``` 導入和重載 ``` import reload() ``` 內容轉換 ``` id() cmp(a, b) a>b -> 1; a<b -> -1; a==b -> 0 abs() 絕對值 chr() ord() hex() oct() bin() bool() ``` 計算相關 ``` divmod() 返回（商，余數） max() min() sum() pow(x, y[, z]) -> number (x**y) % z len() 字節長度，一個漢字占3個字節 ``` ``` all() 所有內容為真則返回真 any() 至少有一個為真則為真 ``` 索引 ``` range() xrange() enumerate(L, init=0) ``` 執行函數 ``` apply(fun, (arg)) ``` ``` map() filter() reduce() zip() 列拼接 eval() 執行字符串表達式 exec() 執行字符串形式的函數 ``` ~~~ 功能：將字符串str當成有效的表達式來求值并返回計算結果。 語法： eval(source[, globals[, locals]]) -> value 參數： source：一個Python表達式或函數compile()返回的代碼對象 globals：可選。必須是dictionary locals：可選。任意map對象 ~~~ --- 反射 以字符串形式導入模塊 以字符串形式執行函數 ``` mod = 'sys' fun = 'path' model = __import__(mod) Fun= getattr(model, fun) ``` ## 序列化和json 接口格式 xml和json，json比較通用 ### python序列化 pickle 應用場景 1 內存中所有對象直接存儲到硬盤 2 python和python之間通過文件共享數據 pickle只能用在python中 ``` import pickle pickle.dumps(obj) 序列化對象為字符串 pickle.loads(obj) 反序列化為對象 pickle.dump(obj，open(file,'r')) 序列化對象存入文件 pickle.load(open(file,'r')) 從文件中反序列化為對象 ``` ### 通用序列化json json支持所有語言間 只能序列化常規數據 用法和pickle完全一樣 ``` json.dump(plist, open('a.py','w')) json.load(open('a.py')) ``` [1]:https://docs.python.org/3.5/library/functions.html#abs