试试python的binascii模块
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import binascii
tmp = '123456789ABCDEF0'
message = binascii.unhexlify(tmp)
此模块功能很多，详细用法百度一下吧
return 应该放在一个函数里面的，
将python打包成exe的程序有很多，比如py2exe、PyInstaller等等，但是到目前为止，它们对python3.1支持的都不好，所以这里我要介绍一下cx_freeze 4.2.2，它还能支持跨平台，可以在windows和linux运行。
cx_freeze的下载网址为 ，要根据已安装的python版本进行选择。比如我使用的是python3.1，所以就要下载cx_Freeze-4.2.2.win32-py3.1.msi这个文件。运行这个安装包后，相关程序就会被拷贝到python的目录下。主要在两个地方，一个是C:/Python31/Scripts，另一个是C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze
在以前版本的cx_Freeze中，是通过FreezePython.py这个脚本将py转换为exe，而在4.2.2这个版本中，FreezePython.py已经不见了，主要的工作交给了C:/Python31/Scripts下的cxfreeze.bat来完成。
使用cx_Freeze完成python打包exe主要有两种方法：
第一种，直接运行cxfreeze.bat通过:
先进入cmd命令行，进入C:/Python31/Scripts目录，然后运行cxfreeze.bat -h 就可以看到它的使用说明了。我们可以用cx_freeze自己的sample做个试验。
进入到c:/python31/scripts/下，运行
cxfreeze C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze/samples/PyQt4/PyQt4app.py --install-dir=d:/123
pytqt4app.py就会被打包成exe，并且它所用到的库文件，也被一并考到了d:/123目录下。
【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。
2、zip(*iterables,strict=False)
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。
3、filter(function,iterable)
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。
4、isinstance(object,classinfo)
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
5、eval(expression[,globals[,locals]])
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。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
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。
4、for...in、while循环语句
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。
5、import导入其他脚本的功能
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。
python常见的内置函数有：
1. abs()函数返回数字的绝对值。
2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元组、空列表返回值为True。
3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False，是则返回False，如果有一个为True，则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。
5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回True；参数为0或没有参数，返回False。
6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。
7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。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。（可以加括号的都可以调用）
8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值。
9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。
10. 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：
如何查看python3.6的内置函数？
1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；
2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；
3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；
4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；
5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；
6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；
7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；
8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个，我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数，我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法，这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。
在Python中使用struct模块打包数据和在C/C++语言中定义一个结构体（也是把多个成员打包到一块）差不多。
只要客户端告诉了你打包的数据的格式（比如：数据包的总长度、数据包中各个数据域的长度及类型，以及端序——大端还是小端），然后定义一个等价的C语言结构体，并把接收到的数据放入一个这样的结构体变量（对象）中就完成了解包工作。然后，访问结构体中的特定成员，就是访问传送过来的特定数据了。
定义：zip([iterable, ...])
zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列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tuple（元组），然后返回由这些 tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list unzip（解压），看下面的例子就明白了：
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a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [4,5,6,7,8] zipped = zip(a,b) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(a,c) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(*zipped) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
对于这个并不是很常用函数，下面举几个例子说明它的用法：
* 二维矩阵变换（矩阵的行列互换）
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
通过python列表推导的方法，我们也能轻易完成这个任务
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print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：
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a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] zip(*a) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] map(list,zip(*a)) [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
这种方法速度更快但也更难以理解，将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果，再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list
* 以指定概率获取元素
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import random def random_pick(seq,probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumulative_probability = 0.0 for item, item_probability in zip(seq, probabilities): cumulative_probability += item_probability if x cumulative_probability: break return item for i in range(15): random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6]) 'c' 'b' 'c' 'c' 'a' 'b' 'c' 'c' 'c' 'a' 'b' 'b' 'c' 'a' 'c'
这个函数有个限制，指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1，否则这个函数可能不能像预想的那样工作。
稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加，直到和大于x终止循环
这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0，假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到
重庆分公司
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