一些python常用函数包：
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1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
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
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
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。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。
5、Python-dateutil
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。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
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。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”
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()
9、PyYAML
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。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。
11、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。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
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
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。
14、Jmespath
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。
15、Setuptools
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。
16、Pytz
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。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
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Python 中的字符串还支持转义字符。所谓转义字符是指使用反斜杠“\”对一些特殊字符进行转义。
转义字符说明
\ 续行符
\n 换行符
\0 空
\t 水平制表符，用于横向跳到下一制表位
\'' 双引号
\' 单引号
\\ 一个反斜杠
\f 换页
\0dd 八进制数，dd 代表字符，如\012 代表换行
\xhh 十六进制数，hh 代表字符，如\x0a 代表换行
在Python 中，提供了如下表所示的函数进行数据类型的转换。
函数作用
int(x) 将x 转换成整数类型
float(x) 将x 转换成浮点数类型
complex(real [,imag]) 创建一个复数
str(x) 将x 转换为字符串
repr(x) 将x 转换为表达式字符串
eval(str) 计算在字符串中的有效Python 表达式，并返回一个对象
chr(x) 将整数x 转换为一个字符
ord(x) 将一个字符x 转换为它对应的整数值
hex(x) 将一个整数x 转换为一个十六进制字符串
oct(x) 将一个整数x 转换为一个八进制的字符串
赋值运算符主要用来为变量等赋值。使用时，可以直接把基本赋值运算符“=”右边的值赋给左边的变量，也可以进行某些运算后再赋值给左边的变量。在Python 中常用的赋值。
运算符如下表所示。
运算符说明举例展开形式
= 简单的赋值运算x=y x=y
+= 加赋值x+=y x=x+y
-= 减赋值x-=y x=x-y
*= 乘赋值x*=y x=x*y
/= 除赋值x/=y x=x/y
%= 取余数赋值x%=y x=x%y
**= 幂赋值x**=y x=x**y
//= 取整除赋值x//=y x=x//y
比较运算符，也称关系运算符，用于对变量或表达式的结果进行大小、真假等比较，如果比较结果为真，则返回True，如果为假，则返回False。比较运算符通常用在条件语句中作为判断的依据。Python 中的比较运算符如下表所示。
运算符作用举例结果
大于'a' 'b' False
小于156 456 True
== 等于'c' == 'c' True
!= 不等于'y' != 't' True
= 大于或等于479 = 426 True
= 小于或等于62.45 = 45.5 False
逻辑运算符是对真和假两种布尔值进行运算，运算后的结果仍是一个布尔值，Python中的逻辑运算符主要包括and（逻辑与）、or（逻辑或）、not（逻辑非）。
运算符含义用法结合方向
and 逻辑与op1 and op2 从左到右
or 逻辑或op1 or op2 从左到右
not 逻辑非not op 从右到左
所谓运算符的优先级，是指在应用中哪一个运算符先计算，哪一个后计算，与数学的四则运算应遵循的“先乘除，后加减”是一个道理。
下表按从高到低的顺序列出了运算符的优先级。同一行中的运算符具有相同优先级，此时它们的结合方向决定求值顺序。
运算符说明
** 幂
~、+、- 取反、正号和负号
*、/、%、// 算术运算符
+、- 算术运算符
、 位运算符中的左移和右移
位运算符中的位与
^ 位运算符中的位异或
｜ 位运算符中的位或
、=、、=、!=、== 比较运算符
在Python 中，使用内置函数input()可以接收用户的键盘输入。input()函数的基本用法如下：
variable = input(＂提示文字＂)
其中，variable 为保存输入结果的变量，双引号内的文字用于提示要输入的内容。
默认的情况下，在Python中，使用内置的print()函数可以将结果输出到IDLE或者标准控制台上。其基本语法格式如下：
Print(输出内容)
其中，输出内容可以是数字和字符串（字符串需要使用引号括起来），此类内容将直接
输出，也可以是包含运算符的表达式，此类内容将计算结果输出。
import math
a = abs
print(a(-1))
n1 = 255
print(str(hex(n1)))
def my_abs(x):
# 增加了参数的检查
if not isinstance(x, (int, float)):
raise TypeError('bad operand type')
if x = 0:
return x
else:
return -x
print(my_abs(-3))
def nop():
pass
if n1 = 255:
pass
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(x, y)
tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
print(tup)
print(isinstance(tup, tuple))
def quadratic(a, b, c):
k = b * b - 4 * a * c
# print(k)
# print(math.sqrt(k))
if k 0:
print('This is no result!')
return None
elif k == 0:
x1 = -(b / 2 * a)
x2 = x1
return x1, x2
else:
x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)
return x1, x2
print(quadratic(2, 3, 1))
def power(x, n=2):
s = 1
while n 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
print(power(2))
print(power(2, 3))
def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):
print('name:', name)
print('gender:', gender)
print('age:', age)
print('city:', city)
enroll('elder', 'F')
enroll('android', 'B', 9)
enroll('pythone', '6', city='AnShan')
def add_end(L=[]):
L.append('end')
return L
print(add_end())
print(add_end())
print(add_end())
def add_end_none(L=None):
if L is None:
L = []
L.append('END')
return L
print(add_end_none())
print(add_end_none())
print(add_end_none())
def calc(*nums):
sum = 0
for n in nums:
sum = sum + n * n
return sum
print(calc(1, 2, 3))
print(calc())
l = [1, 2, 3, 4]
print(calc(*l))
def foo(x, y):
print('x is %s' % x)
print('y is %s' % y)
foo(1, 2)
foo(y=1, x=2)
def person(name, age, **kv):
print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)
person('Elder', '8')
person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')
extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
person('Jack', 24, **extra)
def person2(name, age, *, city, job):
print(name, age, city, job)
person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')
def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):
print(name, age, other, city, job)
person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)
person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')
def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):
print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)
test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')
args = (1, 2, 3, 4)
kw = {'d': 99, 'x': '#'}
test2(*args, **kw)
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数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样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
在Python语言中，可以在函数中定义函数。 这种在函数中嵌套定义的函数也叫内部函数。我们来看下面的代码：
上述代码中，定义了函数greet，在函数greet内部又定义了一个函数inner_func, 并调用该函数打印了一串字符。
我们可以看到，内部函数inner_func的定义和使用与普通函数基本相同。需要注意的是变量的作用域，在上述代码中，函数参数name对于全局函数greet是局部变量，对内部函数inner_func来说则是非局部变量。内部函数对于非局部变量的访问规则类似于标准的外部函数访问全局变量。
从这个例子我们还可以看到内部函数的一个作用，就是通过定义内部函数的方式将一些功能隐藏起来，防止外部直接调用。常见的场景是，在一个复杂逻辑的函数中，将一些小的任务定义成内部函数，然后由这个外层函数使用，这样可以使代码更为清晰，易于维护。这些内部函数只会在这个外层函数中使用，不能被其他函数或模块使用。
在Python语言中, 函数也是对象，它可以被创建、赋值给变量，或者作为函数的返回值。我们来看下面这个例子。
在上述代码中，在函数gen_greet内部定义了inner_func函数，并返回了一个inner_func函数对象。外部函数gen_greet返回了一个函数对象，所以像gen_greet这样的函数也叫工厂函数。
在内部函数inner_func中，使用了外部函数的传参greet_words（非局部变量），以及函数的参数name（局部变量），来打印一个字符串。
接下来，调用gen_greet("Hello")创建一个函数对象say_hello，紧接着调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hello, Mr. Zhang！
同样的，调用gen_greet("Hi")创建一个函数对象say_hi，调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hi，Tony！
我们可以发现，gen_greet返回的函数对象具有记忆功能，它能够把所需使用的非局部变量保存下来，用于后续被调用的时候使用。这种保存了非局部变量的函数对象被称作闭包（closure）。
那么闭包是如何实现的呢？其实并不复杂，函数对象中有一个属性__closure__，它就是在创建函数对象时用来保存这些非局部变量的。
__closure__属性是一个元组或者None类型。在上述代码中，我们可以通过下面方式查看：
函数的嵌套所实现的功能大都可以通过定义类的方式来实现，而且类是更加面向对象的代码编写方式。
嵌套函数的一个主要用途是实现函数的装饰器。我们看下面的代码：
在上述代码中，logger函数返回函数with_logging，with_logging则是打印了函数func的名称及传入的参数，然后调用func, 并将参数传递给func。其中的@wraps(func)语句用于复制函数func的名称、注释文档、参数列表等等，使得with_logging函数具有被装饰的函数func相同的属性。
代码中接下来用@logger对函数power_func进行修饰，它的作用等同于下面的代码:
可见，装饰器@符其实就是上述代码的精简写法。
通过了解了嵌套函数和闭包的工作原理，我们在使用过程中就能够更加得心应手了。
重庆分公司
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