一般来说，handle就相当于C中的函数指针，你把哪个函数的句柄赋给handle，handle就代表哪个函数。当然，你也可以自己定义一个handle。
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编辑：乐乐 | 来自：pypypypy
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正文
大家好，我是Pythn人工智能技术。
内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。
截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下
abs() dict() help() min() setattr()
all() dir() hex() next() slice()
any() divmod() id() object() sorted()
ascii() enumerate() input() oct() staticmethod()
bin() eval() int() open() str()
bool() exec() isinstance() ord() sum()
bytearray() filter() issubclass() pow() super()
bytes() float() iter() print() tuple()
callable() format() len() property() type()
chr() frozenset() list() range() vars()
classmethod() getattr() locals() repr() zip()
compile() globals() map() reversed() __import__()
complex() hasattr() max() round()
delattr() hash() memoryview() set()
本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！
和数字相关 1. 数据类型
bool : 布尔型(True,False)
int : 整型(整数)
float : 浮点型(小数)
complex : 复数
2. 进制转换
bin() 将给的参数转换成二进制
otc() 将给的参数转换成八进制
hex() 将给的参数转换成十六进制
print(bin(10)) # 二进制:0b1010
print(hex(10)) # 十六进制:0xa
print(oct(10)) # 八进制:0o12
3. 数学运算
abs() 返回绝对值
divmode() 返回商和余数
round() 四舍五入
pow(a, b) 求a的b次幂, 如果有三个参数. 则求完次幂后对第三个数取余
sum() 求和
min() 求最小值
max() 求最大值
print(abs(-2)) # 绝对值:2
print(divmod(20,3)) # 求商和余数:(6,2)
print(round(4.50)) # 五舍六入:4
print(round(4.51)) #5
print(pow(10,2,3)) # 如果给了第三个参数. 表示最后取余:1
print(sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # 求和:55
print(min(5,3,9,12,7,2)) #求最小值:2
print(max(7,3,15,9,4,13)) #求最大值:15
和数据结构相关 1. 序列
（1）列表和元组
list() 将一个可迭代对象转换成列表
tuple() 将一个可迭代对象转换成元组
print(list((1,2,3,4,5,6))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(tuple([1,2,3,4,5,6])) #(1, 2, 3, 4, 5, 6)
（2）相关内置函数
reversed() 将一个序列翻转, 返回翻转序列的迭代器
slice() 列表的切片
lst = "你好啊"
it = reversed(lst) # 不会改变原列表. 返回一个迭代器, 设计上的一个规则
print(list(it)) #['啊', '好', '你']
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(lst[1:3:1]) #[2,3]
s = slice(1, 3, 1) # 切片用的
print(lst[s]) #[2,3]
（3）字符串
str() 将数据转化成字符串
print(str(123)+'456') #123456
format() 与具体数据相关, 用于计算各种小数, 精算等.
s = "hello world!"
print(format(s, "^20")) #剧中
print(format(s, "20")) #左对齐
print(format(s, "20")) #右对齐
# hello world!
# hello world!
# hello world!
print(format(3, 'b' )) # 二进制:11
print(format(97, 'c' )) # 转换成unicode字符:a
print(format(11, 'd' )) # ⼗进制:11
print(format(11, 'o' )) # 八进制:13
print(format(11, 'x' )) # 十六进制(⼩写字母):b
print(format(11, 'X' )) # 十六进制(大写字母):B
print(format(11, 'n' )) # 和d⼀样:11
print(format(11)) # 和d⼀样:11
print(format(123456789, 'e' )) # 科学计数法. 默认保留6位小数:1.234568e+08
print(format(123456789, '0.2e' )) # 科学计数法. 保留2位小数(小写):1.23e+08
print(format(123456789, '0.2E' )) # 科学计数法. 保留2位小数(大写):1.23E+08
print(format(1.23456789, 'f' )) # 小数点计数法. 保留6位小数:1.234568
print(format(1.23456789, '0.2f' )) # 小数点计数法. 保留2位小数:1.23
print(format(1.23456789, '0.10f')) # 小数点计数法. 保留10位小数:1.2345678900
print(format(1.23456789e+3, 'F')) # 小数点计数法. 很大的时候输出INF:1234.567890
bytes() 把字符串转化成bytes类型
bs = bytes("今天吃饭了吗", encoding="utf-8")
print(bs) #b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x90\x83\xe9\xa5\xad\xe4\xba\x86\xe5\x90\x97'
bytearray() 返回一个新字节数组. 这个数字的元素是可变的, 并且每个元素的值得范围是[0,256)
ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8')
print(ret[0]) #97
print(ret) #bytearray(b'alex')
ret[0] = 65 #把65的位置A赋值给ret[0]
print(str(ret)) #bytearray(b'Alex')
ord() 输入字符找带字符编码的位置
chr() 输入位置数字找出对应的字符
ascii() 是ascii码中的返回该值 不是就返回u
print(ord('a')) # 字母a在编码表中的码位:97
print(ord('中')) # '中'字在编码表中的位置:20013
print(chr(65)) # 已知码位,求字符是什么:A
print(chr(19999)) #丢
for i in range(65536): #打印出0到65535的字符
print(chr(i), end=" ")
print(ascii("@")) #'@'
repr() 返回一个对象的string形式
s = "今天\n吃了%s顿\t饭" % 3
print(s)#今天# 吃了3顿 饭
print(repr(s)) # 原样输出,过滤掉转义字符 \n \t \r 不管百分号%
#'今天\n吃了3顿\t饭'
2. 数据集合
字典：dict 创建一个字典
集合：set 创建一个集合
frozenset() 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。
3. 相关内置函数
len() 返回一个对象中的元素的个数
sorted() 对可迭代对象进行排序操作 (lamda)
语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)
Iterable: 可迭代对象
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序
reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]
lst.sort() # sort是list里面的一个方法
print(lst) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]
ll = sorted(lst) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的
print(ll) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]
l2 = sorted(lst,reverse=True) #倒序
print(l2) #[18, 13, 12, 9, 7, 6, 5, 5, 1]
#根据字符串长度给列表排序
lst = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']
def f(s):
return len(s)
l1 = sorted(lst, key=f, )
print(l1) #['one', 'two', 'six', 'four', 'five', 'three']
enumerate() 获取集合的枚举对象
lst = ['one','two','three','four','five']
for index, el in enumerate(lst,1): # 把索引和元素一起获取,索引默认从0开始. 可以更改
print(index)
print(el)
# 1
# one
# 2
# two
# 3
# three
# 4
# four
# 5
# five
all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True
any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True
print(all([1,'hello',True,9])) #True
print(any([0,0,0,False,1,'good'])) #True
zip() 函数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
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst2 = ['醉乡民谣', '驴得水', '放牛班的春天', '美丽人生', '辩护人', '被嫌弃的松子的一生']
lst3 = ['美国', '中国', '法国', '意大利', '韩国', '日本']
print(zip(lst1, lst1, lst3)) #
for el in zip(lst1, lst2, lst3):
print(el)
# (1, '醉乡民谣', '美国')
# (2, '驴得水', '中国')
# (3, '放牛班的春天', '法国')
# (4, '美丽人生', '意大利')
# (5, '辩护人', '韩国')
# (6, '被嫌弃的松子的一生', '日本')
fiter() 过滤 (lamda)
语法：fiter(function. Iterable)
function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象
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def func(i): # 判断奇数
return i % 2 == 1
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
l1 = filter(func, lst) #l1是迭代器
print(l1) #
print(list(l1)) #[1, 3, 5, 7, 9]
map() 会根据提供的函数对指定序列列做映射(lamda)
语法 : map(function, iterable)
可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function
def f(i): return i
lst = [1,2,3,4,5,6,7,]
it = map(f, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器print(list(it)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
和作用域相关
locals() 返回当前作用域中的名字
globals() 返回全局作用域中的名字
def func():
a = 10
print(locals()) # 当前作用域中的内容
print(globals()) # 全局作用域中的内容
print("今天内容很多")
func()
# {'a': 10}
# {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':
# _frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000026F8D566080,
# '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__':
# (built-in), '__file__': 'D:/pycharm/练习/week03/new14.py', '__cached__': None,
# 'func': }
# 今天内容很多
和迭代器生成器相关
range() 生成数据
next() 迭代器向下执行一次, 内部实际使⽤用了__ next__()⽅方法返回迭代器的下一个项目
iter() 获取迭代器, 内部实际使用的是__ iter__()⽅方法来获取迭代器
for i in range(15,-1,-5):
print(i)
# 15
# 10
# 5
# 0
lst = [1,2,3,4,5]
it = iter(lst) # __iter__()获得迭代器
print(it.__next__()) #1
print(next(it)) #2 __next__()
print(next(it)) #3
print(next(it)) #4
字符串类型代码的执行
eval() 执行字符串类型的代码. 并返回最终结果
exec() 执行字符串类型的代码
compile() 将字符串类型的代码编码. 代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值
s1 = input("请输入a+b:") #输入:8+9
print(eval(s1)) # 17 可以动态的执行代码. 代码必须有返回值
s2 = "for i in range(5): print(i)"
a = exec(s2) # exec 执行代码不返回任何内容
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
print(a) #None
# 动态执行代码
exec("""
def func():
print(" 我是周杰伦")
""" )
func() #我是周杰伦
code1 = "for i in range(3): print(i)"
com = compile(code1, "", mode="exec") # compile并不会执行你的代码.只是编译
exec(com) # 执行编译的结果
# 0
# 1
# 2
code2 = "5+6+7"
com2 = compile(code2, "", mode="eval")
print(eval(com2)) # 18
code3 = "name = input('请输入你的名字:')" #输入:hello
com3 = compile(code3, "", mode="single")
exec(com3)
print(name) #hello
输入输出
print() : 打印输出
input() : 获取用户输出的内容
print("hello", "world", sep="*", end="@") # sep:打印出的内容用什么连接,end:以什么为结尾
#hello*world@
内存相关
hash() : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存
s = 'alex'print(hash(s)) #-168324845050430382lst = [1, 2, 3, 4, 5]print(hash(lst)) #报错,列表是不可哈希的 id() : 获取到对象的内存地址s = 'alex'print(id(s)) #2278345368944
文件操作相关
open() : 用于打开一个文件, 创建一个文件句柄
f = open('file',mode='r',encoding='utf-8')
f.read()
f.close()
模块相关
__ import__() : 用于动态加载类和函数
# 让用户输入一个要导入的模块
import os
name = input("请输入你要导入的模块:")
__import__(name) # 可以动态导入模块
帮 助
help() : 函数用于查看函数或模块用途的详细说明
print(help(str)) #查看字符串的用途
调用相关
callable() : 用于检查一个对象是否是可调用的. 如果返回True, object有可能调用失败, 但如果返回False. 那调用绝对不会成功
a = 10
print(callable(a)) #False 变量a不能被调用
def f():
print("hello")
print(callable(f)) # True 函数是可以被调用的
查看内置属性
dir() : 查看对象的内置属性, 访问的是对象中的__dir__()方法
print(dir(tuple)) #查看元组的方法
你还有什么想要补充的吗？
免责声明：本文内容来源于网络，文章版权归原作者所有，意在传播相关技术知识行业趋势，供大家学习交流，若涉及作品版权问题，请联系删除或授权事宜。
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往日热文：
Python程序员深度学习的“四大名著”：
这四本书着实很不错！我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了，面对海量资源，往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源，浪费大量的时间是得不偿失的。给大家推荐这几本好书并做简单介绍。
获得方式：
2.后台回复关键词：名著
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not and or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
用python的sendkeys直接模拟键盘，用ctype扩展来点鼠标。你需要做的就是用python打开浏览器，然后输入网站，在找到按钮的坐标（固定到程序里），然后点击就行了。不过简单的可以，复杂点的就要考虑很多问题了，程序截图如下：
