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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1.常用内置函数：(不用import就可以直接使用)
help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型
callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用
repr(obj) 得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝
eval_r(str) 表示合法的python表达式，返回这个表达式
dir(obj) 查看obj的name space中可见的name
hasattr(obj,name) 查看一个obj的name space中是否有name
getattr(obj,name) 得到一个obj的name space中的一个name
setattr(obj,name,value) 为一个obj的name space中的一个name指向vale这个object
delattr(obj,name) 从obj的name space中删除一个name
vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示
locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示
globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示
type(obj) 查看一个obj的类型
isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance
issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类
类型转换函数
chr(i) 把一个ASCII数值,变成字符
ord(i) 把一个字符或者unicode字符,变成ASCII数值
oct(x) 把整数x变成八进制表示的字符串
hex(x) 把整数x变成十六进制表示的字符串
str(obj) 得到obj的字符串描述
list(seq) 把一个sequence转换成一个list
tuple(seq) 把一个sequence转换成一个tuple
dict(),dict(list) 转换成一个dictionary
int(x) 转换成一个integer
long(x) 转换成一个long interger
float(x) 转换成一个浮点数
complex(x) 转换成复数
max(...) 求最大值
min(...) 求最小值
用于执行程序的内置函数
complie 如果一段代码经常要使用,那么先编译,再运行会更快。
2.和操作系统相关的调用
系统相关的信息模块 import sys
sys.argv是一个list,包含所有的命令行参数.
sys.stdout sys.stdin sys.stderr 分别表示标准输入输出,错误输出的文件对象.
sys.stdin.readline() 从标准输入读一行 sys.stdout.write("a") 屏幕输出a
sys.exit(exit_code) 退出程序
sys.modules 是一个dictionary，表示系统中所有可用的module
sys.platform 得到运行的操作系统环境
sys.path 是一个list,指明所有查找module，package的路径.
操作系统相关的调用和操作 import os
os.environ 一个dictionary 包含环境变量的映射关系 os.environ["HOME"] 可以得到环境变量HOME的值
os.chdir(dir) 改变当前目录 os.chdir('d:\\outlook') 注意windows下用到转义
os.getcwd() 得到当前目录
os.getegid() 得到有效组id os.getgid() 得到组id
os.getuid() 得到用户id os.geteuid() 得到有效用户id
os.setegid os.setegid() os.seteuid() os.setuid()
os.getgruops() 得到用户组名称列表
os.getlogin() 得到用户登录名称
os.getenv 得到环境变量
os.putenv 设置环境变量
os.umask 设置umask
os.system(cmd) 利用系统调用，运行cmd命令
操作举例：
os.mkdir('/tmp/xx') os.system("echo 'hello' /tmp/xx/a.txt") os.listdir('/tmp/xx')
os.rename('/tmp/xx/a.txt','/tmp/xx/b.txt') os.remove('/tmp/xx/b.txt') os.rmdir('/tmp/xx')
用python编写一个简单的shell
#!/usr/bin/python
import os, sys
cmd = sys.stdin.readline()
while cmd:
os.system(cmd)
cmd = sys.stdin.readline()
用os.path编写平台无关的程序
os.path.abspath("1.txt") == os.path.join(os.getcwd(), "1.txt")
os.path.split(os.getcwd()) 用于分开一个目录名称中的目录部分和文件名称部分。
os.path.join(os.getcwd(), os.pardir, 'a', 'a.doc') 全成路径名称.
os.pardir 表示当前平台下上一级目录的字符 ..
os.path.getctime("/root/1.txt") 返回1.txt的ctime(创建时间)时间戳
os.path.exists(os.getcwd()) 判断文件是否存在
os.path.expanduser('~/dir') 把~扩展成用户根目录
os.path.expandvars('$PATH') 扩展环境变量PATH
os.path.isfile(os.getcwd()) 判断是否是文件名，1是0否
os.path.isdir('c:\Python26\temp') 判断是否是目录,1是0否
os.path.islink('/home/huaying/111.sql') 是否是符号连接 windows下不可用
os.path.ismout(os.getcwd()) 是否是文件系统安装点 windows下不可用
os.path.samefile(os.getcwd(), '/home/huaying') 看看两个文件名是不是指的是同一个文件
os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")
遍历/home/huaying下所有子目录包括本目录,对于每个目录都会调用函数test_fun.
例：在某个目录中，和他所有的子目录中查找名称是a.c的文件或目录。
def test_fun(filename, dirname, names): //filename即是walk中的a.c dirname是访问的目录名称
if filename in names: //names是一个list,包含dirname目录下的所有内容
print os.path.join(dirname, filename)
os.path.walk('/home/huaying', test_fun, "a.c")
文件操作
打开文件
f = open("filename", "r") r只读 w写 rw读写 rb读二进制 wb写二进制 w+写追加
读写文件
f.write("a") f.write(str) 写一字符串 f.writeline() f.readlines() 与下read类同
f.read() 全读出来 f.read(size) 表示从文件中读取size个字符
f.readline() 读一行,到文件结尾,返回空串. f.readlines() 读取全部，返回一个list. list每个元素表示一行，包含"\n"\
f.tell() 返回当前文件读取位置
f.seek(off, where) 定位文件读写位置. off表示偏移量，正数向文件尾移动，负数表示向开头移动。
where为0表示从开始算起,1表示从当前位置算,2表示从结尾算.
f.flush() 刷新缓存
关闭文件
f.close()
regular expression 正则表达式 import re
简单的regexp
p = re.compile("abc") if p.match("abc") : print "match"
上例中首先生成一个pattern(模式),如果和某个字符串匹配，就返回一个match object
除某些特殊字符metacharacter元字符，大多数字符都和自身匹配。
这些特殊字符是 。^ $ * + ? { [ ] \ | ( )
字符集合(用[]表示)
列出字符,如[abc]表示匹配a或b或c,大多数metacharacter在[]中只表示和本身匹配。例：
a = ".^$*+?{\\|()" 大多数metachar在[]中都和本身匹配，但"^[]\"不同
p = re.compile("["+a+"]")
for i in a:
if p.match(i):
print "[%s] is match" %i
else:
print "[%s] is not match" %i
在[]中包含[]本身，表示"["或者"]"匹配.用
和
表示.
^出现在[]的开头,表示取反.[^abc]表示除了a,b,c之外的所有字符。^没有出现在开头，即于身身匹配。
-可表示范围.[a-zA-Z]匹配任何一个英文字母。[0-9]匹配任何数字。
\在[]中的妙用。
\d [0-9]
\D [^0-9]
\s [ \t\n\r\f\v]
\S [^ \t\n\r\f\v]
\w [a-zA-Z0-9_]
\W [^a-zA-Z0-9_]
\t 表示和tab匹配, 其他的都和字符串的表示法一致
\x20 表示和十六进制ascii 0x20匹配
有了\，可以在[]中表示任何字符。注：单独的一个"."如果没有出现[]中，表示出了换行\n以外的匹配任何字符,类似[^\n].
regexp的重复
{m,n}表示出现m个以上(含m个),n个以下(含n个). 如ab{1,3}c和abc,abbc,abbbc匹配，不会与ac,abbbc匹配。
m是下界，n是上界。m省略表下界是0,n省略，表上界无限大。
*表示{,} +表示{1,} ?表示{0,1}
最大匹配和最小匹配 python都是最大匹配，如果要最小匹配，在*,+,?,{m,n}后面加一个?.
match object的end可以得到匹配的最后一个字符的位置。
re.compile("a*").match('aaaa').end() 4 最大匹配
re.compile("a*?").match('aaaa').end() 0 最小匹配
使用原始字符串
字符串表示方法中用\\表示字符\.大量使用影响可读性。
解决方法：在字符串前面加一个r表示raw格式。
a = r"\a" print a 结果是\a
a = r"\"a" print a 结果是\"a
使用re模块
先用re.compile得到一个RegexObject 表示一个regexp
后用pattern的match,search的方法,得到MatchObject
再用match object得到匹配的位置,匹配的字符串等信息
RegxObject常用函数:
re.compile("a").match("abab") 如果abab的开头和re.compile("a")匹配，得到MatchObject
_sre.SRE_Match object at 0x81d43c8
print re.compile("a").match("bbab")
None 注：从str的开头开始匹配
re.compile("a").search("abab") 在abab中搜索第一个和re_obj匹配的部分
_sre.SRE_Match object at 0x81d43c8
print re.compile("a").search("bbab")
_sre.SRE_Match object at 0x8184e18 和match()不同,不必从开头匹配
re_obj.findall(str) 返回str中搜索所有和re_obj匹配的部分.
返回一个tuple,其中元素是匹配的字符串.
MatchObject的常用函数
m.start() 返回起始位置,m.end()返回结束位置(不包含该位置的字符).
m.span() 返回一个tuple表示(m.start(), m.end())
m.pos(), m.endpos(), m.re(), m.string()
m.re().search(m.string(), m.pos(), m.endpos()) 会得到m本身
m.finditer()可以返回一个iterator,用来遍历所有找到的MatchObject.
for m in re.compile("[ab]").finditer("tatbxaxb"):
print m.span()
高级regexp
| 表示联合多个regexp. A B两个regexp，A|B表示和A匹配或者跟B匹配.
^ 表示只匹配一行的开始行首,^只有在开头才有此特殊意义。
$ 表示只匹配一行的结尾
\A 表示只匹配第一行字符串的开头 ^匹配每一行的行首
\Z 表示只匹配行一行字符串的结尾 $匹配第一行的行尾
\b 只匹配词的边界 例：\binfo\b 只会匹配"info" 不会匹配information
\B 表示匹配非单词边界
示例如下：
print re.compile(r"\binfo\b").match("info ") #使用raw格式 \b表示单词边界
_sre.SRE_Match object at 0x817aa98
print re.compile("\binfo\b").match("info ") #没有使用raw \b表示退格符号
None
print re.compile("\binfo\b").match("\binfo\b ")
_sre.SRE_Match object at 0x8174948
分组(Group) 示例：re.compile("(a(b)c)d").match("abcd").groups() ('abc', 'b')
#!/usr/local/bin/python
import re
x = """
name: Charles
Address: BUPT
name: Ann
Address: BUPT
"""
#p = re.compile(r"^name:(.*)\n^Address:(.*)\n", re.M)
p = re.compile(r"^name:(?P.*)\n^Address:(?P.*)\n", re.M)
for m in p.finditer(x):
print m.span()
print "here is your friends list"
print "%s, %s"%m.groups()
Compile Flag
用re.compile得到RegxObject时，可以有一些flag用来调整RegxObject的详细特征.
DOTALL, S 让.匹配任意字符,包括换行符\n
IGNORECASE, I 忽略大小写
LOCALES, L 让\w \W \b \B和当前的locale一致
MULTILINE, M 多行模式，只影响^和$(参见上例)
VERBOSE, X verbose模式
1、高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数。
(1)把函数作为实参
(2)把函数作为返回值
2、系统的内置高阶函数
(1)map函数：接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的列表返回
(2)reduce函数：把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算
(3)filter函数：也接收一个函数和一个序列，和map函数不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素
(4)sorted函数：排序函数
把用户名按照首字母不区分大小写排序
(5)sorted()函数按照关键字排序
关键字：商品个数
(6)sorted()函数按照关键字排序，用键值来查找
(7)lambda匿名函数：有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便；冒号前面的x,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突，匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回
3、高阶函数的应用：
(1)sorted函数：
(2)sorted函数默认是从小到大排序
4、装饰器
装饰器就是用来装饰函数的：想要增加原有函数的功能，但是不希望修改原有函数的定义，在代码运行期间动态增加功能的方式
(1)此装饰器的功能：计算函数的运行时间
import functools
@functools.wraps(f) ##保留原有函数的属性
运行结果：
(2)此装饰器的功能：用户登录认证
运行结果：
(3)此装饰器的功能：认证用户的同时，显示用户的转账金额
import inspect
inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典，字典的key值是形式参数，value值是实参
(4)此装饰器的功能：确保收到的每个参数都是整数，是整数就求和，否则抛出错误
(5)此装饰器的功能：给装饰器传参数，是整数和浮点数就求和
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这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完
python系统提供了下面常用的函数：
1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
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。
