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所谓的内置函数，就是Python给你提供的，直接可以拿来使用的函数，比如说print、input等。常见的内置函数如下：
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第一、help()函数
Help()函数的参数分为两种：如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助。比如输入help(‘print’)，它就会寻找以‘print’为名的模块、类等，找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字，和pass、return同等，而非对象，所以help(print)也会报错。
第二、dir()函数
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表，包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易，但是记住每个模块包含什么却不是这么简单，您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。Python提供了一种方法，可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容，当你为dir()提供一个模块名的时候，它返回模块定义的属性列表。dir()函数适用于所有对象的类型，包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。
第三、input与raw_input函数
都是用于读取用户输入的，不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式，而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。
第四、Print()函数
Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的，在Python3里print是作为函数使用的。
第五、type()函数
Type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型，这对于处理多种数据类型的函数非常有用，它通过返回类型对象来做到这一点，可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较。
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。
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
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。
在Python中，访问一个属性的优先级顺序按照如下顺序:
1.类属性
2.数据描述符
3.实例属性
4.非数据描述符
5.__getattr__()方法。这个方法的完整定义如下所示:
[python] view plain copy
def __getattr__(self,attr) :#attr是self的一个属性名
pass;
先来阐述下什么叫数据描述符。
数据描述符是指实现了__get__,__set__,__del__方法的类属性(由于Python中，一切皆是对象，所以你不妨把所有的属性也看成是对象)
PS:个人觉得这里最好把数据描述符等效于定义了__get__,__set__,__del__三个方法的接口。
阐述下这三个方法:
__get__的标准定义是__get__(self,obj,type=None)，它非常接近于JavaBean的get
第一个函数是调用它的实例，obj是指去访问属性所在的方法，最后一个type是一个可选参数，通常为None(这个有待于进一步的研究)
例如给定类X和实例x，调用x.foo，等效于调用:
type(x).__dict__["foo"].__get__(x,type(x))
调用X.foo，等效于调用:
type(x).__dict__["foo"].__get__(None,type(x))
第二个函数__set__的标准定义是__set__(self,obj,val)，它非常接近于JavaBean的set方法，其中最后一个参数是要赋予的值
第三个函数__del__的标准定义是__del__(self,obj)，它非常接近Java中Object的Finailize()方法，指
Python在回收这个垃圾对象时所调用到的析构函数，只是这个函数永远不会抛出异常。因为这个对象已经没有引用指向它，抛出异常没有任何意义。
接下来，我们来一一比较这些优先级.
首先来看类属性
[python] view plain copy
# -*- coding:utf-8 -*-
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class A(object):
foo=3
print A.foo
a=A()
print a.foo
a.foo=4
print a.foo
print A.foo
上面这段代码的输出如下：
3
3
4
3
从输出可以看到，当我们给a.foo赋值的时候，其实与类实例的那个foo是没有关系的。a.foo=4 这句话给a对象增加了一个属性叫foo。其值是4。
最后两个语句明确的表明了，我们输出a.foo和A.foo的值，他们是不同的。
但是为什么a=A()语句后面的print
a.foo输出了3呢？这是因为根据搜索顺序找到了类属性。当我们执行a.foo=4的时候，我们让a对象的foo属性指向了4这个对象。但是并没有改变
类属性foo的值。所以最后我们print A.foo的时候，又输出了3。
[python] view plain copy
# -*- coding:utf-8 -*-
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class A(object):
foo=3
a=A()
a.foo=4
print a.foo
del a.foo
print a.foo
上面的代码，我给a.foo赋值为4，在输出一次之后就del了。两次输出，第一次输出的是a对象的属性。第二次是类属性。不是说类属性的优先级比
实例属性的高吗。为啥第一次输出的是4而不是3呢？还是上面解释的原因。因为a.foo与类属性的foo只是重名而已。我们print
a.foo的时候，a的foo指向的是4，所以输出了4。
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然后我们来看下数据描述符这一全新的语言概念。按照之前的定义，一个实现了__get__,__set__,__del__的类都统称为数据描述符。我们来看下一个简单的例子。
[python] view plain copy
# -*- coding:utf-8 -*-
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class simpleDescriptor(object):
def __get__(self,obj,type=None):
pass
def __set__(self,obj,val):
pass
def __del__(self,obj):
pass
class A(object):
foo=simpleDescriptor()
print str(A.__dict__)
print A.foo
a=A()
print a.foo
a.foo=13
print a.foo
上面例子的输出结果如下：
[plain] view plain copy
{'__dict__': attribute '__dict__' of 'A' objects, '__module__': '__main__', 'foo': __main__.simpleDescriptor object at 0x005511B0, '__weakref__': attribute '__weakref__' of 'A' objects, '__doc__': None}
None
None
None
从输出结果看出，print语句打印出来的都是None。这说明a.foo都没有被赋值内容。这是因为__get__函数的函数体什么工作都没有做。直接是pass。此时，想要访问foo，每次都没有返回内容，所以输出的内容就是None了。
[python] view plain copy
# -*- coding:utf-8 -*-
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class simpleDescriptor(object):
def __get__(self,obj,type=None):
return "hi there"
def __set__(self,obj,val):
pass
def __del__(self,obj):
pass
class A(object):
foo=simpleDescriptor()
print str(A.__dict__)
print A.foo
a=A()
print a.foo
a.foo=13
print a.foo
把__get__函数实现以下，就可以得到如下输出结果：
[plain] view plain copy
{'__dict__': attribute '__dict__' of 'A' objects, '__module__': '__main__', 'foo': __main__.simpleDescriptor object at 0x00671190, '__weakref__': attribute '__weakref__' of 'A' objects, '__doc__': None}
hi there
hi there
hi there
为了加深对数据描述符的理解，看如下例子：
[python] view plain copy
# -*- coding:utf-8 -*-
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class simpleDescriptor(object):
def __init__(self):
self.result = None;
def __get__(self, obj, type=None) :
return self.result - 10;
def __set__(self, obj, val):
self.result = val + 3;
print self.result;
def __del__(self, obj):
pass
class A(object):
foo = simpleDescriptor();
a = A();
a.foo = 13;
print a.foo;
上面代码的输出是
16
6
第一个16为我们在对a.foo赋值的时候，人为的将13加上3后作为foo的值，第二个6是我们在返回a.foo之前人为的将它减去了10。
所以我们可以猜测，常规的Python类在定义get,set方法的时候，如果无特殊需求，直接给对应的属性赋值或直接返回该属性值。如果自己定义类，并且继承object类的话，这几个方法都不用定义。
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在这里看一个题外话。
看代码
[python] view plain copy
# -*- coding:utf-8 -*-
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class simpleDescriptor(object):
def __init__(self):
self.result = None;
def __get__(self, obj, type=None) :
return self.result - 10;
def __set__(self, obj, val):
if isinstance(val,str):
assert False,"int needed! but get str"
self.result = val + 3;
print self.result;
def __del__(self, obj):
pass
class A(object):
foo = simpleDescriptor();
a = A();
a.foo = "13";
print a.foo;
上面代码在__set__ 函数中检查了参数val，如果val是str类型的，那么要报错。这就实现了我们上一篇文章中要实现的，在给属性赋值的时候做类型检查的功能。
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下面我们来看下实例属性和非数据描述符。
[python] view plain copy
# -*- coding:utf-8 -*-
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class B(object):
foo = 1.3
b = B()
print b.__dict__
b.bar = 13
print b.__dict__
print b.bar
上面代码输出结果如下：
{}
{'bar': 13}
13
那么什么是非数据描述符呢？
简单的说，就是没有实现get,set,del三个方法的所有类。
让我们任意看一个函数的描述：
def call():
pass
执行print dir(call)会得到如下结果：
[plain] view plain copy
['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'func_closure', 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name']
先看下dir的帮助。
dir列出给定对象的属性或者是从这个对象能够达到的对象。
回到print dir(call)方法的输出，看到，call方法，有输出的那么多个属性。其中就包含了__get__函数。但是却没有__set__和__del__函数。所以所有的类成员函数都是非数据描述符。
看一个实例数据掩盖非数据描述符的例子：
[python] view plain copy
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class simpleDescriptor(object):
def __get__(self,obj,type=None) :
return "get",self,obj,type
class D(object):
foo=simpleDescriptor()
d=D()
print d.foo
d.foo=15
print d.foo
看输出：
('get', __main__.simpleDescriptor object at 0x02141190,
__main__.D object at 0x025CAF50, class '__main__.D')
15
可见，实例数据掩盖了非数据描述符。
如果改成数据描述符，那么就不会被覆盖了。看下面：
[python] view plain copy
'''''
Created on 2013-3-29
@author: naughty
'''
class simpleDescriptor(object):
def __get__(self,obj,type=None) :
return "get",self,obj,type
def __set__(self,obj,type=None) :
pass
def __del__(self,obj,type=None) :
pass
class D(object):
foo=simpleDescriptor()
d=D()
print d.foo
d.foo=15
print d.foo
代码的输出如下：
[plain] view plain copy
('get', __main__.simpleDescriptor object at 0x01DD1190, __main__.D object at 0x0257AF50, class '__main__.D')
('get', __main__.simpleDescriptor object at 0x01DD1190, __main__.D object at 0x0257AF50, class '__main__.D')
由于是数据描述符，__set __函数体是pass，所以两次输出都是同样的内容。
最后看下__getatrr__方法。它的标准定义是:__getattr__(self,attr)，其中attr是属性名