189 8069 5689
writer = open(‘/tmp.log', 'a', encoding='utf-8') # 以追加模式打开tmp.log文件，编码为utf-8
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writer.write('开始处理...') # 写入内容
writer.write('%(tile)s %(author)s %(size)d %(summary)s' % book)
writer.write('处理完毕')
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Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit] += 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。
elements()
返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。
输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表
对列表升序操作：
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable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。注意：空元组、空列表返回值为True。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素
False
all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。
F-strings
在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~
【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。
可以直接用dir()函数，不加参数
或者导入builtins模块，用dir(builtins)来查看
python内建函数总结
1. abs(x)
abs()函数返回数字（可为普通型、长整型或浮点型）的绝对值。如果给出复数，返回值就是该复数的模。例如：
print abs(-2,4)
2.4
print abs(4+2j)
4.472135955
2. apply(function,args[,keywords])
apply()函数将args参数应用到function上。function参数必须是可调用对象（函数、方法或其他可调用对象）。args参数必须以
序列形式给出。列表在应用之前被转换为元组。function对象在被调用时，将args列表的内容分别作为独立的参数看待。例如：
apply(add,(1,3,4))
等价于
add(1,3,4)
在以列表或元组定义了一列参数，且需要将此列表参数分别作为个个独立参数使用的情况下，必须使用apply()函数。在要把变长参数列应用到已函数上时，apply()函数非常有用。
可选项keywords参数应是个字典，字典的关键字是字符串。这些字符串在apply()函数的参数列末尾处给出，它们将被用作关键字参数。
3. buffer(object[,offset[,size]])
如果object对象支持缓存调用接口buffer()函数就为object对象创建一个新缓存。这样的对象包括字符串、数组和缓存。该新缓存通过使用从
offset参数值开始知道该对象末尾的存储片段或从offset参数值开始直到size参数给出的尺寸为长度的存储片段来引用object对象。如果没
给出任何选项参数，缓存区域就覆盖整个序列，最终得到的缓存对象是object对象数据的只读拷贝。
缓存对象用于给某个对象类型创建一个更友好的接口。比如，字符串对象类型通用缓存对象而变得可用，允许逐个字节地访问字符串中的信息。
4. callable(object)
callable()函数在object对象是可调用对象的情况下，返回真(true)；否则假(false)，可调用对象包括函数、方法、代码对象、类（在调用时返回新的实例）和已经定义‘调用’方法的类实例
5. chr(i)
chr()函数返回与ASCII码i相匹配的一个单一字符串，如下例所示：
print chr(72)+chr(101)+chr(108)+chr(111)
hello
chr()函数是ord()函数的反函数，其中ord()函数将字符串转换回ASCII整数码，参数i的取值应在0~255范围内。如果参数i的取值在此范围之外，将引发ValueError异常。
6. cmp(x,y)
cmp()函数比较x和y这两个对象，且根据比较结果返回一个整数。如果xy，则返回正数。请注意，此函数特别用来比较数值大小，而不是任何引用关系，因而有下面的结果：
a=99
b=int('99')
cmp(a,b)
7. coerce(x,y)
coerce()函数返回一个元组，该元组由两个数值型参数组成。此函数将两个数值型参数转换为同一类型数字，其转换规则与算术转换规则一样。一下是两个例子：
a=1
b=1.2
coerce(a,b)
(1.0,1.2)
a=1+2j
b=4.3e10
coerce(a,b)
((1+2j),(43000000000+0j))
8 compile(string,filename,kind)
compile()函数将string编译为代码对象，编译生成的代码对象接下来被exec语句执行，接着能利用eval()函数对其进行求值。
filename参数应是代码从其中读出的文件名。如果内部生成文件名，filename参数值应是相应的标识符。kind参数指定string参数中所含代码的类别。
举例如下：
a=compile(‘print “Hello World”’,’’,’single’)
exec(a)
Hello World
eval(a)
Hello World
9. complex(real,[image])
Complex()函数返回一个复数，其实部为real参数值。如果给出image参数的值，则虚部就为image；如果默认image参数，则虚部为0j。
10. delattr(object,name)
delattr()函数在object对象许可时，删除object对象的name属性，此函数等价于如下语句：
del object.attr
而delattr()函数允许利用编程方法定义来定义object和name参数，并不是在代码中显示指定。
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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
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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。
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