python解析法

⑴ python如何解析爬取的數據

用json方法轉成字典

⑵ Python 怎麼解析 xml字元串

1. 我上面這段xml代碼，一開始沒有注意看，在每一個元素的結尾元素中都含有轉義符，這就是為什麼我用xml解析插件時一直保報錯的原因，因為他不是正規的xml格式。我的方法是用正則替換掉：re.sub(r'(<)\\(/.+?>)',r'\g<1>\g<2>',f_xml) 對於Python中的正則re的sub用法
2. 處理成正規的xml格式後，我這里還是用ElementTree來解析的，但在載入時又報錯：
cElementTree.ParseError: XML or text declaration not at start of entity: line 2, column 0
這個錯誤我在網上沒有找到合適的答案，不過根據字面意思來解決，就是在開頭的地方有錯誤。這里我嘗試這吧xml的文檔聲明給去掉了，居然沒有報錯。這里有些不理解為什麼不能加？ 我的方法：f_xml=test_xml.replace('<?xml version="1.0" encoding="gbk"?>','')
3. 然後再載入，就能獲取到相應的節點了。

⑶ java或python的語法解析，怎麼做

1. python是解釋性語言，而java是編譯型的， 因此在執行的時候，java速度高於python

2. python 在語法上，在語言的層次上，略高於java， 因此在快速開發一個項目的時候，python能快速構建一個項目

3. 在創業初期，python能 做到更快的迭代，但在後期很容易受到性能瓶頸的制約

4. java在開源框架方面，互聯網大數據等框架方面，優勢更為明顯

JAVA 要編譯後才能運行，Python 直接解釋運行。
JAVA 引入包後，調用包的方式比 Python 要簡潔些，而 Python 直接 import 包則是顯式的，不會出現同名模塊/類沖突的問題，如果使用「from mole import function」的話，在使用的時候也很簡潔卻要求必須有針對性地引用函數。
JAVA 里的塊用大括弧對包括，Python 以冒號 + 四個空格縮進表示。
JAVA 的類型要聲明，Python 的類型不需要。
JAVA 基本上是類/結構操作，也就是面向對象處理，Python 可以以獨立的函數模塊來處理邏輯而不需要放到類中。
JAVA 每行語句以分號結束，Python 可以不寫分號。
JAVA 中的字元串以雙引號括起來，Python 中單引號或雙引號都可以（與 JavaScript 一樣）。
實現同一功能時，JAVA 要敲的鍵盤次數一般要比 Python 多。

⑷ 深入解析Python中的線程同步方法

深入解析Python中的線程同步方法
同步訪問共享資源
在使用線程的時候，一個很重要的問題是要避免多個線程對同一變數或其它資源的訪問沖突。一旦你稍不留神，重疊訪問、在多個線程中修改（共享資源）等這些操作會導致各種各樣的問題；更嚴重的是，這些問題一般只會在比較極端（比如高並發、生產伺服器、甚至在性能更好的硬體設備上）的情況下才會出現。
比如有這樣一個情況：需要追蹤對一事件處理的次數
counter = 0

def process_item(item):
global counter
... do something with item ...
counter += 1
如果你在多個線程中同時調用這個函數，你會發現counter的值不是那麼准確。在大多數情況下它是對的，但有時它會比實際的少幾個。
出現這種情況的原因是，計數增加操作實際上分三步執行:
解釋器獲取counter的當前值計算新值將計算的新值回寫counter變數
考慮一下這種情況：在當前線程獲取到counter值後，另一個線程搶佔到了CPU，然後同樣也獲取到了counter值，並進一步將counter值重新計算並完成回寫；之後時間片重新輪到當前線程（這里僅作標識區分，並非實際當前），此時當前線程獲取到counter值還是原來的，完成後續兩步操作後counter的值實際只加上1。
另一種常見情況是訪問不完整或不一致狀態。這類情況主要發生在一個線程正在初始化或更新數據時，另一個進程卻嘗試讀取正在更改的數據。
原子操作
實現對共享變數或其它資源的同步訪問最簡單的方法是依靠解釋器的原子操作。原子操作是在一步完成執行的操作，在這一步中其它線程無法獲得該共享資源。
通常情況下，這種同步方法只對那些只由單個核心數據類型組成的共享資源有效，譬如，字元串變數、數字、列表或者字典等。下面是幾個線程安全的操作：
讀或者替換一個實例屬性讀或者替換一個全局變數從列表中獲取一項元素原位修改一個列表（例如：使用append增加一個列表項）從字典中獲取一項元素原位修改一個字典（例如：增加一個字典項、調用clear方法）
注意，上面提到過，對一個變數或者屬性進行讀操作，然後修改它，最終將其回寫不是線程安全的。因為另外一個線程會在這個線程讀完卻沒有修改或回寫完成之前更改這個共享變數/屬性。
鎖
鎖是Python的threading模塊提供的最基本的同步機制。在任一時刻，一個鎖對象可能被一個線程獲取，或者不被任何線程獲取。如果一個線程嘗試去獲取一個已經被另一個線程獲取到的鎖對象，那麼這個想要獲取鎖對象的線程只能暫時終止執行直到鎖對象被另一個線程釋放掉。
鎖通常被用來實現對共享資源的同步訪問。為每一個共享資源創建一個Lock對象，當你需要訪問該資源時，調用acquire方法來獲取鎖對象（如果其它線程已經獲得了該鎖，則當前線程需等待其被釋放），待資源訪問完後，再調用release方法釋放鎖：
lock = Lock()

lock.acquire() #: will block if lock is already held
... access shared resource
lock.release()

注意，即使在訪問共享資源的過程中出錯了也應該釋放鎖，可以用try-finally來達到這一目的：
lock.acquire()
try:
... access shared resource
finally:
lock.release() #: release lock, no matter what

在Python 2.5及以後的版本中，你可以使用with語句。在使用鎖的時候，with語句會在進入語句塊之前自動的獲取到該鎖對象，然後在語句塊執行完成後自動釋放掉鎖：
from __future__ import with_statement #: 2.5 only

with lock:
... access shared resource

acquire方法帶一個可選的等待標識，它可用於設定當有其它線程佔有鎖時是否阻塞。如果你將其值設為False，那麼acquire方法將不再阻塞，只是如果該鎖被佔有時它會返回False:
if not lock.acquire(False):
... 鎖資源失敗
else:
try:
... access shared resource
finally:
lock.release()

你可以使用locked方法來檢查一個鎖對象是否已被獲取，注意不能用該方法來判斷調用acquire方法時是否會阻塞，因為在locked方法調用完成到下一條語句（比如acquire）執行之間該鎖有可能被其它線程佔有。
if not lock.locked():
#: 其它線程可能在下一條語句執行之前佔有了該鎖
lock.acquire() #: 可能會阻塞

簡單鎖的缺點
標準的鎖對象並不關心當前是哪個線程佔有了該鎖；如果該鎖已經被佔有了，那麼任何其它嘗試獲取該鎖的線程都會被阻塞，即使是佔有鎖的這個線程。考慮一下下面這個例子：
lock = threading.Lock()

def get_first_part():
lock.acquire()
try:
... 從共享對象中獲取第一部分數據
finally:
lock.release()
return data

def get_second_part():
lock.acquire()
try:
... 從共享對象中獲取第二部分數據
finally:
lock.release()
return data

示例中，我們有一個共享資源，有兩個分別取這個共享資源第一部分和第二部分的函數。兩個訪問函數都使用了鎖來確保在獲取數據時沒有其它線程修改對應的共享數據。
現在，如果我們想添加第三個函數來獲取兩個部分的數據，我們將會陷入泥潭。一個簡單的方法是依次調用這兩個函數，然後返回結合的結果：

def get_both_parts():
first = get_first_part()
seconde = get_second_part()
return first, second

這里的問題是，如有某個線程在兩個函數調用之間修改了共享資源，那麼我們最終會得到不一致的數據。最明顯的解決方法是在這個函數中也使用lock:
def get_both_parts():
lock.acquire()
try:
first = get_first_part()
seconde = get_second_part()
finally:
lock.release()
return first, second

然而，這是不可行的。裡面的兩個訪問函數將會阻塞，因為外層語句已經佔有了該鎖。為了解決這個問題，你可以通過使用標記在訪問函數中讓外層語句釋放鎖，但這樣容易失去控制並導致出錯。幸運的是，threading模塊包含了一個更加實用的鎖實現：re-entrant鎖。
Re-Entrant Locks (RLock)

RLock類是簡單鎖的另一個版本，它的特點在於，同一個鎖對象只有在被其它的線程佔有時嘗試獲取才會發生阻塞；而簡單鎖在同一個線程中同時只能被佔有一次。如果當前線程已經佔有了某個RLock鎖對象，那麼當前線程仍能再次獲取到該RLock鎖對象。
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
lock.acquire() #: 這里將會阻塞

lock = threading.RLock()
lock.acquire()
lock.acquire() #: 這里不會發生阻塞

RLock的主要作用是解決嵌套訪問共享資源的問題，就像前面描述的示例。要想解決前面示例中的問題，我們只需要將Lock換為RLock對象，這樣嵌套調用也會OK.
lock = threading.RLock()

def get_first_part():
... see above

def get_second_part():
... see above

def get_both_parts():
... see above

這樣既可以單獨訪問兩部分數據也可以一次訪問兩部分數據而不會被鎖阻塞或者獲得不一致的數據。
注意RLock會追蹤遞歸層級，因此記得在acquire後進行release操作。
Semaphores

信號量是一個更高級的鎖機制。信號量內部有一個計數器而不像鎖對象內部有鎖標識，而且只有當佔用信號量的線程數超過信號量時線程才阻塞。這允許了多個線程可以同時訪問相同的代碼區。
semaphore = threading.BoundedSemaphore()
semaphore.acquire() #: counter減小

... 訪問共享資源
semaphore.release() #: counter增大

當信號量被獲取的時候，計數器減小；當信號量被釋放的時候，計數器增大。當獲取信號量的時候，如果計數器值為0，則該進程將阻塞。當某一信號量被釋放，counter值增加為1時，被阻塞的線程（如果有的話）中會有一個得以繼續運行。
信號量通常被用來限制對容量有限的資源的訪問，比如一個網路連接或者資料庫伺服器。在這類場景中，只需要將計數器初始化為最大值，信號量的實現將為你完成剩下的事情。
max_connections = 10

semaphore = threading.BoundedSemaphore(max_connections)

如果你不傳任何初始化參數，計數器的值會被初始化為1.
Python的threading模塊提供了兩種信號量實現。Semaphore類提供了一個無限大小的信號量，你可以調用release任意次來增大計數器的值。為了避免錯誤出現，最好使用BoundedSemaphore類，這樣當你調用release的次數大於acquire次數時程序會出錯提醒。
線程同步

鎖可以用在線程間的同步上。threading模塊包含了一些用於線程間同步的類。
Events

一個事件是一個簡單的同步對象，事件表示為一個內部標識(internal flag)，線程等待這個標識被其它線程設定，或者自己設定、清除這個標識。
event = threading.Event()

#: 一個客戶端線程等待flag被設定
event.wait()

#: 服務端線程設置或者清除flag
event.set()
event.clear()

一旦標識被設定，wait方法就不做任何處理（不會阻塞），當標識被清除時，wait將被阻塞直至其被重新設定。任意數量的線程可能會等待同一個事件。
Conditions

條件是事件對象的高級版本。條件表現為程序中的某種狀態改變，線程可以等待給定條件或者條件發生的信號。
下面是一個簡單的生產者/消費者實例。首先你需要創建一個條件對象：

#: 表示一個資源的附屬項
condition = threading.Condition()
生產者線程在通知消費者線程有新生成資源之前需要獲得條件：
#: 生產者線程
... 生產資源項
condition.acquire()
... 將資源項添加到資源中
condition.notify() #: 發出有可用資源的信號
condition.release()
消費者必須獲取條件（以及相關聯的鎖），然後嘗試從資源中獲取資源項：
#: 消費者線程
condition.acquire()
while True:
...從資源中獲取資源項
if item:
break
condition.wait() #: 休眠，直至有新的資源
condition.release()
... 處理資源

wait方法釋放了鎖，然後將當前線程阻塞，直到有其它線程調用了同一條件對象的notify或者notifyAll方法，然後又重新拿到鎖。如果同時有多個線程在等待，那麼notify方法只會喚醒其中的一個線程，而notifyAll則會喚醒全部線程。
為了避免在wait方法處阻塞，你可以傳入一個超時參數，一個以秒為單位的浮點數。如果設置了超時參數，wait將會在指定時間返回，即使notify沒被調用。一旦使用了超時，你必須檢查資源來確定發生了什麼。
注意，條件對象關聯著一個鎖，你必須在訪問條件之前獲取這個鎖；同樣的，你必須在完成對條件的訪問時釋放這個鎖。在生產代碼中，你應該使用try-finally或者with.
可以通過將鎖對象作為條件構造函數的參數來讓條件關聯一個已經存在的鎖，這可以實現多個條件公用一個資源：
lock = threading.RLock()
condition_1 = threading.Condition(lock)
condition_2 = threading.Condition(lock)

互斥鎖同步
我們先來看一個例子：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import time, threading

# 假定這是你的銀行存款:
balance = 0
muxlock = threading.Lock()

def change_it(n):
# 先存後取，結果應該為0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n

def run_thread(n):
# 循環次數一旦多起來，最後的數字就變成非0
for i in range(100000):
change_it(n)

t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t3 = threading.Thread(target=run_thread, args=(9,))
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
print balance

結果 :

[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
0
[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
61
[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
0
[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
24

上面的例子引出了多線程編程的最常見問題：數據共享。當多個線程都修改某一個共享數據的時候，需要進行同步控制。
線程同步能夠保證多個線程安全訪問競爭資源，最簡單的同步機制是引入互斥鎖。互斥鎖為資源引入一個狀態：鎖定/非鎖定。某個線程要更改共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態為「鎖定」，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態變成「非鎖定」，其他的線程才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個線程進行寫入操作，從而保證了多線程情況下數據的正確性。

threading模塊中定義了Lock類，可以方便的處理鎖定：
#創建鎖mutex = threading.Lock()
#鎖定mutex.acquire([timeout])
#釋放mutex.release()

其中，鎖定方法acquire可以有一個超時時間的可選參數timeout。如果設定了timeout，則在超時後通過返回值可以判斷是否得到了鎖，從而可以進行一些其他的處理。
使用互斥鎖實現上面的例子的代碼如下：
balance = 0
muxlock = threading.Lock()

def change_it(n):
# 獲取鎖，確保只有一個線程操作這個數
muxlock.acquire()
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
# 釋放鎖，給其他被阻塞的線程繼續操作
muxlock.release()

def run_thread(n):
for i in range(10000):
change_it(n)

加鎖後的結果，就能確保數據正確：
[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
0
[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
0
[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
0
[/data/web/test_python]$ python multhread_threading.py
0

⑸ 初學Python求助Python解析xml

python有三種方法解析XML，分別是SAX，DOM，以及ElementTree:

1. SAX用事件驅動模型，通過在解析XML的過程中觸發一個個的事件並調用用戶定義的回調函數來處理XML文件。

2. DOM模型將XML數據在內存中解析成一個樹，通過對樹的操作來操作XML。

3. ElementTree就像一個輕量級的DOM，具有方便友好的API。代碼可用性好，速度快，消耗內存少。

Python 解析XML實例：

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

importxml.sax

classMovieHandler(xml.sax.ContentHandler):
def__init__(self):
self.CurrentData=""
self.type=""
self.format=""
self.year=""
self.rating=""
self.stars=""
self.description=""

#元素開始事件處理
defstartElement(self,tag,attributes):
self.CurrentData=tag
iftag=="movie":
print"*****Movie*****"
title=attributes["title"]
print"Title:",title

#元素結束事件處理
defendElement(self,tag):
ifself.CurrentData=="type":
print"Type:",self.type
elifself.CurrentData=="format":
print"Format:",self.format
elifself.CurrentData=="year":
print"Year:",self.year
elifself.CurrentData=="rating":
print"Rating:",self.rating
elifself.CurrentData=="stars":
print"Stars:",self.stars
elifself.CurrentData=="description":
print"Description:",self.description
self.CurrentData=""

#內容事件處理
defcharacters(self,content):
ifself.CurrentData=="type":
self.type=content
elifself.CurrentData=="format":
self.format=content
elifself.CurrentData=="year":
self.year=content
elifself.CurrentData=="rating":
self.rating=content
elifself.CurrentData=="stars":
self.stars=content
elifself.CurrentData=="description":
self.description=content

if(__name__=="__main__"):

#創建一個XMLReader
parser=xml.sax.make_parser()
#turnoffnamepsaces
parser.setFeature(xml.sax.handler.feature_namespaces,0)

#重寫ContextHandler
Handler=MovieHandler()
parser.setContentHandler(Handler)

parser.parse("movies.xml")

⑹ python2.7 怎麼解析命令行輸入的中文參數

本文實例講述了python讀取命令行參數的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
如果想對python腳本傳參數，python中對應的argc, argv(c語言的命令行參數)是什麼呢？
需要模塊：sys
參數個數：len(sys.argv)
腳本名： sys.argv[0]
參數1： sys.argv[1]
參數2： sys.argv[2]
test.py：
import sys
print "腳本名：", sys.argv[0]
for i in range(1, len(sys.argv)):
print "參數", i, sys.argv[i]
>>>python test.py hello world

腳本名：test.py
參數 1 hello
參數 2 world
python中使用命令行選項：
例如我們需要一個convert.py腳本。它的作用是處理一個文件,並將處理後的結果輸出到另一個文件中。
要求該腳本滿足以下條件：
1.通過-i -o選項來區別參數是輸入文件還是輸出文件.
>>> python convert.py -i inputfile -o outputfile
2.當不知道convert.py需要哪些參數時，用-h列印出幫助信息
>>> python convert.py -h
getopt函數原形:
getopt.getopt(args, options[, long_options])
convert.py：
import sys, getopt
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "hi:o:")
input_file=""
output_file=""
for op, value in opts:
if op == "-i":
input_file = value
elif op == "-o":
output_file = value
elif op == "-h":
usage()
sys.exit()

代碼解釋：
a) sys.argv[1:]為要處理的參數列表，sys.argv[0]為腳本名，所以用sys.argv[1:]過濾掉腳本名。
b) "hi:o:": 當一個選項只是表示開關狀態時，即後面不帶附加參數時，在分析串中寫入選項字元。當選項後面是帶一個附加參數時，在分析串中寫入選項字元同時後面加一個":"號。所以"hi:o:"就表示"h"是一個開關選項；"i:"和"o:"則表示後面應該帶一個參數。
c) 調用getopt函數。函數返回兩個列表：opts和args。opts為分析出的格式信息。args為不屬於格式信息的剩餘的命令行參數。opts是一個兩元組的列表。每個元素為：(選項串,附加參數)。如果沒有附加參數則為空串''。
getopt函數的第三個參數[, long_options]為可選的長選項參數，上面例子中的都為短選項(如-i -o)
長選項格式舉例:
--version
--file=error.txt
讓一個腳本同時支持短選項和長選項
getopt.getopt(sys.argv[1:], "hi:o:", ["version", "file="])
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

⑺ python怎麼解析xml文件

python對XML的解析
常見的XML編程介面有DOM和SAX，這兩種介面處理XML文件的方式不同，當然使用場合也不同。
python有三種方法解析XML，SAX，DOM，以及ElementTree:
1.SAX (simple API for XML )
python 標准庫包含SAX解析器，SAX用事件驅動模型，通過在解析XML的過程中觸發一個個的事件並調用用戶定義的回調函數來處理XML文件。
2.DOM(Document Object Model)
將XML數據在內存中解析成一個樹，通過對樹的操作來操作XML。
3.ElementTree(元素樹)
ElementTree就像一個輕量級的DOM，具有方便友好的API。代碼可用性好，速度快，消耗內存少。
註：因DOM需要將XML數據映射到內存中的樹，一是比較慢，二是比較耗內存，而SAX流式讀取XML文件，比較快，佔用內存少，但需要用戶實現回調函數（handler）。

⑻ 求助：python如何按位解析二進制數據

可以的，二進制是計算機內的表示方法，處理二進制數據是最基本的能力。

如果是二進制字元串轉十進制：

>>>x='10101010'
>>>int(x,2)
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如果是從文件或網路中獲取的數據，要知道某一位是0還是1的話，獲取的數據可以按字元讀取，由於一個字元由8位二進製表示，分別讀取1到8位的二進制值就可以了：

>>>get_char_bit=lambdachar,n:(char>>(8-n))&1#從高到低分別為第1～8位
>>>data=b'ab'#在python3中字元串默認是unicode，所以加上b前綴兼容
>>>#在python3中按字元讀取byte字元串是數字，而python2讀出來的卻是字元，但bytearray是一致的都是數字
>>>data=bytearray(data)
>>>result=[]
>>>forcharindata:
foriinrange(1,9):
result.append(get_char_bit(char,i))

>>>result
[0,1,1,0,0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,1,0]

還有一種比較簡單的方法是使用內置的bin函數

>>>data=bytearray(b'ab')
>>>result=[]
>>>forcharindata:
result.extend(bin(char)[2:].rjust(8,'0'))

>>>result
['0','1','1','0','0','0','0','1','0','1','1','0','0','0','1','0']

⑼ 如何進行處理Python對象參數解析

椋�匭虢�潯嘁氤啥��唇涌獾男問劍�ǔＪ褂肞ython的C語言擴展介面提供的函數PyArg_ParseTuple()來獲得這些參數值，希望本文能夠對大家有幫助。Python是用C語言實現的一種腳本語言，本身具有優良的開放性和可擴展性，並提供了方便靈活的應用程序介面(API)。從而使得C/C++程序員能夠在各個級別上對Python解釋器的功能進行擴展。在使用C/C++對Python進行功能擴展之前，必須首先掌握Python解釋所提供的C語言介面。Python是一門面向對象的腳本語言，所有的對象在Python解釋器中都被表示成PyObject，PyObject結構包含Python對象的所有成員指針。並且對Python對象的類型信息和引用計數進行維護。在進行Python的擴展編程時，一旦要在C或者C++中對Python對象進行處理，就意味著要維護一個PyObject結構。在Python的C語言擴展介面中，大部分函數都有一個或者多個參數為PyObject指針類型，並且返回值也大都為PyObject指針。為了簡化內存管理，Python通過引用計數機制實現了自動的垃圾回收功能，Python中的每個對象都有一個引用計數。用來計數該對象在不同場所分別被引用了多少次。每當引用一次Python對象，相應的引用計數就增1，每當消毀一次Python對象，則相應的引用就減1，只有當引用計數為零時，才真正從內存中刪除Python對象。下面的例子說明了Python解釋器如何利用引用計數來對Pyhon對象進行管理：#include <Python.h> PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args) { int n, result; if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", &n)) return NULL; result = fact(n); return Py_BuildValue("i", result); } static PyMethodDef exampleMethods[] = { {"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"}, {NULL, NULL} }; void initexample() { PyObject* m; m = Py_InitMole("example", exampleMethods); } 在C/C++中處理Python對象時，對引用計數進行正確的維護是一個關鍵問題，處理不好將很容易產生內存泄漏。Python的C語言介面提供了一些宏來對引用計數進行維護，最常見的是用Py_INCREF()來增加使Python對象的引用計數增1，用Py_DECREF()來使Python對象的引用計數減1。該函數是Python解釋器和C函數進行交互的介面，帶有兩個參數：self和args。參數self只在C函數被實現為內聯方法(built-in method)時才被用到。通常該參數的值為空(NULL)，參數args中包含了Python解釋器要傳遞給C函數的所有參數，通常使用Python的C語言擴展介面提供的函數PyArg_ParseTuple()來獲得這些參數值。方法列表中的每項由四個部分組成：方法名、導出函數、參數傳遞方式和方法描述。