python实验总结通用模板

㈠ 如何学习python总结之谈

C++、Java乃至C#都可以看做是同一类型的语言：C++还算灵活，但纷繁复杂的语法使得生产效率低下，Java提高了生产效率，却损失了灵活性；C#算是在生产效率和灵活性平衡之间做得不错了，但是还是不够的，要不Boo语言之父就不用愤而着Boo了。Python首先是一种动态类型和强类型语言，动态类型意味着你不再需要为每一个变量的类型做无数次的声明，因为编译器会帮你做类型判断，它会跟根据变量的赋值来决定变量的类型。强类型则是意味着你不能将一个string当成一个int来用，除非你显式地转换它。
Python本身是结构紧凑的，因为space在C++、Java、C#是会被忽略的，而且还有"{}"去界定code block，那么如果你喜欢，你就可以将所有代码写在一行上，写得多么让人晕头转向都行。
中是不可能出现的，因为在
中只有一种分隔符，就是冒号":"，同时通过缩进来区分code block，或许你一开始会对这样的方式有点不习惯，但是到了后来，你会发现这样的方式会让你获益非浅，因为你养成了一种很好的代码风格。
别以为Python是一种很学院派的语言，尽管很多人认为它十分适合作为学习编程的入门语言。事实上，
Python不仅很适合初学者学习编程，而且还是一种功能强大的语言，你可以用它来做其他语言能够做的任何事情。而Python本身也几乎无处不在，
Python编写的程序可以在各种主流的操作系统中运行，甚至于Palm。哦，差点忘了，Eric Raymond还告诉我们说黑客必须掌握四种语言，首推就是Python了。
，当然如果你一天都不可以离开.NET的话，就从IronPython开始学习Python吧。
与C++、Java乃至C#相比，用Python编写并执行这个经典程序是不是要快得多呢？呵呵~~~如果我现在就下定论说，
Python的生产效率很高的话，你已经会骂我骗人了。
好，稍安毋躁源码天空
，咱们再来点有实际意义的代码吧。不过在此之前，你得先去下载两个十分有名的类库：wxPython和Twisted。下载并安装完了吗？好，我们开始EnjoyPythonwith you in ten minutes之旅吧。
fromwxPython
.wximportwxPySimpleApp,wxFrameapp=wxPySimpleApp()frame=wxFrame(None,-1,"HelloWorld")

㈡ 对Python中数组的几种使用方法总结

对Python中数组的几种使用方法总结
今天小编就为大家分享一篇对Python中数组的几种使用方法总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
二维数组的初始化
matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]
就将其初始化为一个与matrix相同大小的元素全为 0 的矩阵
数组的多级排序
在数组 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二项排列, 再按照第三项倒序排列 可写为:
idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))
其中, x[1] 代表第二项正序排列, -x[2] 代表第三项倒序排列
排列结果为 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]
在一个 class 中多个函数不传参使用同一个数组
如例所示:
class Partition:
def __init__(self):
self.num_complete = []

def partition(self, num, start, end):
self.num_compelete = num

def partition_core(self):
del self.num_compelete[0]
其中,self.num_compelete就是 class 中两个函数同时可以直接调用的数组, 不过最好先在def __init__中声明这个数组
以上这篇对Python中数组的几种使用方法总结就是小编分享给大家的全部内容了

㈢ python查询AD域信息的方法总结

很多公司都在使用AD域来管理用户及组织架构，我们可以使用Python来进行自动化运维。网上很多资料不全而且都很古老，特地根据最近的代码编写经历，编写了如下通过python查询AD域信息方法总结：

环境：

原理汇总 ：

通过LDAP协议来连接及访问AD域服务，可以把AD域理解成某种类型数据库，我们通过AD账号和密码来访问其中存储数据库字段信息。为了更好地了解其中字段及含义，建议下载一个ADExplorer.exe绿色工具软件，直接去微软官网下载免费的绿色软件，以下是下载链接（查看左边的菜单Networking Utilities中包含的Active Directory Explorer）：
https://docs.microsoft.com/en-us/sysinternals/
通过这个软件，我们可以很方便地查看各种字段信息，为后面的连接获取足够的前提信息 。

#建立和关闭域连接

以上代码把连接和关闭连接分开，是为了避免在一个程序中需要频繁调用连接时，避免经常关闭，可以节省大量的资源和时间，可以在程序开头建立连接，在程序退出时才关闭即可

#模糊查询组信息

#模糊查询域中的workstation信息

查询到所需信息以后，还可以直接调用pandas，保存为excel文件

㈣ python调试程序BUG的心得技巧分享

【导读】相信各位Python工程师们在写Python代码的时候，免不了经常会出现bug满天飞这种情况，这个时候我们可能就得一个标点一个标点的去排查，费时又费力，但是，我们又很难发现到底是其中的哪一个步骤，导致了这些问题的出现。导致这些问题的其中一个原因，就是我们没有养成良好的编程习惯。编程习惯就好比是电影中的特效。电影特效越好，呈现出来的观影效果也自然越好。同样，如果我们能够养成好的编程习惯，在查找错误的时候，自己的思路就会更加清晰。下面是小编整理的解决Python项目bug的心得技巧分享，包含六小点，希望对大家有所帮助。

方法一：使用项目管理工具

无论Python项目简单与否，我们都应该使用Git进行版本控制。大部分支持Python的IDE(集成开发环境)都内置了对Git这一类项目管理工具的支持。

我们在修改代码时，常常会出现改着改着程序就崩了的情况，改出的最新版本有时候还不如上一个版本。而Git，恰好能够及时帮我们保存之前的版本。使用了它以后，我们也不需要不停地用“ctrl+z”来撤回代码了。

方法二：使用Python的内置函数

Python的内置函数和标准库都可以处理常见的用例，而不需要自己重新定义函数。

但是，刚刚入门的Python开发人员们对其中的函数并不熟悉。所以他们经常会遇到这样一个问题——在不需要记住内容的情况下，如何才能知道标准库中的内容是否涵盖了自己的用例?最简单的方法是将标准库索引和内置函数概述页添加为书签，并且在遇到“日常编程”类问题的时候立即浏览一下。我们使用这些函数的频率高了，自然也就能记住这些函数了。

方法三：使用正确的模块

与内置函数和标准库一样，Python中大量的第三方模块集合，也可以帮助我们节省大量的人力。通过PyPI的Web前端，可以针对我们的问题触发搜索词，我们很容易就能找到适合自己的解决方案。

方法四：使用OOP

面向对象编程(OOP)将数据结构与用于操作它们的方法捆绑在一起，从而使编写高级代码更加容易。OOP非常适合用于Python这一类高级语言，尤其是项目非常复杂的时候。熟悉Python的开发人员都知道，使用OOP可以减少代码量，从而节省大量的时间。

但是，也不是所有的项目都需要使用OOP。如果项目没有特别要求，一些小型的项目就可以不用OOP。

方法五：编写测试代码并不断测试

一个好的程序员一定知道测试之于项目的重要性。编写测试代码的确是一个很枯燥的过程，但是不进行测试，我们就无法发现程序的问题所在。

如果一个项目非常复杂的话，我们就必须要做到及时测试。越早测试，就能越早发现问题。而不是说等代码全部写完了，才开始进行测试，这样反而会导致更多的错误和更大的工作量。

当然，我们也可以寻找专业的软件测试人员，来帮助我们进行测试。这样我们也可以把更多的精力投入到项目程序本身。

方法六：选择正确的Python版本

部分人仍然在使用Python2，但Python官方的开发团队早已经不对这一版本进行维护了。聪明的开发人员都已经将Python2里的项目迁移到Python3中了。

Python目前的最新版本是Python3.8.5，但也不是说你一定要使用最新版本。专业的软件开发人员都知道，任何软件的最新版本都不一定是最好的，因为它仍需要开发团队不断地去改良。程序员一般都会使用在最新版本之前的一个版本，旧版本相对而言是比较成熟的。

无论是运用哪一种语言编写代码，优秀的程序员都具备良好的编程习惯。这些习惯不仅能够让我们思路更加清晰，也可以帮助我们减轻工作量，从而节省大量的时间。所以，可能你离优秀的程序员，只差一个好习惯了哦~

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“解决Python项目BUG的心得技巧分享”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

㈤ Python中的几种特殊数据类型小结

下面介绍了Python中的6种特殊数据类型：

1.list:列表

是一种有序的数据集合，在列表数据结构中的类型并不唯一

定义形式：L=['Micha',100,True]

输出整个列表的时候显示为['Micha',100,True]

输出单个的数值则为：Micha

a.访问，直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据，以此类推，但是注意访问不能越界（访问的序号不能超过元素的总数）。

b.添加新元素：使用L.append(100)直接将100加入列表末尾，或者使用L.insert(0,'paul')将paul插入任意位置。

c.删除元素：L.pop（）删除最后一个元素，或者L.pop(2)删除第2个位置的元素。

d.替换元素：直接赋值就可以了L[2]=100

2.tuple:元组

是一种有序的列表，但是其一旦创立完毕就不能够更改，即不能插入，删除里面的元素，访问的方式跟List结构一致。

a.t=（）其打印后输出的形式是（）

若t中的数据为一个数字则需要在后面加逗号，以区分普通数字，如t=(1,)，打印出（1，）而非1，多元素的话则没有这个要求。

b.可以在不变的tuple中加入可变的List如t=（‘a’,'b',['A','B']）

3.dict:字典

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59

}

len()函数可以计算任意集合的大小

其中可以简单地使用d[key]的形式来查找对应的value，这和list很像，不同之处是，list必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key,当key不存在的时候，使用该key可能出现错误，因此：要避免KeyError发生，有两个办法：

一是先判断一下key是否存在，用in操作符：

if'Paul' in d:

print d['Paul']

如果'Paul'不存在，if语句判断为False，自然不会执行print d['Paul']，从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个get方法，在Key不存在的时候，返回None：

>>>print d.get('Bart')

59

a.dict中的key不能重复，且dict中的存储的对应值没有顺序，打印出的东西可能是无序的

b.dict的更新：使用d[‘paul']=72求解

c.dict遍历：

d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }

>>>for key in d:

...print key

遍历只能获得key的值，需要通过key值获得对应的value

4.set：集合

无序但是所有元素唯一，不重复

a.定义：s = set(['A', 'B', 'C']),查看set的内容：

>>>print s

set(['A','C', 'B'])

可以用in来判断是否存在于集合中

b.遍历

s =set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])

for xin s:

print x[0]+':',x[1]

c.添加元素到集合中

s.add(4)

d.删除元素

s.remove(4)若该元素不在集合中将会报错

5.Unicode编码

Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比如：

printu'中文'

注意:不加u，中文就不能正常显示中文。

a.转义形式：u'中文 日文 韩文'

b.输出多行：

u'''第一行

第二行'''

c.raw+多行的形式：

ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",

"日文",

"韩文"等多种语言'''

如果中文字符串在Python环境下遇到UnicodeDecodeError，这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释

# -*-coding: utf-8 -*-

目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++另存为， 并选择UTF-8格式保存。

6.raw的作用

如果一个字符串包含很多需要转义的字符，对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况，我们可以在字符串前面加个前缀r，表示这是一个“raw”字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：

r'(~_~)//'

但是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含'和"的字符串，如果要表示多行字符串。

㈥ python中类的理解与总结

9. 类
Python 的类机制通过最小的新语法和语义在语言中实现了类。它是 C++ 或者 Mola-3 语言中类机制的混合。就像模块一样，Python 的类并没有在用户和定义之间设立绝对的屏障，而是依赖于用户不去“强行闯入定义”的优雅。另一方面，类的大多数重要特性都被完整的保留下来：类继承机制允许多重继承，派生类可以覆盖（override）基类中的任何方法或类，可以使用相同的方法名称调用基类的方法。对象可以包含任意数量的私有数据。
用 C++ 术语来讲，所有的类成员（包括数据成员）都是公有（ public ）的（其它情况见下文 私有变量），所有的成员函数都是虚（ virtual ）的。用 Mola-3 的术语来讲，在成员方法中没有简便的方式引用对象的成员：方法函数在定义时需要以引用的对象做为第一个参数，调用时则会隐式引用对象。像在 Smalltalk 中一个，类也是对象。这就提供了导入和重命名语义。不像 C++ 和 Mola-3 中那样，大多数带有特殊语法的内置操作符（算法运算符、下标等）都可以针对类的需要重新定义。
在讨论类时，没有足够的得到共识的术语，我会偶尔从 Smalltalk 和 C++ 借用一些。我比较喜欢用 Mola-3 的用语，因为比起 C++，Python 的面向对象语法更像它，但是我想很少有读者听过这个。

㈦ 如何学习Python总结之谈

学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。

如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。

想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！

python可以做的事情：

• 软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

• 数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

• 游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

• 大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

• 全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

• 系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

㈧ 关于python如何实现各进制转换的总结大全

ctf经常遇到进制转换的问题，就正好做一个进制转换总结，分享出来供大家参考学习，下面来一起看看详细的介绍：
字符串与十六进制转换

例如网络ctf 12月的第二场第一个misc
?

1

626536377D

比较简单的一种做法就是直接调用字符串的.decode('hex')解密即可, 但如果不用这个函数你会怎么解呢？
一种思路就是先2个分组，解出每组的ascii值，合并下字符串即可得到,具体代码如下
?

1234567

import res='626536377D's = re.findall(r'.{2}',s)s = map(lambda x:chr(int(x,16)),s)print ''.join(s)>>>flag{ec8b2ee0-3ae9-4c21-a012-08aa5fa7be67}

前面说了字符串的decode('hex')函数，另外还有两个转16进制的函数，这里都总结一下
内置函数hex()

只能转换10进制整数为十六进制，不能转字符串
binascii库的hexlify()和b2a_hex()

这两个函数的功能是将字符串转换成十六进制，对应的解密函数分别为 unhexlify()和a2b_hex()
进制互转

二进制，八进制，十六进制转10进制比较简单，直接调用

int函数
?

1

int(str,base) //返回十进制整数,但注意此时第一个参数为字符串

对应的解密函数分别是
?

12345

bin() //10进制转二进制 oct() //十进制转八进制 hex() //十进制转十六进制

但二进制直接转16进制就需要多走一步了，先用int转十进制，在用上面提到的hex()函数将十进制转换成十六进制,比较精简的写法是
?

1

map(lambda x:hex(int(x,2)),['0011']) //lambda表达式

或者是
?

1

[hex(int(x,2)) for x in ['0011']] //列表解析

对应的解密函数就是
?

1

map(lambda x:bin(int(x,16)),['ef'])

最后在附上自己用python写的一个进制转换小工具，主要功能是对一组二进制，或者ascii，或十六进制转换成字符串，想必ctf上也经常会遇到这类题型吧
?

041424344

# make by 江sir#coding:utf-8import reimport argparse def bintostr(text): text = text.replace(' ','') text = re.findall(r'.{8}',text) s = map(lambda x:chr(int(x,2)),text) #批量二进制转十进制 flag = ''.join(s) return flag def asciitostr(text): if ' ' in text: text = text.split(' ') elif ',' in text: text = text.split(',') s = map(lambda x:chr(int(x)),text) flag = ''.join(s) return flag def hextostr(text): text = re.findall(r'.{2}',text) #print text s = map(lambda x:chr(int(x,16)),text) #print s flag = ''.join(s) return flag if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-b") parser.add_argument("-a") parser.add_argument("-x") argv = parser.parse_args() #print argv if argv.b: res = bintostr(argv.b) elif argv.a: res = asciitostr(argv.a) elif argv.x: res = hextostr(argv.x) print res

用法:
十六进制转字符串：

626536377D
?

12

bintostr.py -x "626536377D"flag{ec8b2ee0-3ae9-4c21-a012-08aa5fa7be67}

二进制转字符串：

可以有空格，也可以无空格
00101111 01100110 00110110 00110111 00110011 00110010 00110100 00110001 00110000 01100001 01100001 01100100 01100011 00110000 00110011 00110111 01100110 01100010 00110000 01100011 01100010 01100001 01100001 00110000 00110000 01100011 00110111 00110101 00110011 00110001 00110011 00110111 00110011 00101110 01110100 01111000 01110100
?

12

bintostr.py -b "00101111 01100110 00110110 00110111 00110011 00110010 00110100 00110001 00110000 01100001 01100001 01100100 01100011 00110000 00110011 00110111 01100110 01100010 00110000 01100011 01100010 01100001 01100001 00110000 00110000 01100011 00110111 00110101 00110011 00110001 00110011 00110111 00110011 00101110 01110100 01111000 01110100"/.txt

ascii转字符串

可以是空格分隔，也可以是,分隔
s='45 46 45 46 32 45 32 46 46 45 46 32 46 45 46 46 32 46 46 46 32 45 46 46 46 32 46 46 45 45 46 45 32 45 46 46 46 32 46 46 46 32 46 45 46 46 32'
?

12

bintostr.py -a "45 46 45 46 32 45 32 46 46 45 46 32 46 45 46 46 32 46 46 46 32 45 46 46 46 32 46 46 45 45 46 45 32 45 46 46 46 32 46 46 46 32 46 45 46 46 32"-.-. - ..-. .-.. ... -... ..--.- -... ... .-..

以上实例均来自某些ctf赛题
总结

㈨ Python浅薄的基础小结上

Python 支持四种不同的数值类型：

整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。

长整型(long integers) - 无限大小的整数，整数最后是一个大写或小写的L。

浮点型(floating point real values) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102= 250）

复数(complex numbers) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。

在Phton中常见的运算加、减、乘、除、求余、幂指数等，同现实生活中的遵循一样的优先级。即，乘除运算高于加减运算。例：

Python内置复数的计算支持所有常见复数的计算，对复数处理的数学函数在模块cmath中：

字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。Python字符串最大的特点是 不可修改， 只能生成新的字符串，用 双引号或单引号 都可以表示字符串，多行字符串用三个连续单引号表示，特殊字符用转义符 “\" 表示如： 制表符"\t",换行符"\n"

>>>str='Hello World!'

>>>print  str*2   # 输出字符串两次

Hello World!Hello World!

>>>print  str+"TEST"   # 输出连接的字符串

Hello World!TEST

>>>len('str')   #输出字符串的长度

12

python的 字串行表 有2种取值顺序:

从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1

从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头

如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话，可以使用变量 [头下标:尾下标] ，就可以截取相应的字符串，其中下标是从 0 开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。比如:

s = 'ilovepython'

s[1:5] 的结果是 love。

当使用以冒号分隔的字符串，python返回一个新的对象，结果包含了以这对偏移标识的连续的内容，左边的开始是包含了下边界。

上面的结果包含了s[1]的值l，而取到的最大范围不包括上边界，就是s[5]的值p。

'abcd'[3:1:-1]  #从右到左

'dc'

一些高级操作：

>>>s='You are my sunshine'

>>>s.split(' ')

['You' ,'are', 'my' ,'sunshine']

>>>t=['one','for','two']

>>>' '.join(t)

'one for two'

>>>t='Mike and Tom'

>>>t.replace('Tom','jane')

'Mike and jane'

python变量的概念和初中代数的方程变量一致，变量就像贴在东西上的标签，命名规则：大小写英文、数字和下划线，且不能用数字开头，变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量

序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。

Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。

序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。

此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。

列表 是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。

列表的数据项不需要具有相同的类型

创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。

>>>[]  #创建空的列表

[]

>>>list() #创建空的列表

[]

>>>alist=['physics','chemistry',1997,2000]

['physics','chemistry',1997,2000]

List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。

列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。

列表用[ ]标识，是 python 最通用的复合数据类型。

列表中值的切割也可以用到变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的列表，从左到右索引默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始，下标可以为空表示取到头或尾。

>>>list=['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2]

>>>tinylist=[123, 'john']

>>>print list  # 输出完整列表

['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2]

>>>'runoob' in alist  #某个元素是否存在

True

>>>print list[0]   # 输出列表的第一个元素

runoob

>>>print list[1:3]   # 输出第二个至第三个元素

[786,2.23]

>>>print list[2:]   # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素

[2.23,'john',70.2]

>>>print tinylist*2   # 输出列表两次

[123,'john',123,'john']

>>>print list+tinylist   # 打印组合的列表

['runoob',786,2.23,'john',70.2,123,'john']

Python的元组 与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。

元组使用小括号，列表使用方括号。

元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。

>>>()  #创建空的元组

()

>>>tuple()  #创建空的元组

()

元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号如：tup1=(50,);

>>>tup=(1,True,0.234,"holle")

同列表相似 元组 适用：

+ ：链接两个元组

* ：复制n次，生成新的元组

in ：某个元素是否存在

[start:end:step] ：切片

值得注意的是元组是不可以更新的（ 不可变） 序列，但我们可以对元组进行连接组合生成新的元组如：

>>>tup1=(12,34.56)

>>>tup2=('abc','xyz')

>>>tup3= tup1+tup2

>>>print tup3

(12,34.56,'abc','xyz')

任意无符号的对象，以逗号隔开，默认为元组。

字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。

字典的每个键值(key=>value)对用冒号( : )分割，每个对之间用逗号( , )分割，整个字典包括在花括号( {}) 中 ,格式如下所示：

d= {key1:value1,key2:value2}

键必须是唯一的，但值则不必。

值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。

字典是可变类型，可以添加，删除，替换

㈩ 太全了！Python3常用内置函数总结

数学相关

abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)

max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])

min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])

sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) >>> 6

sorted(list) : 排序，返回排序后的list。

len(list) : list长度,len([1,2,3])

divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) >>> (2,1)

pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) >>> 8

round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数，b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) >>> 3.14

range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) >>> [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

类型转换

int(str) : 转换为int型。int('1') >>> 1

float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') >>> 1.0

str(int) : 转换为字符型。str(1) >>> '1'

bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) >>> False str(None) >>> False

bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式，返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') >>> b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') >>> b'xe7x88xacxe8x99xab'

list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) >>> [1,2,3]

iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) >>> <list_iterator object at 0x0000000003813B00>

dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> {'a':1, 'b':2, 'c':3}

enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。

tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) >>>(1,2,3)

set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) >>> {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) >>> {1,2,3}

hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) >>> '0x400'

oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) >>> '0o2000'

bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) >>> '0b10000000000'

chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) >>> 'A'

ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') >>> 65

相关操作

eval****() : 执行一个表达式，或字符串作为运算。 eval('1+1') >>> 2

exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') >>> Python

filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x>3, [1,2,3,4,5,6]) >>> <filter object at 0x0000000003813828>

map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) >>> [6,8,10]

zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) >>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

type()：返回一个对象的类型。

id()： 返回一个对象的唯一标识值。

hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') >>> 7070808359261009780

help()：调用系统内置的帮助系统。

isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例。

issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类。

globals() : 返回当前全局变量的字典。

next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default，则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容。

reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') >>> ['c','b','a']