## [内置函数][1] 帮助和变量 ``` help() dir() __dict__ vars() locals() globals() ``` 导入和重载 ``` import reload() ``` 内容转换 ``` id() cmp(a, b) a>b -> 1; a<b -> -1; a==b -> 0 abs() 绝对值 chr() ord() hex() oct() bin() bool() ``` 计算相关 ``` divmod() 返回（商，余数） max() min() sum() pow(x, y[, z]) -> number (x**y) % z len() 字节长度，一个汉字占3个字节 ``` ``` all() 所有内容为真则返回真 any() 至少有一个为真则为真 ``` 索引 ``` range() xrange() enumerate(L, init=0) ``` 执行函数 ``` apply(fun, (arg)) ``` ``` map() filter() reduce() zip() 列拼接 eval() 执行字符串表达式 exec() 执行字符串形式的函数 ``` ~~~ 功能：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。 语法： eval(source[, globals[, locals]]) -> value 参数： source：一个Python表达式或函数compile()返回的代码对象 globals：可选。必须是dictionary locals：可选。任意map对象 ~~~ --- 反射 以字符串形式导入模块 以字符串形式执行函数 ``` mod = 'sys' fun = 'path' model = __import__(mod) Fun= getattr(model, fun) ``` ## 序列化和json 接口格式 xml和json，json比较通用 ### python序列化 pickle 应用场景 1 内存中所有对象直接存储到硬盘 2 python和python之间通过文件共享数据 pickle只能用在python中 ``` import pickle pickle.dumps(obj) 序列化对象为字符串 pickle.loads(obj) 反序列化为对象 pickle.dump(obj，open(file,'r')) 序列化对象存入文件 pickle.load(open(file,'r')) 从文件中反序列化为对象 ``` ### 通用序列化json json支持所有语言间 只能序列化常规数据 用法和pickle完全一样 ``` json.dump(plist, open('a.py','w')) json.load(open('a.py')) ``` [1]:https://docs.python.org/3.5/library/functions.html#abs