内置函数

Python 解释器内置了很多函数和类型，您可以在任何时候使用它们。以下按字母表顺序列出它们。

内置函数
A abs() all() any() ascii() B bin() bool() breakpoint() bytearray() bytes() C callable() chr() classmethod() compile() complex() D delattr() dict() dir() divmod()	E enumerate() eval() exec() F filter() float() format() frozenset() G getattr() globals() H hasattr() hash() help() hex() I id() input() int() isinstance() issubclass() iter()	L len() list() locals() M map() max() memoryview() min() N next() O object() oct() open() ord() P pow() print() property()	R range() repr() reversed() round() S set() setattr() slice() sorted() staticmethod() str() sum() super() T tuple() type() V vars() Z zip() _ __import__()

abs(x)

返回一个数的绝对值。 参数可以是整数、浮点数或任何实现了 __abs__() 的对象。 如果参数是一个复数，则返回它的模。

all(iterable)

如果 iterable 的所有元素均为真值（或可迭代对象为空）则返回 True 。 等价于:

def all(iterable):
    for element in iterable:
        if not element:
            return False
    return True

any(iterable)

如果 iterable 的任一元素为真值则返回 True。 如果可迭代对象为空，返回 False。 等价于:

def any(iterable):
    for element in iterable:
        if element:
            return True
    return False

ascii(object)

就像函数 repr()，返回一个对象可打印的字符串，但是 repr() 返回的字符串中非 ASCII 编码的字符，会使用 \x、\u 和 \U 来转义。生成的字符串和 Python 2 的 repr() 返回的结果相似。

bin(x)

将一个整数转变为一个前缀为“0b”的二进制字符串。结果是一个合法的 Python 表达式。如果 x 不是 Python 的 int 对象，那它需要定义 __index__() 方法返回一个整数。一些例子：

>>> bin(3)
'0b11'
>>> bin(-10)
'-0b1010'

如果不一定需要前缀“0b”，还可以使用如下的方法。

>>> format(14, '#b'), format(14, 'b')
('0b1110', '1110')
>>> f'{14:#b}', f'{14:b}'
('0b1110', '1110')

另见 format() 获取更多信息。

class bool([x])

返回一个布尔值，True 或者 False。 x 使用标准的 真值测试过程 来转换。如果 x 是假的或者被省略，返回 False；其他情况返回 True。bool 类是 int 的子类（参见 数字类型 --- int, float, complex）。其他类不能继承自它。它只有 False 和 True 两个实例（参见 布尔值）。

在 3.7 版更改: x 现在只能作为位置参数。

breakpoint(*args, **kws)

此函数会在调用时将你陷入调试器中。具体来说，它调用 sys.breakpointhook() ，直接传递 args 和 kws 。默认情况下， sys.breakpointhook() 调用 pdb.set_trace() 且没有参数。在这种情况下，它纯粹是一个便利函数，因此您不必显式导入 pdb 且键入尽可能少的代码即可进入调试器。但是， sys.breakpointhook() 可以设置为其他一些函数并被 breakpoint() 自动调用，以允许进入你想用的调试器。

引发一个 审计事件 builtins.breakpoint 并附带参数 breakpointhook。

3.7 新版功能.

class bytearray([source[, encoding[, errors]]])

返回一个新的 bytes 数组。 bytearray 类是一个可变序列，包含范围为 0 <= x < 256 的整数。它有可变序列大部分常见的方法，见 可变序列类型 的描述；同时有 bytes 类型的大部分方法，参见 bytes 和 bytearray 操作。

可选形参 source 可以用不同的方式来初始化数组：

• 如果是一个 string，您必须提供 encoding 参数（errors 参数仍是可选的）；bytearray() 会使用 str.encode() 方法来将 string 转变成 bytes。

• 如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。

• 如果是一个遵循 缓冲区接口 的对象，该对象的只读缓冲区将被用来初始化字节数组。

• 如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 <= x < 256 的整数，它会被用作数组的初始内容。

如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。

另见 二进制序列类型 --- bytes, bytearray, memoryview 和 bytearray 对象。

class bytes([source[, encoding[, errors]]])

返回一个新的“bytes”对象， 是一个不可变序列，包含范围为 0 <= x < 256 的整数。bytes 是 bytearray 的不可变版本 - 它有其中不改变序列的方法和相同的索引、切片操作。

因此，构造函数的实参和 bytearray() 相同。

字节对象还可以用字面值创建，参见 字符串和字节串字面值。

另见 二进制序列类型 --- bytes, bytearray, memoryview，bytes 对象 和 bytes 和 bytearray 操作。

callable(object)

如果参数 object 是可调用的就返回 True，否则返回 False。 如果返回 True，调用仍可能失败，但如果返回 False，则调用 object 将肯定不会成功。 请注意类是可调用的（调用类将返回一个新的实例）；如果实例所属的类有 __call__() 则它就是可调用的。

3.2 新版功能: 这个函数一开始在 Python 3.0 被移除了，但在 Python 3.2 被重新加入。

chr(i)

返回 Unicode 码位为整数 i 的字符的字符串格式。例如，chr(97) 返回字符串 'a'，chr(8364) 返回字符串 '€'。这是 ord() 的逆函数。

实参的合法范围是 0 到 1,114,111（16 进制表示是 0x10FFFF）。如果 i 超过这个范围，会触发 ValueError 异常。

@classmethod

把一个方法封装成类方法。

一个类方法把类自己作为第一个实参，就像一个实例方法把实例自己作为第一个实参。请用以下习惯来声明类方法:

class C:
    @classmethod
    def f(cls, arg1, arg2, ...): ...

@classmethod 这样的形式称为函数的 decorator -- 详情参阅 函数定义。

类方法的调用可以在类上进行 (例如 C.f()) 也可以在实例上进行 (例如 C().f())。 其所属类以外的类实例会被忽略。 如果类方法在其所属类的派生类上调用，则该派生类对象会被作为隐含的第一个参数被传入。

类方法与 C++ 或 Java 中的静态方法不同。 如果你需要后者，请参阅本节中的 staticmethod()。 有关类方法的更多信息，请参阅 标准类型层级结构。

在 3.9 版更改: 类方法现在可以包装其他 描述器 例如 property()。

compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=- 1)

将 source 编译成代码或 AST 对象。代码对象可以被 exec() 或 eval() 执行。source 可以是常规的字符串、字节字符串，或者 AST 对象。参见 ast 模块的文档了解如何使用 AST 对象。

filename 实参需要是代码读取的文件名；如果代码不需要从文件中读取，可以传入一些可辨识的值（经常会使用 '<string>'）。

mode 实参指定了编译代码必须用的模式。如果 source 是语句序列，可以是 'exec'；如果是单一表达式，可以是 'eval'；如果是单个交互式语句，可以是 'single'。（在最后一种情况下，如果表达式执行结果不是 None 将会被打印出来。）

The optional arguments flags and dont_inherit control which compiler options should be activated and which future features should be allowed. If neither is present (or both are zero) the code is compiled with the same flags that affect the code that is calling compile(). If the flags argument is given and dont_inherit is not (or is zero) then the compiler options and the future statements specified by the flags argument are used in addition to those that would be used anyway. If dont_inherit is a non-zero integer then the flags argument is it -- the flags (future features and compiler options) in the surrounding code are ignored.

编译器选项和 future 语句是由比特位来指明的。 比特位可以通过一起按位 OR 来指明多个选项。 指明特定 future 特性所需的比特位可以在 __future__ 模块的 _Feature 实例的 compiler_flag 属性中找到。 编译器旗标 可以在 ast 模块中查找带有 PyCF_ 前缀的名称。

optimize 实参指定编译器的优化级别；默认值 -1 选择与解释器的 -O 选项相同的优化级别。显式级别为 0 （没有优化；__debug__ 为真）、1 （断言被删除， __debug__ 为假）或 2 （文档字符串也被删除）。

如果编译的源码不合法，此函数会触发 SyntaxError 异常；如果源码包含 null 字节，则会触发 ValueError 异常。

如果您想分析 Python 代码的 AST 表示，请参阅 ast.parse()。

引发一个 审计事件 compile 附带参数 source, filename。

注解

在 'single' 或 'eval' 模式编译多行代码字符串时，输入必须以至少一个换行符结尾。 这使 code 模块更容易检测语句的完整性。

警告

在将足够大或者足够复杂的字符串编译成 AST 对象时，Python 解释器有可能因为 Python AST 编译器的栈深度限制而崩溃。

在 3.2 版更改: 允许使用 Windows 和 Mac 的换行符。在 'exec' 模式不再需要以换行符结尾。增加了 optimize 形参。

在 3.5 版更改: 之前 source 中包含 null 字节的话会触发 TypeError 异常。

3.8 新版功能: ast.PyCF_ALLOW_TOP_LEVEL_AWAIT 现在可在旗标中传入以启用对最高层级 await, async for 和 async with 的支持。

class complex([real[, imag]])

返回值为 real + imag*1j 的复数，或将字符串或数字转换为复数。如果第一个形参是字符串，则它被解释为一个复数，并且函数调用时必须没有第二个形参。第二个形参不能是字符串。每个实参都可以是任意的数值类型（包括复数）。如果省略了 imag，则默认值为零，构造函数会像 int 和 float 一样进行数值转换。如果两个实参都省略，则返回 0j。

对于一个普通 Python 对象 x，complex(x) 会委托给 x.__complex__()。 如果 __complex__() 未定义则将回退至 __float__()。 如果 __float__() 未定义则将回退至 __index__()。

注解

当从字符串转换时，字符串在 + 或 - 的周围必须不能有空格。例如 complex('1+2j') 是合法的，但 complex('1 + 2j') 会触发 ValueError 异常。

数字类型 --- int, float, complex 描述了复数类型。

在 3.6 版更改: 您可以使用下划线将代码文字中的数字进行分组。

在 3.8 版更改: 如果 __complex__() 和 __float__() 未定义则回退至 __index__()。

delattr(object, name)

setattr() 相关的函数。实参是一个对象和一个字符串。该字符串必须是对象的某个属性。如果对象允许，该函数将删除指定的属性。例如 delattr(x, 'foobar') 等价于 del x.foobar 。

class dict(**kwarg)

class dict(mapping, **kwarg)

class dict(iterable, **kwarg)

创建一个新的字典。dict 对象是一个字典类。参见 dict 和 映射类型 --- dict 了解这个类。

其他容器类型，请参见内置的 list、set 和 tuple 类，以及 collections 模块。

dir([object])

如果没有实参，则返回当前本地作用域中的名称列表。如果有实参，它会尝试返回该对象的有效属性列表。

如果对象有一个名为 __dir__() 的方法，那么该方法将被调用，并且必须返回一个属性列表。这允许实现自定义 __getattr__() 或 __getattribute__() 函数的对象能够自定义 dir() 来报告它们的属性。

如果对象不提供 __dir__()，这个函数会尝试从对象已定义的 __dict__ 属性和类型对象收集信息。结果列表并不总是完整的，如果对象有自定义 __getattr__()，那结果可能不准确。

默认的 dir() 机制对不同类型的对象行为不同，它会试图返回最相关而不是最全的信息：

• 如果对象是模块对象，则列表包含模块的属性名称。

• 如果对象是类型或类对象，则列表包含它们的属性名称，并且递归查找所有基类的属性。

• 否则，列表包含对象的属性名称，它的类属性名称，并且递归查找它的类的所有基类的属性。

返回的列表按字母表排序。例如：

>>> import struct
>>> dir()   # show the names in the module namespace  
['__builtins__', '__name__', 'struct']
>>> dir(struct)   # show the names in the struct module 
['Struct', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__',
 '__initializing__', '__loader__', '__name__', '__package__',
 '_clearcache', 'calcsize', 'error', 'pack', 'pack_into',
 'unpack', 'unpack_from']
>>> class Shape:
...     def __dir__(self):
...         return ['area', 'perimeter', 'location']
>>> s = Shape()
>>> dir(s)
['area', 'location', 'perimeter']

注解

因为 dir() 主要是为了便于在交互式时使用，所以它会试图返回人们感兴趣的名字集合，而不是试图保证结果的严格性或一致性，它具体的行为也可能在不同版本之间改变。例如，当实参是一个类时，metaclass 的属性不包含在结果列表中。

divmod(a, b)

它将两个（非复数）数字作为实参，并在执行整数除法时返回一对商和余数。对于混合操作数类型，适用双目算术运算符的规则。对于整数，结果和 (a // b, a % b) 一致。对于浮点数，结果是 (q, a % b) ，q 通常是 math.floor(a / b) 但可能会比 1 小。在任何情况下， q * b + a % b 和 a 基本相等；如果 a % b 非零，它的符号和 b 一样，并且 0 <= abs(a % b) < abs(b) 。

enumerate(iterable, start=0)

返回一个枚举对象。iterable 必须是一个序列，或 iterator，或其他支持迭代的对象。 enumerate() 返回的迭代器的 __next__() 方法返回一个元组，里面包含一个计数值（从 start 开始，默认为 0）和通过迭代 iterable 获得的值。

>>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1))
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

等价于:

def enumerate(sequence, start=0):
    n = start
    for elem in sequence:
        yield n, elem
        n += 1

eval(expression[, globals[, locals]])

实参是一个字符串，以及可选的 globals 和 locals。globals 实参必须是一个字典。locals 可以是任何映射对象。

expression 参数会作为一个 Python 表达式（从技术上说是一个条件列表）被解析并求值，并使用 globals 和 locals 字典作为全局和局部命名空间。 如果 globals 字典存在且不包含以 __builtins__ 为键的值，则会在解析 expression 之前插入以此为键的对内置模块 builtins 的引用。 这意味着 expression 通常具有对标准 builtins 模块的完全访问权限且受限的环境会被传播。 如果省略 locals 字典则其默认值为 globals 字典。 如果两个字典同时省略，则表达式执行时会使用 eval() 被调用的环境中的 globals 和 locals。 请注意，eval() 并没有对外围环境下的 (非局部) 嵌套作用域 的访问权限。

返回值就是表达式的求值结果。 语法错误将作为异常被报告。 例如：

>>> x = 1
>>> eval('x+1')
2

这个函数也可以用来执行任何代码对象（如 compile() 创建的）。这种情况下，参数是代码对象，而不是字符串。如果编译该对象时的 mode 实参是 'exec' 那么 eval() 返回值为 None 。

提示： exec() 函数支持动态执行语句。 globals() 和 locals() 函数各自返回当前的全局和本地字典，因此您可以将它们传递给 eval() 或 exec() 来使用。

If the given source is a string, then leading and trailing spaces and tabs are stripped.

另外可以参阅 ast.literal_eval()，该函数可以安全执行仅包含文字的表达式字符串。

引发一个 审计事件 exec 附带参数 code_object。

exec(object[, globals[, locals]])

这个函数支持动态执行 Python 代码。object 必须是字符串或者代码对象。如果是字符串，那么该字符串将被解析为一系列 Python 语句并执行（除非发生语法错误）。1 如果是代码对象，它将被直接执行。在任何情况下，被执行的代码都需要和文件输入一样是有效的（见参考手册中关于文件输入的章节）。请注意即使在传递给 exec() 函数的代码的上下文中，return 和 yield 语句也不能在函数定义之外使用。该函数返回值是 None 。

无论哪种情况，如果省略了可选项，代码将在当前作用域内执行。 如果只提供了 globals，则它必须是一个字典（不能是字典的子类），该字典将同时被用于全局和局部变量。 如果同时提供了 globals 和 locals，它们会分别被用于全局和局部变量。 如果提供了 locals，则它可以是任何映射对象。 请记住在模块层级上，globals 和 locals 是同一个字典。 如果 exec 得到两个单独对象作为 globals 和 locals，则代码将如同嵌入类定义的情况一样执行。

如果 globals 字典不包含 __builtins__ 键值，则将为该键插入对内建 builtins 模块字典的引用。因此，在将执行的代码传递给 exec() 之前，可以通过将自己的 __builtins__ 字典插入到 globals 中来控制可以使用哪些内置代码。

引发一个 审计事件 exec 附带参数 code_object。

注解

内置 globals() 和 locals() 函数各自返回当前的全局和本地字典，因此可以将它们传递给 exec() 的第二个和第三个实参。

注解

默认情况下，locals 的行为如下面 locals() 函数描述的一样：不要试图改变默认的 locals 字典。如果您想在 exec() 函数返回时知道代码对 locals 的变动，请明确地传递 locals 字典。

filter(function, iterable)

用 iterable 中函数 function 返回真的那些元素，构建一个新的迭代器。iterable 可以是一个序列，一个支持迭代的容器，或一个迭代器。如果 function 是 None ，则会假设它是一个身份函数，即 iterable 中所有返回假的元素会被移除。

请注意， filter(function, iterable) 相当于一个生成器表达式，当 function 不是 None 的时候为 (item for item in iterable if function(item))；function 是 None 的时候为 (item for item in iterable if item) 。

请参阅 itertools.filterfalse() 了解，只有 function 返回 false 时才选取 iterable 中元素的补充函数。

class float([x])

返回从数字或字符串 x 生成的浮点数。

如果实参是字符串，则它必须是包含十进制数字的字符串，字符串前面可以有符号，之前也可以有空格。可选的符号有 '+' 和 '-' ； '+' 对创建的值没有影响。实参也可以是 NaN（非数字）、正负无穷大的字符串。确切地说，除去首尾的空格后，输入必须遵循以下语法：

sign           ::=  "+" | "-"
infinity       ::=  "Infinity" | "inf"
nan            ::=  "nan"
numeric_value  ::=  floatnumber | infinity | nan
numeric_string ::=  [sign] numeric_value

这里， floatnumber 是 Python 浮点数的字符串形式，详见 浮点数字面值。字母大小写都可以，例如，“inf”、“Inf”、“INFINITY”、“iNfINity” 都可以表示正无穷大。

另一方面，如果实参是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python 浮点精度范围内）的浮点数。如果实参在 Python 浮点精度范围外，则会触发 OverflowError。

对于一个普通 Python 对象 x，float(x) 会委托给 x.__float__()。 如果 __float__() 未定义则将回退至 __index__()。

如果没有实参，则返回 0.0 。

例如:

>>> float('+1.23')
1.23
>>> float('   -12345\n')
-12345.0
>>> float('1e-003')
0.001
>>> float('+1E6')
1000000.0
>>> float('-Infinity')
-inf

数字类型 --- int, float, complex 描述了浮点类型。

在 3.6 版更改: 您可以使用下划线将代码文字中的数字进行分组。

在 3.7 版更改: x 现在只能作为位置参数。

在 3.8 版更改: 如果 __float__() 未定义则回退至 __index__()。

format(value[, format_spec])

将 value 转换为 format_spec 控制的“格式化”表示。format_spec 的解释取决于 value 实参的类型，但是大多数内置类型使用标准格式化语法：格式规格迷你语言。

默认的 format_spec 是一个空字符串，它通常和调用 str(value) 的结果相同。

调用 format(value, format_spec) 会转换成 type(value).__format__(value, format_spec) ，所以实例字典中的 __format__() 方法将不会调用。如果搜索到 object 有这个方法但 format_spec 不为空，format_spec 或返回值不是字符串，会触发 TypeError 异常。

在 3.4 版更改: 当 format_spec 不是空字符串时， object().__format__(format_spec) 会触发 TypeError。

class frozenset([iterable])

返回一个新的 frozenset 对象，它包含可选参数 iterable 中的元素。 frozenset 是一个内置的类。有关此类的文档，请参阅 frozenset 和 集合类型 --- set, frozenset。

请参阅内建的 set、list、tuple 和 dict 类，以及 collections 模块来了解其它的容器。

getattr(object, name[, default])

返回对象命名属性的值。name 必须是字符串。如果该字符串是对象的属性之一，则返回该属性的值。例如， getattr(x, 'foobar') 等同于 x.foobar。如果指定的属性不存在，且提供了 default 值，则返回它，否则触发 AttributeError。

globals()

返回表示当前全局符号表的字典。这总是当前模块的字典（在函数或方法中，不是调用它的模块，而是定义它的模块）。

hasattr(object, name)

该实参是一个对象和一个字符串。如果字符串是对象的属性之一的名称，则返回 True，否则返回 False。（此功能是通过调用 getattr(object, name) 看是否有 AttributeError 异常来实现的。）

hash(object)

返回该对象的哈希值（如果它有的话）。哈希值是整数。它们在字典查找元素时用来快速比较字典的键。相同大小的数字变量有相同的哈希值（即使它们类型不同，如 1 和 1.0）。

注解

如果对象实现了自己的 __hash__() 方法，请注意，hash() 根据机器的字长来截断返回值。另请参阅 __hash__()。

help([object])

启动内置的帮助系统（此函数主要在交互式中使用）。如果没有实参，解释器控制台里会启动交互式帮助系统。如果实参是一个字符串，则在模块、函数、类、方法、关键字或文档主题中搜索该字符串，并在控制台上打印帮助信息。如果实参是其他任意对象，则会生成该对象的帮助页。

请注意如果在函数的形参列表中出现了斜杠 (/)，则它在发起调用 help() 的时候意味着斜杠之前的均为仅限位置形参。 更多相关信息，请参阅 有关仅限位置形参的 FAQ 条目。

该函数通过 site 模块加入到内置命名空间。

在 3.4 版更改: pydoc 和 inspect 的变更使得可调用对象的签名信息更加全面和一致。

hex(x)

将整数转换为以“0x”为前缀的小写十六进制字符串。如果 x 不是 Python int 对象，则必须定义返回整数的 __index__() 方法。一些例子：

>>> hex(255)
'0xff'
>>> hex(-42)
'-0x2a'

如果要将整数转换为大写或小写的十六进制字符串，并可选择有无“0x”前缀，则可以使用如下方法：

>>> '%#x' % 255, '%x' % 255, '%X' % 255
('0xff', 'ff', 'FF')
>>> format(255, '#x'), format(255, 'x'), format(255, 'X')
('0xff', 'ff', 'FF')
>>> f'{255:#x}', f'{255:x}', f'{255:X}'
('0xff', 'ff', 'FF')

另见 format() 获取更多信息。

另请参阅 int() 将十六进制字符串转换为以 16 为基数的整数。

注解

如果要获取浮点数的十六进制字符串形式，请使用 float.hex() 方法。

id(object)

返回对象的“标识值”。该值是一个整数，在此对象的生命周期中保证是唯一且恒定的。两个生命期不重叠的对象可能具有相同的 id() 值。

CPython implementation detail: This is the address of the object in memory.

引发一个 审计事件 builtins.id，附带参数 id。

input([prompt])

如果存在 prompt 实参，则将其写入标准输出，末尾不带换行符。接下来，该函数从输入中读取一行，将其转换为字符串（除了末尾的换行符）并返回。当读取到 EOF 时，则触发 EOFError。例如:

>>> s = input('--> ')  
--> Monty Python's Flying Circus
>>> s  
"Monty Python's Flying Circus"

如果加载了 readline 模块，input() 将使用它来提供复杂的行编辑和历史记录功能。

引发一个 审计事件 builtins.input 附带参数 prompt。

在成功读取输入之后引发一个审计事件 builtins.input/result 附带结果。

class int([x])

class int(x, base=10)

返回一个基于数字或字符串 x 构造的整数对象，或者在未给出参数时返回 0。 如果 x 定义了 __int__()，int(x) 将返回 x.__int__()。 如果 x 定义了 __index__()，它将返回 x.__index__()。 如果 x 定义了 __trunc__()，它将返回 x.__trunc__()。 对于浮点数，它将向零舍入。

如果 x 不是数字，或者有 base 参数，x 必须是字符串、bytes、表示进制为 base 的 整数字面值 的 bytearray 实例。该文字前可以有 + 或 - （中间不能有空格），前后可以有空格。一个进制为 n 的数字包含 0 到 n-1 的数，其中 a 到 z （或 A 到 Z ）表示 10 到 35。默认的 base 为 10 ，允许的进制有 0、2-36。2、8、16 进制的数字可以在代码中用 0b/0B 、 0o/0O 、 0x/0X 前缀来表示。进制为 0 将安照代码的字面量来精确解释，最后的结果会是 2、8、10、16 进制中的一个。所以 int('010', 0) 是非法的，但 int('010') 和 int('010', 8) 是合法的。

整数类型定义请参阅 数字类型 --- int, float, complex 。

在 3.4 版更改: 如果 base 不是 int 的实例，但 base 对象有 base.__index__ 方法，则会调用该方法来获取进制数。以前的版本使用 base.__int__ 而不是 base.__index__。

在 3.6 版更改: 您可以使用下划线将代码文字中的数字进行分组。

在 3.7 版更改: x 现在只能作为位置参数。

在 3.8 版更改: 如果 __int__() 未定义则回退至 __index__()。

isinstance(object, classinfo)

如果参数 object 是参数 classinfo 的实例或者是其 (直接、间接或 虚拟) 子类则返回 True。 如果 object 不是给定类型的对象，函数将总是返回 False。 如果 classinfo 是类型对象元组（或由其他此类元组递归组成的元组），那么如果 object 是其中任何一个类型的实例就返回 True。 如果 classinfo 既不是类型，也不是类型元组或类型元组的元组，则将引发 TypeError 异常。

issubclass(class, classinfo)

如果 class 是 classinfo 的 (直接、间接或 虚拟) 子类则返回 True。 类会被视作其自身的子类。 classinfo 也以是类对象的元组，在此情况下 classinfo 中的每个条目都将被检查。 在任何其他情况下，都将引发 TypeError 异常。

iter(object[, sentinel])

返回一个 iterator 对象。根据是否存在第二个实参，第一个实参的解释是非常不同的。如果没有第二个实参，object 必须是支持迭代协议（有 __iter__() 方法）的集合对象，或必须支持序列协议（有 __getitem__() 方法，且数字参数从 0 开始）。如果它不支持这些协议，会触发 TypeError。如果有第二个实参 sentinel，那么 object 必须是可调用的对象。这种情况下生成的迭代器，每次迭代调用它的 __next__() 方法时都会不带实参地调用 object；如果返回的结果是 sentinel 则触发 StopIteration，否则返回调用结果。

另请参阅 迭代器类型。

适合 iter() 的第二种形式的应用之一是构建块读取器。 例如，从二进制数据库文件中读取固定宽度的块，直至到达文件的末尾:

from functools import partial
with open('mydata.db', 'rb') as f:
    for block in iter(partial(f.read, 64), b''):
        process_block(block)

len(s)

返回对象的长度（元素个数）。实参可以是序列（如 string、bytes、tuple、list 或 range 等）或集合（如 dictionary、set 或 frozen set 等）。

CPython implementation detail: len 对于大于 sys.maxsize 的长度如 range(2 ** 100) 会引发 OverflowError。

class list([iterable])

虽然被称为函数，list 实际上是一种可变序列类型，详情请参阅 列表 和 序列类型 --- list, tuple, range。

locals()

更新并返回表示当前本地符号表的字典。 在函数代码块但不是类代码块中调用 locals() 时将返回自由变量。 请注意在模块层级上，locals() 和 globals() 是同一个字典。

注解

不要更改此字典的内容；更改不会影响解释器使用的局部变量或自由变量的值。

map(function, iterable, ...)

返回一个将 function 应用于 iterable 中每一项并输出其结果的迭代器。 如果传入了额外的 iterable 参数，function 必须接受相同个数的实参并被应用于从所有可迭代对象中并行获取的项。 当有多个可迭代对象时，最短的可迭代对象耗尽则整个迭代就将结束。 对于函数的输入已经是参数元组的情况，请参阅 itertools.starmap()。

max(iterable, *[, key, default])

max(arg1, arg2, *args[, key])

返回可迭代对象中最大的元素，或者返回两个及以上实参中最大的。

如果只提供了一个位置参数，它必须是非空 iterable，返回可迭代对象中最大的元素；如果提供了两个及以上的位置参数，则返回最大的位置参数。

有两个可选只能用关键字的实参。key 实参指定排序函数用的参数，如传给 list.sort() 的。default 实参是当可迭代对象为空时返回的值。如果可迭代对象为空，并且没有给 default ，则会触发 ValueError。

如果有多个最大元素，则此函数将返回第一个找到的。这和其他稳定排序工具如 sorted(iterable, key=keyfunc, reverse=True)[0] 和 heapq.nlargest(1, iterable, key=keyfunc) 保持一致。

3.4 新版功能: keyword-only 实参 default 。

在 3.8 版更改: key 可以为 None。

class memoryview(obj)

返回由给定实参创建的“内存视图”对象。有关详细信息，请参阅 内存视图。

min(iterable, *[, key, default])

min(arg1, arg2, *args[, key])

返回可迭代对象中最小的元素，或者返回两个及以上实参中最小的。

如果只提供了一个位置参数，它必须是 iterable，返回可迭代对象中最小的元素；如果提供了两个及以上的位置参数，则返回最小的位置参数。

有两个可选只能用关键字的实参。key 实参指定排序函数用的参数，如传给 list.sort() 的。default 实参是当可迭代对象为空时返回的值。如果可迭代对象为空，并且没有给 default ，则会触发 ValueError。

如果有多个最小元素，则此函数将返回第一个找到的。这和其他稳定排序工具如 sorted(iterable, key=keyfunc)[0] 和 heapq.nsmallest(1, iterable, key=keyfunc) 保持一致。

3.4 新版功能: keyword-only 实参 default 。

在 3.8 版更改: key 可以为 None。

next(iterator[, default])

通过调用 iterator 的 __next__() 方法获取下一个元素。如果迭代器耗尽，则返回给定的 default，如果没有默认值则触发 StopIteration。

class object

返回一个没有特征的新对象。object 是所有类的基类。它具有所有 Python 类实例的通用方法。这个函数不接受任何实参。

注解

由于 object 没有 __dict__，因此无法将任意属性赋给 object 的实例。

oct(x)

将一个整数转变为一个前缀为“0o”的八进制字符串。结果是一个合法的 Python 表达式。如果 x 不是 Python 的 int 对象，那它需要定义 __index__() 方法返回一个整数。一些例子：

>>> oct(8)
'0o10'
>>> oct(-56)
'-0o70'

如果要将整数转换为八进制字符串，并可选择有无“0o”前缀，则可以使用如下方法：

>>> '%#o' % 10, '%o' % 10
('0o12', '12')
>>> format(10, '#o'), format(10, 'o')
('0o12', '12')
>>> f'{10:#o}', f'{10:o}'
('0o12', '12')

另见 format() 获取更多信息。

open(file, mode='r', buffering=- 1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

打开 file 并返回对应的 file object。 如果该文件不能被打开，则引发 OSError。 请参阅 读写文件 获取此函数的更多用法示例。

file 是一个 path-like object，表示将要打开的文件的路径（绝对路径或者当前工作目录的相对路径），也可以是要被封装的整数类型文件描述符。（如果是文件描述符，它会随着返回的 I/O 对象关闭而关闭，除非 closefd 被设为 False 。）

mode 是一个可选字符串，用于指定打开文件的模式。默认值是 'r' ，这意味着它以文本模式打开并读取。其他常见模式有：写入 'w' （截断已经存在的文件）；排它性创建 'x' ；追加写 'a' （在 一些 Unix 系统上，无论当前的文件指针在什么位置，所有 写入都会追加到文件末尾）。在文本模式，如果 encoding 没有指定，则根据平台来决定使用的编码：使用 locale.getpreferredencoding(False) 来获取本地编码。（要读取和写入原始字节，请使用二进制模式并不要指定 encoding。）可用的模式有：

字符	意义
'r'	读取（默认）
'w'	写入，并先截断文件
'x'	排它性创建，如果文件已存在则失败
'a'	写入，如果文件存在则在末尾追加
'b'	二进制模式
't'	文本模式（默认）
'+'	打开用于更新（读取与写入）

默认模式为 'r' (打开用于读取文本，与 'rt' 同义)。 模式 'w+' 与 'w+b' 将打开文件并清空内容。 模式 'r+' 与 'r+b' 将打开文件并不清空内容。

正如在 概述 中提到的，Python区分二进制和文本I/O。以二进制模式打开的文件（包括 mode 参数中的 'b' ）返回的内容为 bytes 对象，不进行任何解码。在文本模式下（默认情况下，或者在 mode 参数中包含 't' ）时，文件内容返回为 str ，首先使用指定的 encoding （如果给定）或者使用平台默认的的字节编码解码。

此外还允许使用一个模式字符 'U'，该字符已不再具有任何效果，并被视为已弃用。 之前它会在文本模式中启用 universal newlines，这在 Python 3.0 中成为默认行为。 请参阅 newline 形参的文档了解更多细节。

注解

Python不依赖于底层操作系统的文本文件概念;所有处理都由Python本身完成，因此与平台无关。

buffering 是一个可选的整数，用于设置缓冲策略。传递0以切换缓冲关闭（仅允许在二进制模式下），1选择行缓冲（仅在文本模式下可用），并且>1的整数以指示固定大小的块缓冲区的大小（以字节为单位）。如果没有给出 buffering 参数，则默认缓冲策略的工作方式如下:

• 二进制文件以固定大小的块进行缓冲；使用启发式方法选择缓冲区的大小，尝试确定底层设备的“块大小”或使用 io.DEFAULT_BUFFER_SIZE。在许多系统上，缓冲区的长度通常为4096或8192字节。

• “交互式”文本文件（ isatty() 返回 True 的文件）使用行缓冲。其他文本文件使用上述策略用于二进制文件。

encoding 是用于解码或编码文件的编码的名称。这应该只在文本模式下使用。默认编码是依赖于平台的（不 管 locale.getpreferredencoding() 返回何值），但可以使用任何Python支持的 text encoding 。有关支持的编码列表，请参阅 codecs 模块。

errors 是一个可选的字符串参数，用于指定如何处理编码和解码错误 - 这不能在二进制模式下使用。可以使用各种标准错误处理程序（列在 错误处理方案 ），但是使用 codecs.register_error() 注册的任何错误处理名称也是有效的。标准名称包括:

• 如果存在编码错误，'strict' 会引发 ValueError 异常。 默认值 None 具有相同的效果。

• 'ignore' 忽略错误。请注意，忽略编码错误可能会导致数据丢失。

• 'replace' 会将替换标记（例如 '?' ）插入有错误数据的地方。

• 'surrogateescape' 将表示任何不正确的字节作为Unicode专用区中的代码点，范围从U+DC80到U+DCFF。当在写入数据时使用 surrogateescape 错误处理程序时，这些私有代码点将被转回到相同的字节中。这对于处理未知编码的文件很有用。

• 只有在写入文件时才支持 'xmlcharrefreplace'。编码不支持的字符将替换为相应的XML字符引用 &#nnn;。

• 'backslashreplace' 用Python的反向转义序列替换格式错误的数据。

• 'namereplace' （也只在编写时支持）用 \N{...} 转义序列替换不支持的字符。

newline 控制 universal newlines 模式如何生效（它仅适用于文本模式）。它可以是 None，''，'\n'，'\r' 和 '\r\n'。它的工作原理:

• 从流中读取输入时，如果 newline 为 None，则启用通用换行模式。输入中的行可以以 '\n'，'\r' 或 '\r\n' 结尾，这些行被翻译成 '\n' 在返回呼叫者之前。如果它是 ''，则启用通用换行模式，但行结尾将返回给调用者未翻译。如果它具有任何其他合法值，则输入行仅由给定字符串终止，并且行结尾将返回给未调用的调用者。

• 将输出写入流时，如果 newline 为 None，则写入的任何 '\n' 字符都将转换为系统默认行分隔符 os.linesep。如果 newline 是 '' 或 '\n'，则不进行翻译。如果 newline 是任何其他合法值，则写入的任何 '\n' 字符将被转换为给定的字符串。

如果 closefd 是 False 并且给出了文件描述符而不是文件名，那么当文件关闭时，底层文件描述符将保持打开状态。如果给出文件名则 closefd 必须为 True （默认值），否则将引发错误。

可以通过传递可调用的 opener 来使用自定义开启器。然后通过使用参数（ file，flags ）调用 opener 获得文件对象的基础文件描述符。 opener 必须返回一个打开的文件描述符（使用 os.open as opener 时与传递 None 的效果相同）。

新创建的文件是 不可继承的。

下面的示例使用 os.open() 函数的 dir_fd 的形参，从给定的目录中用相对路径打开文件:

>>> import os
>>> dir_fd = os.open('somedir', os.O_RDONLY)
>>> def opener(path, flags):
...     return os.open(path, flags, dir_fd=dir_fd)
...
>>> with open('spamspam.txt', 'w', opener=opener) as f:
...     print('This will be written to somedir/spamspam.txt', file=f)
...
>>> os.close(dir_fd)  # don't leak a file descriptor

open() 函数所返回的 file object 类型取决于所用模式。 当使用 open() 以文本模式 ('w', 'r', 'wt', 'rt' 等) 打开文件时，它将返回 io.TextIOBase (特别是 io.TextIOWrapper) 的一个子类。 当使用缓冲以二进制模式打开文件时，返回的类是 io.BufferedIOBase 的一个子类。 具体的类会有多种：在只读的二进制模式下，它将返回 io.BufferedReader；在写入二进制和追加二进制模式下，它将返回 io.BufferedWriter，而在读/写模式下，它将返回 io.BufferedRandom。 当禁用缓冲时，则会返回原始流，即 io.RawIOBase 的一个子类 io.FileIO。

另请参阅文件操作模块，例如 fileinput、io （声明了 open()）、os、os.path、tempfile 和 shutil。

引发一个 审计事件 open 附带参数 file, mode, flags。

mode 与 flags 参数可以在原始调用的基础上被修改或传递。

在 3.3 版更改:

• 增加了 opener 形参。

• 增加了 'x' 模式。

• 过去触发的 IOError，现在是 OSError 的别名。

• 如果文件已存在但使用了排它性创建模式（ 'x' ），现在会触发 FileExistsError。

在 3.4 版更改:

• 文件现在禁止继承。

Deprecated since version 3.4, removed in version 3.10: 'U' 模式。

在 3.5 版更改:

• 如果系统调用被中断，但信号处理程序没有触发异常，此函数现在会重试系统调用，而不是触发 InterruptedError 异常（原因详见 PEP 475）。

• 增加了 'namereplace' 错误处理接口。

在 3.6 版更改:

• 增加对实现了 os.PathLike 对象的支持。

• 在 Windows 上，打开一个控制台缓冲区将返回 io.RawIOBase 的子类，而不是 io.FileIO。

ord(c)

对表示单个 Unicode 字符的字符串，返回代表它 Unicode 码点的整数。例如 ord('a') 返回整数 97， ord('€') （欧元符号）返回 8364 。这是 chr() 的逆函数。

pow(base, exp[, mod])

返回 base 的 exp 次幂；如果 mod 存在，则返回 base 的 exp 次幂对 mod 取余（比 pow(base, exp) % mod 更高效）。 两参数形式 pow(base, exp) 等价于乘方运算符: base**exp。

参数必须具有数值类型。 对于混用的操作数类型，则将应用双目算术运算符的类型强制转换规则。 对于 int 操作数，结果具有与操作数相同的类型（强制转换后），除非第二个参数为负值；在这种情况下，所有参数将被转换为浮点数并输出浮点数结果。 例如，10**2 返回 100，但 10**-2 返回 0.01。

对于 int 操作数 base 和 exp，如果给出 mod，则 mod 必须为整数类型并且 mod 必须不为零。 如果给出 mod 并且 exp 为负值，则 base 必须相对于 mod 不可整除。 在这种情况下，将会返回 pow(inv_base, -exp, mod)，其中 inv_base 为 base 的倒数对 mod 取余。

下面的例子是 38 的倒数对 97 取余:

>>> pow(38, -1, mod=97)
23
>>> 23 * 38 % 97 == 1
True

在 3.8 版更改: 对于 int 操作数，三参数形式的 pow 现在允许第二个参数为负值，即可以计算倒数的余数。

在 3.8 版更改: 允许关键字参数。 之前只支持位置参数。

print(*objects, sep=' ', end='\\n', file=sys.stdout, flush=False)

将 objects 打印到 file 指定的文本流，以 sep 分隔并在末尾加上 end。 sep, end, file 和 flush 如果存在，它们必须以关键字参数的形式给出。

所有非关键字参数都会被转换为字符串，就像是执行了 str() 一样，并会被写入到流，以 sep 且在末尾加上 end。 sep 和 end 都必须为字符串；它们也可以为 None，这意味着使用默认值。 如果没有给出 objects，则 print() 将只写入 end。

file 参数必须是一个具有 write(string) 方法的对象；如果参数不存在或为 None，则将使用 sys.stdout。 由于要打印的参数会被转换为文本字符串，因此 print() 不能用于二进制模式的文件对象。 对于这些对象，应改用 file.write(...)。

输出是否被缓存通常决定于 file，但如果 flush 关键字参数为真值，流会被强制刷新。

在 3.3 版更改: 增加了 flush 关键字参数。

class property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

返回 property 属性。

fget 是获取属性值的函数。 fset 是用于设置属性值的函数。 fdel 是用于删除属性值的函数。并且 doc 为属性对象创建文档字符串。

一个典型的用法是定义一个托管属性 x:

class C:
    def __init__(self):
        self._x = None

    def getx(self):
        return self._x

    def setx(self, value):
        self._x = value

    def delx(self):
        del self._x

    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

如果 c 是 C 的实例，c.x 将调用getter，c.x = value 将调用setter， del c.x 将调用deleter。

如果给出，doc 将成为该 property 属性的文档字符串。 否则该 property 将拷贝 fget 的文档字符串（如果存在）。 这令使用 property() 作为 decorator 来创建只读的特征属性可以很容易地实现:

class Parrot:
    def __init__(self):
        self._voltage = 100000

    @property
    def voltage(self):
        """Get the current voltage."""
        return self._voltage

以上 @property 装饰器会将 voltage() 方法转化为一个具有相同名称的只读属性的 "getter"，并将 voltage 的文档字符串设置为 "Get the current voltage."

特征属性对象具有 getter, setter 以及 deleter 方法，它们可用作装饰器来创建该特征属性的副本，并将相应的访问函数设为所装饰的函数。 这最好是用一个例子来解释:

class C:
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self):
        """I'm the 'x' property."""
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

    @x.deleter
    def x(self):
        del self._x

上述代码与第一个例子完全等价。 注意一定要给附加函数与原始的特征属性相同的名称 (在本例中为 x。)

返回的特征属性对象同样具有与构造器参数相对应的属性 fget, fset 和 fdel。

在 3.5 版更改: 特征属性对象的文档字符串现在是可写的。

class range(stop)

class range(start, stop[, step])

虽然被称为函数，但 range 实际上是一个不可变的序列类型，参见在 range 对象 与 序列类型 --- list, tuple, range 中的文档说明。

repr(object)

返回包含一个对象的可打印表示形式的字符串。 对于许多类型来说，该函数会尝试返回的字符串将会与该对象被传递给 eval() 时所生成的对象具有相同的值，在其他情况下表示形式会是一个括在尖括号中的字符串，其中包含对象类型的名称与通常包括对象名称和地址的附加信息。 类可以通过定义 __repr__() 方法来控制此函数为它的实例所返回的内容。

reversed(seq)

返回一个反向的 iterator。 seq 必须是一个具有 __reversed__() 方法的对象或者是支持该序列协议（具有从 0 开始的整数类型参数的 __len__() 方法和 __getitem__() 方法）。

round(number[, ndigits])

返回 number 舍入到小数点后 ndigits 位精度的值。 如果 ndigits 被省略或为 None，则返回最接近输入值的整数。

对于支持 round() 的内置类型，值会被舍入到最接近的 10 的负 ndigits 次幂的倍数；如果与两个倍数的距离相等，则选择偶数 (因此，round(0.5) 和 round(-0.5) 均为 0 而 round(1.5) 为 2)。 任何整数值都可作为有效的 ndigits (正数、零或负数)。 如果 ndigits 被省略或为 None 则返回值将为整数。 否则返回值与 number 的类型相同。

对于一般的 Python 对象 number, round 将委托给 number.__round__。

注解

对浮点数执行 round() 的行为可能会令人惊讶：例如，round(2.675, 2) 将给出 2.67 而不是期望的 2.68。 这不算是程序错误：这一结果是由于大多数十进制小数实际上都不能以浮点数精确地表示。 请参阅 浮点算术：争议和限制 了解更多信息。

class set([iterable])

返回一个新的 set 对象，可以选择带有从 iterable 获取的元素。 set 是一个内置类型。 请查看 set 和 集合类型 --- set, frozenset 获取关于这个类的文档。

有关其他容器请参看内置的 frozenset, list, tuple 和 dict 类，以及 collections 模块。

setattr(object, name, value)

此函数与 getattr() 两相对应。 其参数为一个对象、一个字符串和一个任意值。 字符串指定一个现有属性或者新增属性。 函数会将值赋给该属性，只要对象允许这种操作。 例如，setattr(x, 'foobar', 123) 等价于 x.foobar = 123。

class slice(stop)

class slice(start, stop[, step])

Return a slice object representing the set of indices specified by range(start, stop, step). The start and step arguments default to None. Slice objects have read-only data attributes start, stop and step which merely return the argument values (or their default). They have no other explicit functionality; however they are used by NumPy and other third party packages. Slice objects are also generated when extended indexing syntax is used. For example: a[start:stop:step] or a[start:stop, i]. See itertools.islice() for an alternate version that returns an iterator.

sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

根据 iterable 中的项返回一个新的已排序列表。

具有两个可选参数，它们都必须指定为关键字参数。

key 指定带有单个参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。 默认值为 None (直接比较元素)。

reverse 为一个布尔值。 如果设为 True，则每个列表元素将按反向顺序比较进行排序。

使用 functools.cmp_to_key() 可将老式的 cmp 函数转换为 key 函数。

内置的 sorted() 确保是稳定的。 如果一个排序确保不会改变比较结果相等的元素的相对顺序就称其为稳定的 --- 这有利于进行多重排序（例如先按部门、再按薪级排序）。

有关排序示例和简要排序教程，请参阅 排序指南 。

@staticmethod

将方法转换为静态方法。

静态方法不会接收隐式的第一个参数。要声明一个静态方法，请使用此语法

class C:
    @staticmethod
    def f(arg1, arg2, ...): ...

@staticmethod 这样的形式称为函数的 decorator -- 详情参阅 函数定义。

静态方法的调用可以在类上进行 (例如 C.f()) 也可以在实例上进行 (例如 C().f())。

Python中的静态方法与Java或C ++中的静态方法类似。另请参阅 classmethod() ，用于创建备用类构造函数的变体。

像所有装饰器一样，也可以像常规函数一样调用 staticmethod ，并对其结果执行某些操作。比如某些情况下需要从类主体引用函数并且您希望避免自动转换为实例方法。对于这些情况，请使用此语法:

class C:
    builtin_open = staticmethod(open)

想了解更多有关静态方法的信息，请参阅 标准类型层级结构 。

class str(object='')

class str(object=b'', encoding='utf-8', errors='strict')

返回一个 str 版本的 object 。有关详细信息，请参阅 str() 。

str 是内置字符串 class 。更多关于字符串的信息查看 文本序列类型 --- str。

sum(iterable, /, start=0)

从 start 开始自左向右对 iterable 的项求和并返回总计值。 iterable 的项通常为数字，而 start 值则不允许为字符串。

对某些用例来说，存在 sum() 的更好替代。 拼接字符串序列的更好更快方式是调用 ''.join(sequence)。 要以扩展精度对浮点值求和，请参阅 math.fsum()。 要拼接一系列可迭代对象，请考虑使用 itertools.chain()。

在 3.8 版更改: start 形参可用关键字参数形式来指定。

super([type[, object-or-type]])

返回一个代理对象，它会将方法调用委托给 type 的父类或兄弟类。 这对于访问已在类中被重载的继承方法很有用。

object-or-type 确定用于搜索的 method resolution order。 搜索会从 type 之后的类开始。

举例来说，如果 object-or-type 的 __mro__ 为 D -> B -> C -> A -> object 并且 type 的值为 B，则 super() 将会搜索 C -> A -> object。

object-or-type 的 __mro__ 属性列出了 getattr() 和 super() 所共同使用的方法解析搜索顺序。 该属性是动态的，可以在任何继承层级结构发生更新的时候被改变。

如果省略第二个参数，则返回的超类对象是未绑定的。 如果第二个参数为一个对象，则 isinstance(obj, type) 必须为真值。 如果第二个参数为一个类型，则 issubclass(type2, type) 必须为真值（这适用于类方法）。

super 有两个典型用例。 在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的名称，从而令代码更易维护。 这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。

第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。 此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支持单继承的语言中是不存在的。 这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方法。 好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时确定的，也因为该顺序要适应类层级结构的更改，还因为该顺序可能包含在运行时之前未知的兄弟类）。

对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的:

class C(B):
    def method(self, arg):
        super().method(arg)    # This does the same thing as:
                               # super(C, self).method(arg)

除了方法查找之外，super() 也可用于属性查找。 一个可能的应用场合是在上级或同级类中调用 描述器。

请注意 super() 是作为显式加点属性查找的绑定过程的一部分来实现的，例如 super().__getitem__(name)。 它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。 对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语句或操作符进行隐式查找时则未被定义。

还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。 两个参数的形式明确指定参数并进行相应的引用。 零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。

对于有关如何使用 super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。

class tuple([iterable])

虽然被称为函数，但 tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在 元组 与 序列类型 --- list, tuple, range 中的文档说明。

class type(object)

class type(name, bases, dict)

传入一个参数时，返回 object 的类型。 返回值是一个 type 对象，通常与 object.__class__ 所返回的对象相同。

推荐使用 isinstance() 内置函数来检测对象的类型，因为它会考虑子类的情况。

传入三个参数时，返回一个新的 type 对象。 这在本质上是 class 语句的一种动态形式。 name 字符串即类名并且会成为 __name__ 属性；bases 元组列出基类并且会成为 __bases__ 属性；而 dict 字典为包含类主体定义的命名空间并且会被复制到一个标准字典成为 __dict__ 属性。 例如，下面两条语句会创建相同的 type 对象:

>>> class X:
...     a = 1
...
>>> X = type('X', (object,), dict(a=1))

另请参阅 类型对象。

在 3.6 版更改: type 的子类如果未重载 type.__new__，将不再能使用一个参数的形式来获取对象的类型。

vars([object])

返回模块、类、实例或任何其它具有 __dict__ 属性的对象的 __dict__ 属性。

模块和实例这样的对象具有可更新的 __dict__ 属性；但是，其它对象的 __dict__ 属性可能会设为限制写入（例如，类会使用 types.MappingProxyType 来防止直接更新字典）。

不带参数时，vars() 的行为类似 locals()。 请注意，locals 字典仅对于读取起作用，因为对 locals 字典的更新会被忽略。

如果指定了一个对象但它没有 __dict__ 属性（例如，当它所属的类定义了 __slots__ 属性时）则会引发 TypeError 异常。

zip(*iterables, strict=False)

Iterate over several iterables in parallel, producing tuples with an item from each one.

Example:

>>> for item in zip([1, 2, 3], ['sugar', 'spice', 'everything nice']):
...     print(item)
...
(1, 'sugar')
(2, 'spice')
(3, 'everything nice')

More formally: zip() returns an iterator of tuples, where the i-th tuple contains the i-th element from each of the argument iterables.

Another way to think of zip() is that it turns rows into columns, and columns into rows. This is similar to transposing a matrix.

zip() is lazy: The elements won't be processed until the iterable is iterated on, e.g. by a for loop or by wrapping in a list.

One thing to consider is that the iterables passed to zip() could have different lengths; sometimes by design, and sometimes because of a bug in the code that prepared these iterables. Python offers three different approaches to dealing with this issue:

• By default, zip() stops when the shortest iterable is exhausted. It will ignore the remaining items in the longer iterables, cutting off the result to the length of the shortest iterable:

  >>> list(zip(range(3), ['fee', 'fi', 'fo', 'fum']))
  [(0, 'fee'), (1, 'fi'), (2, 'fo')]
  

• zip() is often used in cases where the iterables are assumed to be of equal length. In such cases, it's recommended to use the strict=True option. Its output is the same as regular zip():

  >>> list(zip(('a', 'b', 'c'), (1, 2, 3), strict=True))
  [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
  

  Unlike the default behavior, it checks that the lengths of iterables are identical, raising a ValueError if they aren't:

  >>> list(zip(range(3), ['fee', 'fi', 'fo', 'fum'], strict=True))
  Traceback (most recent call last):
    ...
  ValueError: zip() argument 2 is longer than argument 1
  

  Without the strict=True argument, any bug that results in iterables of different lengths will be silenced, possibly manifesting as a hard-to-find bug in another part of the program.

• Shorter iterables can be padded with a constant value to make all the iterables have the same length. This is done by itertools.zip_longest().

Edge cases: With a single iterable argument, zip() returns an iterator of 1-tuples. With no arguments, it returns an empty iterator.

Tips and tricks:

• The left-to-right evaluation order of the iterables is guaranteed. This makes possible an idiom for clustering a data series into n-length groups using zip(*[iter(s)]*n, strict=True). This repeats the same iterator n times so that each output tuple has the result of n calls to the iterator. This has the effect of dividing the input into n-length chunks.

• zip() 与 * 运算符相结合可以用来拆解一个列表:

  >>> x = [1, 2, 3]
  >>> y = [4, 5, 6]
  >>> list(zip(x, y))
  [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
  >>> x2, y2 = zip(*zip(x, y))
  >>> x == list(x2) and y == list(y2)
  True
  

在 3.10 版更改: Added the strict argument.

__import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=(), level=0)

注解

与 importlib.import_module() 不同，这是一个日常 Python 编程中不需要用到的高级函数。

此函数会由 import 语句发起调用。 它可以被替换 (通过导入 builtins 模块并赋值给 builtins.__import__) 以便修改 import 语句的语义，但是 强烈 不建议这样做，因为使用导入钩子 (参见 PEP 302) 通常更容易实现同样的目标，并且不会导致代码问题，因为许多代码都会假定所用的是默认实现。 同样也不建议直接使用 __import__() 而应该用 importlib.import_module()。

该函数会导入 name 模块，有可能使用给定的 globals 和 locals 来确定如何在包的上下文中解读名称。 fromlist 给出了应该从由 name 指定的模块导入对象或子模块的名称。 标准实现完全不使用其 locals 参数，而仅使用 globals 参数来确定 import 语句的包上下文。

level 指定是使用绝对还是相对导入。 0 (默认值) 意味着仅执行绝对导入。 level 为正数值表示相对于模块调用 __import__() 的目录，将要搜索的父目录层数 (详情参见 PEP 328)。

当 name 变量的形式为 package.module 时，通常将会返回最高层级的包（第一个点号之前的名称），而 不是 以 name 命名的模块。 但是，当给出了非空的 fromlist 参数时，则将返回以 name 命名的模块。

例如，语句 import spam 的结果将为与以下代码作用相同的字节码:

spam = __import__('spam', globals(), locals(), [], 0)

语句 import spam.ham 的结果将为以下调用:

spam = __import__('spam.ham', globals(), locals(), [], 0)

请注意在这里 __import__() 是如何返回顶层模块的，因为这是通过 import 语句被绑定到特定名称的对象。

另一方面，语句 from spam.ham import eggs, sausage as saus 的结果将为

_temp = __import__('spam.ham', globals(), locals(), ['eggs', 'sausage'], 0)
eggs = _temp.eggs
saus = _temp.sausage

在这里， spam.ham 模块会由 __import__() 返回。 要导入的对象将从此对象中提取并赋值给它们对应的名称。

如果您只想按名称导入模块（可能在包中），请使用 importlib.import_module()

在 3.3 版更改: Negative values for level are no longer supported (which also changes the default value to 0).

在 3.9 版更改: 当使用了命令行参数 -E 或 -I 时，环境变量 PYTHONCASEOK 现在将被忽略。

脚注

1

解析器只接受 Unix 风格的行结束符。如果您从文件中读取代码，请确保用换行符转换模式转换 Windows 或 Mac 风格的换行符。