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python函数与模块6 python基础教程函数

IT技术函数

Python函数和模块的定义与使用，包括变量的类型及匿名函数用法 函数是组织好 ， 可重复使用的，用来实现相关功能的代码段
函数提高了代码的重复利用率和应用的模块性 。
除Python自带的函数之外，也可以自己创建函数 ， 叫做自定义函数
语法：
函数代码块以def开头
参数为输入值 ， 放于函数名后口号里面 ，
函数内容以冒号:开始 ， 函数体缩进 ， return返回输出值
函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值，此时，如果多个函数则不需要按照指定顺序 。
在定义函数时 ， 指定参数默认值 。调用时如果不传入参数，则使用默认值
不定长部分如果没有指定参数，传入是一个空元组
加了两个星号**的参数会以字典的形式导入
/用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式 。
3.8版本之后的才能使用
不使用def定义函数，没有函数名
lamdba主体时一个表达式，而不是代码块，函数体比def简单很多
定义在函数内部的为局部变量，仅能在函数内部使用
定义在函数外部的为全局变量，可在全局使用
模块是将包含所有定义的函数和变量的文件，一般将同类功能的函数组和在一起称为模块 。
模块需要导入后，在调用相应函数进行使用
【python函数与模块6 python基础教程函数】 模块导入的方法：
从模块中导入一个指定的部分
把一个模块的所有内容全都导入
Python基础之查看Python库、函数和模块1.dir函数式可以查看对象的属性
使用方法很简单，举os类型为例 ， 在Python命令窗口输入 dir(‘os’) 即可查看os模块的属性
打开cmd命令窗口：
2.如何查看对象某个属性的帮助文档：两种方法如下：
3.如何查看某个对象的详细：
3.如何查看某个对象的函数：
列出Python模块中的所有函数问题，怎么解决比如，sys模块： import sys
sys.argv 是一个 list,包含所有的命令行参数.
sys.stdout sys.stdin sys.stderr 分别表示标准输入输出,错误输出的文件对象.
sys.stdin.readline() 从标准输入读一行 sys.stdout.write("a") 屏幕输出a
sys.exit(exit_code) 退出程序
sys.modules 是一个dictionary，表示系统中所有可用的module
sys.platform 得到运行的操作系统环境
sys.path 是一个list,指明所有查找module ， package的路径.
操作系统相关的调用和操作: import os
os.environ 一个dictionary 包含环境变量的映射关系
os.environ["HOME"] 可以得到环境变量HOME的值
os.chdir(dir) 改变当前目录 os.chdir('d:\\outlook')
注意windows下用到转义
os.getcwd() 得到当前目录
os.getegid() 得到有效组id os.getgid() 得到组id
os.getuid() 得到用户id os.geteuid() 得到有效用户id
os.setegid os.setegid() os.seteuid() os.setuid()
os.getgruops() 得到用户组名称列表
os.getlogin() 得到用户登录名称
os.getenv 得到环境变量
os.putenv 设置环境变量
os.umask 设置umask
os.system(cmd) 利用系统调用，运行cmd命令
内置模块(不用import就可以直接使用)常用内置函数：
help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型
callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用
repr(obj) 得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝
eval_r(str) 表示合法的python表达式，返回这个表达式
dir(obj) 查看obj的name space中可见的name
hasattr(obj,name) 查看一个obj的name space中是否有name
getattr(obj,name) 得到一个obj的name space中的一个name
setattr(obj,name,value) 为一个obj的name
space中的一个name指向vale这个object
delattr(obj,name) 从obj的name space中删除一个name
vars(obj) 返回一个object的name space 。用dictionary表示
locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示
globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示
type(obj) 查看一个obj的类型
isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance
issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类
##################类型转换##################
chr(i) 把一个ASCII数值,变成字符
ord(i) 把一个字符或者unicode字符,变成ASCII数值
oct(x) 把整数x变成八进制表示的字符串
hex(x) 把整数x变成十六进制表示的字符串
str(obj) 得到obj的字符串描述
list(seq) 把一个sequence转换成一个list
tuple(seq) 把一个sequence转换成一个tuple
dict(),dict(list) 转换成一个dictionary
int(x) 转换成一个integer
long(x) 转换成一个long interger
float(x) 转换成一个浮点数
complex(x) 转换成复数
max(...) 求最大值
min(...) 求最小值
python模块与函数的区别和联系？Python模块和Python函数都是Python中的重要概念，但是它们的作用和用法有所不同 。
Python模块指的是包含Python代码的文件，通常以.py文件扩展名结尾 。模块中可以包含多个函数、类和变量等，并且可以通过导入该模块来访问其中的内容 。Python中有许多内置的模块，如math、random等，也可以自定义模块 。模块的作用是将功能封装在一个文件中，方便代码管理和重用 。
Python函数是一段可重复使用的代码块，它接受输入参数并执行一系列操作，最后返回一个输出值 。函数可以接受任意数量的输入参数 ， 也可以返回任意数量的输出值 。函数的作用是将一些重复的代码封装在一起，方便代码重用和维护 。
模块和函数之间的联系在于，一个模块可以包含多个函数 ， 而函数通常定义在模块中 。在Python中，可以通过导入模块来使用其中的函数 。例如 ， 如果有一个名为example.py的模块，其中包含一个名为add的函数 ， 可以使用以下代码导入该模块并调用该函数：
import example
result = example.add(2, 3)
此外，Python中还可以定义在函数内部的函数（也称为嵌套函数），这些函数可以在包含它们的函数中使用，但在函数外部无法访问 。
模块和函数一个意思么python函数与模块6我python函数与模块6的观点：同具体语言有关 。
一般模块是抽象的概念 ， 按照功能划分模块，尽可能保证每个模块互相独立 。这个一般同程序的逻辑设计有关，同具体语言关系不大 。但也有例外，如python语言内置了对模块的支持，对模块有明确的定义 ， 当然，这种情况下也可以按照自己的想法重新划分模块 。
而函数一般都有有明确的定义，有明确的语法 。函数没什么好讨论的，是纯粹的语法 。
一般模块里有多个函数 。当然，如果你愿意，也可以把一个几个模块写进一个大函数 。一般这种情况需要把函数拆开，分成几个函数，除非环境有硬性的要求 。对于python 模块，每个模块可以包含多个函数，但一个函数没法包含多个模块 。不过一个函数可以通过import导入其它模块的功能，尽管这些模块是在函数之外定义的 。
盘点Python常用的模块和包模块
1.定义
计算机在开发过程中 ， 代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里 。在python里，一个.py文件就是一个模块 。
2.优点：
提高代码的可维护性 。
提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用 。
引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块 。
避免函数名和变量名等名称冲突 。
python内建模块：
1.sys模块
2.random模块
3.os模块：
os.path:讲解
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近 。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法 。
访问：
颜色：
教程：
2.Seaborn：
它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表 。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感 。
访问：
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
访问：
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件 ， 而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图
访问：
讲解：
5.TVTK：
TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组 。
VTK () 是一套三维的数据可视化工具 ， 它由C编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解：
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用 。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可） 。
访问：
讲解：
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发 。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目 。
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1.Tornado
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2.Flask
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3.Web.py
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5.cherrypy
6.jinjs
GUI 图形界面
1.Tkinter
2.wxPython
3.PyGTK
4.PyQt
5.PySide
科学计算
教程
1.numpy
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2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
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3.SciPy
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