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纯函数加法器python 用python写加法函数

IT技术Python

python常用函数包有哪些？一些python常用函数包：
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库 。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库 。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数 。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口 。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务 。Botocore 还是 AWS-CLI 的基?。笳呶?AWS 提供统一的命令行界面 。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库 。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用 ， 因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改 。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer 。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写 。
pip很容易使用 。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可 。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取 。该文件能选择包含所需版本的详细规范 。大多数 Python 项目都包含这样的文件 。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统 ， 反之亦然 。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展 。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块 。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上 。它让 Web 请求变得非常简单 。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包 。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多 。后者更偏底层 ， 并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项 。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它 。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为 。
8、Idna
根据其 PyPI 页面 ， idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持 。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode 。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串 。ToUnicode则逆转该过程 。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式 。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它 。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML 。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内 。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用 。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写 ， 它就像是数据序列化的教父 。它来自电信行业 。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本 。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等 。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法 。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集 。比如说 ， 需要分析大量随机文本时，这会很有用 。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它 。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现 。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用 。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用 。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素 。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具 。不过 ， 其文档很糟糕 。它没有清晰描述它的用途 ， 并且文档中包含无效链接 。最好的信息源是这个站点 ， 特别是这个创建 Python 包的指南 。
16、Pytz
【纯函数加法器python 用python写加法函数】像dateutils一样 ， 这个库可帮助你处理日期和时间 。有时候，时区处理起来可能很麻烦 。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些 。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行 。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport 。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块 。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
更多Python知识请关注Python自学网
python基?。耗谥煤⒎椒ā⒆遄址笕?/h2>在写python程序时纯函数加法器python ， 常能用到一些函数和方法纯函数加法器python，总结一下纯函数加法器python ， 保存起来纯函数加法器python，方便查询 。
一、内置函数
# abs()获取数字绝对值
# chr(i)数字转换为字符类型
# divmod() 获取两个数值纯函数加法器python的商和余数
# enumerate() 将可遍历序列组合为索引序列
# float()转换为浮点数
# format() 格式化字符串
# int()转换为整数
# input() 接受用户输入内容
# len() 计算元素个数
# max() 返回最大值
# min() 返回最小值
# math.ceil() 返回指定数值的上舍整数
# open()打开文件并返回文件对象
# pow() 幂运算
# print()打印输出
# range() 生成器
# reversed()反转所有元素
# round()四舍五入求值
# sorted()对可迭代对象进行排序
# str() 转换为字符串
# sum() 求和
# set() 创建集合
# tuple() 将序列转换为元组
# zip()将可迭代对象打包成元组
二、方法
# append() 添加列表元素
# capitalize()首字母转换为大写
# count()字符出现次数
# close() 关闭文件
# decode() 解码字符串
# dict.keys() 获取字典所有的键
# find()字符串首次出现的索引
# f.read() 读取文件内容
# dict.update()更新字典
# dict.items() 获取字典键/值对
# dict.get() 返回指定键的值
# encode() 编码字符串
# list.sort() 排序列表元素
# index() 元素首次出现的索引
# isdigit() 判断字符串是否只由数字组成
# isupper() 是否所有字母都为大写
# isnum() 判断字符串是否由字母和数字组成
# islower() 是否所有字母都为小写
# isdecimal() 检查字符串是否只包含十进制字符
# isalpha() 检测字符串是否为纯字母
# random.shuffle()随机排序
# random.sample()返回无重复随机数列表
# random.choice() 返回一个随机元素
# random.randint() 生成指定范围的随机整数
# random.randrange() 生成指定范围的指定递增基数随机整数
# pop() 删除列表中的元素
# remove()删除列表中的指定元素
# strip()去除空格
# lstrip()去除左侧空格
# rstrip() 去除右侧空格
# readline() 读取单行内容
# root.after() Tkinter中等待一段时间后再执行命令
# str.isnumeric() 验证字符串是否为数字（适用于Unicode）
# split()分割字符串
# ord() 将字符转换为整数
# replace() 字符串替换
# ljust() 左对齐填充
# rjust() 左对齐填充
# readlines() 读取所有行内容
# datetime.datetime.now() 返回指定时区的本地日期时间
# datetime.datetime.today() 获取当前本地日期的date对象
# datetime.utcnow() 返回当前UTC时间的datetime对象
# time.strptime()把时间字符串解析为元组
# time.time()返回当前时间的时间戳
# time.sleep()暂停指定秒数
# time.strftime() 返回指定格式的日期字符串
# time.mktime() 接收时间元组并返回时间戳
# os.getcwd() 获取当前工作目录
# os.listdir() 获取指定路径下的目录和文件列表
# os.makedirs() 递归创建目录
# os.rename() 重命名目录或文件
# os.path.exists() 判断路径是否存在
# upper() 全部转换为大写字母
# lower()全部转换为小写字母
# sys.stdout.write() 标准输出打印
# sys.stdout.flush()刷新输出
# shutil.copy() 复制单个文件到另一文件或目录
# write() 写入文件内容
# winsound.Beep() 打开电脑扬声器
# zfill() 在字符串前面填充0
三、循环语句
# break终止当前循环
# continue 终止本循环进入下一次循环
# with open() as file 以with语句打开文件（数据保存）
四、转义字符
\行尾续行符
\' 单引号
\'' 双引号
\a 响铃
\e 转义
\n 换行
\t 横向制表符
\f 换页
\xyy 十六进制yy代表的字符
\\反斜杠符号
\b 退格
\000 空
\v 纵向制表符
\r 回车
\0yy 八进制yy代表的字符
\other 其他的字符以普通格式输出
Python 常用的标准库以及第三方库有哪些Python常用库大全，看看有没有你需要的 。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具 。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具 。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令 。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具 。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展 。
包管理
管理包和依赖的工具 。
pip – Python 包和依赖关系管理工具 。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具 。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具 。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具 。
wheel – Python 分发的新标准 ， 意在取代 eggs 。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理 。
warehouse – 下一代 PyPI 。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具 。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具 。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像） 。
分发
打包为可执行文件以便分发 。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台） 。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布 。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块 。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X） 。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows） 。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具 ， 可以在安装程序中打包 Python本身 。
构建工具
将源码编译成软件 。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用 。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具 。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具 。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具 。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具 。
SCons – 软件构建工具 。
交互式解析器
交互式 Python 解析器 。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python 。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器 。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上 。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测 。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型 。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型 。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块 。
pathlib – （Python3.4标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库 。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口 。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库 。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库 。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期 。
dateutil – Python datetime 模块的扩展 。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库 。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库 。灵感来自于Moment.js 。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间 。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义 。将时区数据库引入Python 。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作 。
文本处理
用于解析和操作文本的库 。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3 。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较 。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯 。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配 。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度 。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格 。
pyfiglet -figlet 的 Python实现 。
shortuuid – 一个生成器库 ， 用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID 。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串 。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库 。
万字干货，Python语法大合集 ， 一篇文章带你入门 这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白 。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉 。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释 。
Python当中的数字定义和其他语言一样纯函数加法器python：
我们分别使用 , -, *, /表示加减乘除四则运算符 。
这里要注意的是 ， 在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333 。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整 。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333 。目前Python2已经不再维护纯函数加法器python了，可以不用关心其中的细节 。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言 ， 如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的 。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼 。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数 。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题 ， 即使是两个整数相除 ， 并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数 。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除，Python会为我们保留去除余数的结果 。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示 。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序 。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假 。
用and表示与操作 ， or表示或操作 ， not表示非操作 。而不是C或者是Java当中的, || 和！ 。
在Python底层，True和False其实是1和0，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义 。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1，False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思 。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于 ， !=表示不等 。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and ， or之间的优先级，其中notandor 。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序 。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is 。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示 。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等 。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号 。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三 。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字 。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然 。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串，看个人喜好使用单引号或者是双引号 。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便 。
字符串也支持 操作，表示两个字符串相连 。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度 。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等 。不过要注意 ， 只有Python3.6以上的版本支持f操作 。
最后是None的判断 ， 在Python当中None也是一个对象 ， 所有为None的变量都会指向这个对象。根据我们前面所说的 ， 既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is 。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空 。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True 。比如0，""，[], {}, ()等 。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True 。
Python当中的标准输入输出是 input和print。
print会输出一个字符串 ， 如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出 。默认输出会自动换行 ， 如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入 。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ， 但是语法和C不同 ， 使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推 。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误 。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段 。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素 。得到的结果为[1, 3] 。如果步长设置成-1则代表反向遍历 。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1] 。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False 。可以使用del删除指定位置的元素 ， 或者可以使用remove方法 。
insert方法可以 指定位置插入元素 ， index方法可以查询某个元素第一次出现的下标 。
list可以进行加法运算 ， 两个list相加表示list当中的元素合并 。等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现 ， 可以使用 in关键字 ， 通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化 。和list不同， tuple是不可变对象。也就是说tuple一旦生成不可以改变 。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常 。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple，末尾必须加上逗号，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号，表示这是一个list。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b 。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list ， 我们可以改变这个list类型的元素 ， 这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C当中的map ， 即 存储key和value的键值对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key ， 获得value，等价于get方法 。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合 ， 会得到一个list 。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key 。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常 。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b) 。对于a和b交集的key会被b覆盖 ， a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key 。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除 。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化 。注意当我们使用{}的时候 ， 必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混 。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set 。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合 ， 所以它还支持一些集合交叉并补的操作 。
set还支持 超集和子集的判断 ， 我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中 。用copy可以拷贝一个set 。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式 。
如果我们要循环一个范围 ， 可以使用range 。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数 ， 则 代表迭代区间的首尾。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C类似，当条件为True时执行，为false时退出 。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常，我们可以在except后面限制异常的类型 。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型 。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件 。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ， 但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作 。并且如果文件异常，还会触发异常 。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义 。这里只有可迭代对象的介绍 ， 想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象 。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象 ， 但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素 。也可以将它转化成list类型，变成一个list 。
使用def关键字来定义函数 ， 我们在传参的时候如果指定函数内的参数名 ， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字 ， 表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤 。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类 。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径 。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块。这是尤其需要注意的 ， 不小心会导致很多奇怪的bug 。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ， property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念 ， 实例的英文是instance，对象的英文是object 。都是指类经过实例化之后得到的对象 。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法 。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入 ， 一样可以实现继承 。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止 。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外 ， 我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器 。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束 ， 原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了 。如果都能读懂并且理解的话 ， 那么Python这门语言就算是入门了 。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟 。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的 。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了 。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的 。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档 。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
纯函数加法器python的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于用python写加法函数、纯函数加法器python的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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