python神奇函数 python函数csdn

Python 有什么奇技淫巧

Python奇技淫巧

当发布python第三方package时, 并不希望代码中所有python神奇函数的函数或者class可以被外部import, 在 __init__.py 中添加 __all__ 属性,

该list中填写可以import的类或者函数名, 可以起到限制的import的作用, 防止外部import其python神奇函数他函数或者类

#!/usr/bin/env python

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

frombaseimportAPIBase

fromclientimportClient

fromdecoratorimportinterface, export, stream

fromserverimportServer

fromstorageimportStorage

fromutilimport(LogFormatter, disable_logging_to_stderr,

enable_logging_to_kids, info)

__all__ = ['APIBase','Client','LogFormatter','Server',

'Storage','disable_logging_to_stderr','enable_logging_to_kids',

'export','info','interface','stream']

with的魔力

with语句需要支持 上下文管理协议的对象 , 上下文管理协议包含 __enter__ 和 __exit__ 两个方法. with语句建立运行时上下文需要通过这两个方法执行 进入和退出 操作.

其中 上下文表达式 是跟在with之后的表达式, 该表示大返回一个上下文管理对象

# 常见with使用场景

withopen("test.txt","r")asmy_file:# 注意, 是__enter__()方法的返回值赋值给python神奇函数了my_file,

forlineinmy_file:

print line

详细原理可以查看这篇文章, 浅谈 Python 的 with 语句

知道具体原理, 我们可以自定义支持上下文管理协议的类, 类中实现 __enter__ 和 __exit__ 方法

#!/usr/bin/env python

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

classMyWith(object):

def__init__(self):

print"__init__ method"

def__enter__(self):

print"__enter__ method"

returnself# 返回对象给as后的变量

def__exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):

print"__exit__ method"

ifexc_tracebackisNone:

print"Exited without Exception"

returnTrue

else:

print"Exited with Exception"

returnFalse

deftest_with():

withMyWith()asmy_with:

print"running my_with"

print"------分割线-----"

withMyWith()asmy_with:

print"running before Exception"

raiseException

print"running after Exception"

if__name__ =='__main__':

test_with()

执行结果如下:

__init__ method

__enter__ method

running my_with

__exit__ method

ExitedwithoutException

------分割线-----

__init__ method

__enter__ method

running before Exception

__exit__ method

ExitedwithException

Traceback(most recent call last):

File"bin/python", line34,inmodule

exec(compile(__file__f.read(), __file__, "exec"))

File"test_with.py", line33,inmodule

test_with()

File"test_with.py", line28,intest_with

raiseException

Exception

证明了会先执行 __enter__ 方法, 然后调用with内的逻辑, 最后执行 __exit__ 做退出处理, 并且, 即使出现异常也能正常退出

filter的用法

相对 filter 而言, map和reduce使用的会更频繁一些, filter 正如其名字, 按照某种规则 过滤 掉一些元素

#!/usr/bin/env python

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

lst = [1,2,3,4,5,6]

# 所有奇数都会返回True, 偶数会返回False被过滤掉

print filter(lambda x: x % 2!=0, lst)

#输出结果

[1,3,5]

一行作判断

当条件满足时, 返回的为等号后面的变量, 否则返回else后语句

lst = [1,2,3]

new_lst = lst[0]iflstisnotNoneelseNone

printnew_lst

# 打印结果

1

装饰器之单例

使用装饰器实现简单的单例模式

# 单例装饰器

defsingleton(cls):

instances = dict() # 初始为空

def_singleton(*args, **kwargs):

ifclsnotininstances:#如果不存在, 则创建并放入字典

instances[cls] = cls(*args, **kwargs)

returninstances[cls]

return_singleton

@singleton

classTest(object):

pass

if__name__ =='__main__':

t1 = Test()

t2 = Test()

# 两者具有相同的地址

printt1, t2

staticmethod装饰器

类中两种常用的装饰, 首先区分一下他们

普通成员函数, 其中第一个隐式参数为 对象

classmethod装饰器 , 类方法(给人感觉非常类似于OC中的类方法), 其中第一个隐式参数为 类

staticmethod装饰器 , 没有任何隐式参数. python中的静态方法类似与C++中的静态方法

#!/usr/bin/env python

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

classA(object):

# 普通成员函数

deffoo(self, x):

print "executing foo(%s, %s)"% (self, x)

@classmethod# 使用classmethod进行装饰

defclass_foo(cls, x):

print "executing class_foo(%s, %s)"% (cls, x)

@staticmethod# 使用staticmethod进行装饰

defstatic_foo(x):

print "executing static_foo(%s)"% x

deftest_three_method():

obj = A()

# 直接调用噗通的成员方法

obj.foo("para")# 此处obj对象作为成员函数的隐式参数, 就是self

obj.class_foo("para")# 此处类作为隐式参数被传入, 就是cls

A.class_foo("para")#更直接的类方法调用

obj.static_foo("para")# 静态方法并没有任何隐式参数, 但是要通过对象或者类进行调用

A.static_foo("para")

if__name__=='__main__':

test_three_method()

# 函数输出

executing foo(__main__.Aobject at0x100ba4e10, para)

executing class_foo(class'__main__.A',para)

executing class_foo(class'__main__.A',para)

executing static_foo(para)

executing static_foo(para)

property装饰器

定义私有类属性

将 property 与装饰器结合实现属性私有化( 更简单安全的实现get和set方法 )

#python内建函数

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

fget 是获取属性的值的函数, fset 是设置属性值的函数, fdel 是删除属性的函数, doc 是一个字符串(like a comment).从实现来看python神奇函数，这些参数都是可选的

property有三个方法 getter() , setter() 和 delete() 来指定fget, fset和fdel。 这表示以下这行

classStudent(object):

@property #相当于property.getter(score) 或者property(score)

defscore(self):

returnself._score

@score.setter #相当于score = property.setter(score)

defscore(self, value):

ifnotisinstance(value, int):

raiseValueError('score must be an integer!')

ifvalue 0orvalue 100:

raiseValueError('score must between 0 ~ 100!')

self._score = value

iter魔法

通过yield和 __iter__ 的结合, 我们可以把一个对象变成可迭代的

通过 __str__ 的重写, 可以直接通过想要的形式打印对象

#!/usr/bin/env python

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

classTestIter(object):

def__init__(self):

self.lst = [1,2,3,4,5]

defread(self):

foreleinxrange(len(self.lst)):

yieldele

def__iter__(self):

returnself.read()

def__str__(self):

return','.join(map(str, self.lst))

__repr__ = __str__

deftest_iter():

obj = TestIter()

fornuminobj:

printnum

printobj

if__name__ =='__main__':

test_iter()

神奇partial

partial使用上很像C++中仿函数(函数对象).

在stackoverflow给出了类似与partial的运行方式

defpartial(func, *part_args):

defwrapper(*extra_args):

args = list(part_args)

args.extend(extra_args)

returnfunc(*args)

returnwrapper

利用用闭包的特性绑定预先绑定一些函数参数, 返回一个可调用的变量, 直到真正的调用执行

#!/usr/bin/env python

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

fromfunctoolsimportpartial

defsum(a, b):

returna + b

deftest_partial():

fun = partial(sum, 2)# 事先绑定一个参数, fun成为一个只需要一个参数的可调用变量

printfun(3)# 实现执行的即是sum(2, 3)

if__name__ =='__main__':

test_partial()

# 执行结果

5

神秘eval

eval我理解为一种内嵌的python解释器(这种解释可能会有偏差), 会解释字符串为对应的代码并执行, 并且将执行结果返回

看一下下面这个例子

#!/usr/bin/env python

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

deftest_first():

return3

deftest_second(num):

returnnum

action = { # 可以看做是一个sandbox

"para":5,

"test_first": test_first,

"test_second": test_second

}

deftest_eavl():

condition = "para == 5 and test_second(test_first) 5"

res = eval(condition, action) # 解释condition并根据action对应的动作执行

printres

if__name__ =='_

exec

exec在Python中会忽略返回值, 总是返回None, eval会返回执行代码或语句的返回值

exec 和 eval 在执行代码时, 除了返回值其他行为都相同

在传入字符串时, 会使用 compile(source, 'string', mode) 编译字节码. mode的取值为 exec 和 eval

#!/usr/bin/env python

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

deftest_first():

print"hello"

deftest_second():

test_first()

print"second"

deftest_third():

print"third"

action = {

"test_second": test_second,

"test_third": test_third

}

deftest_exec():

exec"test_second"inaction

if__name__ =='__main__':

test_exec() # 无法看到执行结果

getattr

getattr(object, name[, default]) Return the value of

the named attribute of object. name must be a string. If the string is

the name of one of the object’s attributes, the result is the value of

that attribute. For example, getattr(x, ‘foobar’) is equivalent to

x.foobar. If the named attribute does not exist, default is returned if

provided, otherwise AttributeError is raised.

通过string类型的name, 返回对象的name属性(方法)对应的值, 如果属性不存在, 则返回默认值, 相当于object.name

# 使用范例

classTestGetAttr(object):

test = "test attribute"

defsay(self):

print"test method"

deftest_getattr():

my_test = TestGetAttr()

try:

printgetattr(my_test,"test")

exceptAttributeError:

print"Attribute Error!"

try:

getattr(my_test, "say")()

exceptAttributeError:# 没有该属性, 且没有指定返回值的情况下

print"Method Error!"

if__name__ =='__main__':

test_getattr()

# 输出结果

test attribute

test method

命令行处理

defprocess_command_line(argv):

"""

Return a 2-tuple: (settings object, args list).

`argv` is a list of arguments, or `None` for ``sys.argv[1:]``.

"""

ifargvisNone:

argv = sys.argv[1:]

# initialize the parser object:

parser = optparse.OptionParser(

formatter=optparse.TitledHelpFormatter(width=78),

add_help_option=None)

# define options here:

parser.add_option( # customized description; put --help last

'-h','--help', action='help',

help='Show this help message and exit.')

settings, args = parser.parse_args(argv)

# check number of arguments, verify values, etc.:

ifargs:

parser.error('program takes no command-line arguments; '

'"%s" ignored.'% (args,))

# further process settings args if necessary

returnsettings, args

defmain(argv=None):

settings, args = process_command_line(argv)

# application code here, like:

# run(settings, args)

return0# success

if__name__ =='__main__':

status = main()

sys.exit(status)

读写csv文件

# 从csv中读取文件, 基本和传统文件读取类似

importcsv

withopen('data.csv','rb')asf:

reader = csv.reader(f)

forrowinreader:

printrow

# 向csv文件写入

importcsv

withopen('data.csv','wb')asf:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(['name','address','age'])# 单行写入

data = [

( 'xiaoming ','china','10'),

( 'Lily','USA','12')]

writer.writerows(data) # 多行写入

各种时间形式转换

只发一张网上的图, 然后差文档就好了, 这个是记不住的

字符串格式化

一个非常好用, 很多人又不知道的功能

name ="andrew"

"my name is {name}".format(name=name)

'my name is andrew'

相关问答

Q1: Python 几个重要的内置函数

在学习Python的过程中，有几个比较重要的内置函数：help()函数、dir()函数、input()与raw_input()函数、print()函数、type()函数。

第一、help()函数

Help()函数的参数分为两种：如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助。比如输入help(‘print’)，它就会寻找以‘print’为名的模块、类等，找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字，和pass、return同等，而非对象，所以help(print)也会报错。

第二、dir()函数

dir()函数返回任意对象的属性和方法列表，包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易，但是记住每个模块包含什么却不是这么简单，您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。Python提供了一种方法，可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容，当你为dir()提供一个模块名的时候，它返回模块定义的属性列表。dir()函数适用于所有对象的类型，包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。

第三、input与raw_input函数

都是用于读取用户输入的，不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式，而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。

第四、Print()函数

Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的，在Python3里print是作为函数使用的。

第五、type()函数

Type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型，这对于处理多种数据类型的函数非常有用，它通过返回类型对象来做到这一点，可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较。

Q2: 二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）

python的内置函数（68个）

Python考核31个内置函数，

python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息。

• dir()函数获得对象中可用属性的列表

Python中的关键词有哪些？

dir(__builtins__)：查看python内置函数

help(‘keywords‘)：查看python关键词

如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库。

只有经过严格检验的程序才能放在程序库里。检验，就是对程序作充分的测试。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应。程序库中的程序都是规范化的。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的。

Python的库包含标准库和第三方库

标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用。help('modules')

第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库。

标准库： turtle 库（必选）、 random 库（必选）、 time 库（可选）。

• turtle 库：图形绘制库

原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹。

使用模块的帮助时，需要先将模块导入。

例如：在IDLE中输入import turtle

dir(turtle)

help(turtle.**)

1.画布

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。

setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。

参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例。(startx,starty):这一坐标表示

矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:

例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体。

2、画笔

• color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色。

例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色，或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色。

Q3: python内置函数

python内置函数是什么？一起来看下吧：

python内置函数有：

abs：求数值的绝对值

abs(-2) 2

pmod：返回两个数值的商和余数

pmod(5,2) (2,1) pmod(5.5,2) (2.0,1.5)

bool:根据传入的参数的逻辑值创建一个布尔值

bool() #未传入参数 False bool(0) #数值0、空序列等值为False False bool(1) True

all：判断可迭代对象的每个元素是否都为True值

all([1,2]) #列表中每个元素逻辑值均为True,返回True True  all(()) #空元组 True  all({}) #空字典 True

help：返回对象的帮助信息

 help(str)  Help on class str in module builtins: class str(object) |  str(object='') - str |  str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) - str |   |  Create a new string object from the given object. If encoding or |  errors is specified, then the object must expose a data buffer |  that will be decoded using the given encoding and error handler. |  Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined) |  or repr(object). |  encoding defaults to sys.getdefaultencoding(). |  errors defaults to 'strict'. |   |  Methods defined here: |   |  __add__(self, value, /)           Return self+value.

_import_：动态导入模块

index = __import__('index') index.sayHello()

locals：返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典

 def f():     print('before define a ')     print(locals()) #作用域内无变量     a = 1     print('after define a')     print(locals()) #作用域内有一个a变量，值为1  f f() before define a  {}  after define a {'a': 1}

input：读取用户输入值

 s = input('please input your name:') please input your name:Ain  s 'Ain'

open：使用指定的模式和编码打开文件，返回文件读写对象

# t为文本读写，b为二进制读写  a = open('test.txt','rt')  a.read() 'some text'  a.close()

eval：执行动态表达式求值

 eval('1+2+3+4') 10

除了上述举例的函数之外，内置函数按分类还可分为：

1、数学运算（7个）

2、类型转换（24个）

3、序列操作（8个）

4、对象操作（7个）

5、反射操作（8个）

6、变量操作（2个）

7、交互操作（2个）

8、文件操作（1个）

9、编译操作（4个）

10、装饰器（3个）

Q4: python用函数给不及格成绩加分

python用函数给不及格成绩加分

Python的高级特征你知多少？来对比看看

机器之心

人工智能信息服务平台

来自专栏机器之心

Python 多好用不用多说，大家看看自己用的语言就知道了。但是 Python 隐藏的高级功能你都 get 了吗？本文中，作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的使用方法，快来一探究竟吧！

选自towardsdatascience，作者：George Seif，机器之心编译。

Python 是一种美丽的语言，它简单易用却非常强大。但你真的会用 Python 的所有功能吗？

任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！

这种学习方式太有趣了：通过探索，偶然发现什么。

下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法。

Lambda 函数

Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。

Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。

lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个。

x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambda a : a*3 + 3 print(x(3)) # prints '12'

看它多么简单！我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数。这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。

Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。

def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints '[1, 16, 47]' def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例！我们可以将函数应用于单个或多个列表。实际上，你可以使用任何 Python 函数作为 map 函数的输入，只要它与你正在操作的序列元素是兼容的。

Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典）。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。

详情请看如下示例：

# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

我们不仅评估了每个列表元素的 True 或 False，filter() 函数还确保只返回匹配为 True 的元素。非常便于处理检查表达式和构建返回列表这两步。

Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句（包括列表、元组和字典）中使用的数据类型。

使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。关于 Itertools 的神奇之处，请看以下示例：

from itertools import * # Easy joining of two lists into a list of tuples for i in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']): print i # ('a', 1) # ('b', 2) # ('c', 3) # The count() function returns an interator that # produces consecutive integers, forever. This # one is great for adding indices next to your list # elements for readability and convenience for i in izip(count(1), ['Bob', 'Emily', 'Joe']): print i # (1, 'Bob') # (2, 'Emily') # (3, 'Joe') # The dropwhile() function returns an iterator that returns # all the elements of the input which come after a certain # condition becomes false for the first time. def check_for_drop(x): print 'Checking: ', x return (x 5) for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]): print 'Result: ', i # Checking: 2 # Checking: 4 # Result: 6 # Result: 8 # Result: 10 # Result: 12 # The groupby() function is great for retrieving bunches # of iterator elements which are the same or have similar # properties a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]) for key, value in groupby(a): print(key, value), end=' ') # (1, [1, 1, 1]) # (2, [2, 2, 2]) # (3, [3, 3]) # (4, [4]) # (5, [5])

Generator 函数

Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。

比如，我们想把 1 到 1000 的所有数字相加，以下代码块的第一部分向你展示了如何使用 for 循环来进行这一计算。

如果列表很小，比如 1000 行，计算所需的内存还行。但如果列表巨长，比如十亿浮点数，这样做就会出现问题了。使用这种 for 循环，内存中将出现大量列表，但不是每个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数也是这么干的，它在内存中构建列表。

代码中第二部分展示了使用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数创建元素，并只在必要时将其存储在内存中，即一次一个。这意味着，如果你要创建十亿浮点数，你只能一次一个地把它们存储在内存中！Python 2.x 中的 xrange() 函数就是使用 generator 来构建列表。

上述例子说明：如果你想为一个很大的范围生成列表，那么就需要使用 generator 函数。如果你的内存有限，比如使用移动设备或边缘计算，使用这一方法尤其重要。

也就是说，如果你想对列表进行多次迭代，并且它足够小，可以放进内存，那最好使用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。因为 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值，而 Python 2.x range 函数是静态的列表，而且整数已经置于内存中，以便快速访问。

# (1) Using a for loopv numbers = list() for i in range(1000): numbers.append(i+1) total = sum(numbers) # (2) Using a generator def generate_numbers(n): num, numbers = 1, [] while num n: numbers.append(num) num += 1 return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(1000 + 1)) total = sum(xrange(1000 + 1))

Q5: python常用函数

1、complex()

返回一个形如 a+bj 的复数，传入参数分为三种情况：

参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j。

2、dir()

不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数，整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值，默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。

python神奇函数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python函数csdn、python神奇函数的信息别忘了在本站进行查找喔。