1.python 对象属性打印

vars(obj) 与dir(dir), 区别如下：dir()函数或vars()函数来查看对象的属性。其中，dir()函数返回一个属性列表，包含特殊属性和我们定义的属性，而vars()函数仅返回我们定义的属性。在使用这些函数时，我们应该注意对象是否已经实例化，以及特殊属性和我们定义的属性之间的区别

python内置函数

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1. dir() ：列出对象的属性和方法

在不提供参数时返回当前作用域内的变量、方法和模块名。主要用于查看对象的属性和方法

# 对象 obj 的属性和方法列表
print(dir(obj))

2. help() ：用于获取对象、函数、模块等的帮助信息

它能够提供关于对象的文档字符串（docstring）以及如何使用该对象的信息。获取有关对象的更详细的文档和使用说明

# 获取帮助信息
help(obj)
# 或者
help(list)  # 获取列表类型的帮助信息

3. filter() ：用于过滤序列（例如列表、元组等）中的元素，根据指定的函数条件来筛选元素

• 语法格式为 filter(function, iterable)，
• function 是一个用于筛选的函数，它会对序列中的每个元素进行评估。这个函数返回 True 或 False，True 表示保留该元素，False 表示移除该元素。
• iterable 是一个可迭代对象，例如列表、元组等
• filter() 函数返回一个迭代器，其中包含通过指定函数筛选保留下来的元素。如果需要得到一个列表，可以将迭代器转换为列表：

result = filter(function, iterable)
filtered_list = list(result)

demo如下：

#在这个例子中，filter() 函数使用 is_even() 函数来筛选出 my_list 中的所有偶数，最后得到一个包含偶数的新列表。
 my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

def is_even(x):
    return x % 2 == 0

result = filter(is_even, my_list)
filtered_list = list(result)
print(filtered_list)  # 输出结果为 [2, 4, 6, 8, 10]

4. lambda创建匿名函数的关键字

• 它可以在需要函数对象的任何地方定义小型、一次性的函数，而不必显式地使用 def 定义函数。lambda 函数通常是简单的、单行的，并且在使用时非常方便。
• 基本的 lambda 表达式语法是：
  a > lambda 后面是函数的参数（可以有多个参数，用逗号分隔）。
  b > 冒号后是返回值，通常是一个表达式，而不是语句。

# 参数：表达式
lambda arguments: expression

• lambda 函数通常与内置函数（如 map()、filter()、sorted() 等）一起使用。它们可以在不定义命名函数的情况下方便地传递简单的功能
  例如，在使用 map() 函数时，结合 lambda 可以将某个操作应用于列表中的每个元素:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 lambda 和 map 对列表中的每个元素进行平方操作
squared = list(map(lambda x: x ** 2, my_list))
print(squared)  # 输出结果为 [1, 4, 9, 16, 25]

• lambda 的使用技巧包括：

a > 简洁性：适用于简单函数，避免定义额外的命名函数。
b > 函数式编程：在函数式编程中，lambda 可以用于创建匿名函数，与 map()、filter() 等高阶函数配合使用。
c > 作为参数传递：在需要函数对象作为参数的情况下，lambda 是传递简短功能的理想选择。

然而，对于复杂的逻辑或长代码，最好使用 def 来定义函数，因为它更易读、更易维护。lambda 更适合用于简单的、仅需短期使用的函数。

5. raise:手动触发异常的关键字

当程序出现特定错误条件或需要发出特定信号时，可以使用 raise 来抛出异常

#raise 的基本语法是：
raise [Exception]

# 抛出指定异常
raise ValueError("This is a value error")


try:
    # 某些代码可能会引发异常
    pass
except SomeException as e:
    # 处理异常
    pass
    # 重新抛出当前异常
    raise
#在 except 块中，如果想要在处理异常后将异常继续传播，可以使用 raise 语句来重新抛出当前异常。这样可以让上层代码继续处理异常情况。

6. assert 是 Python 中的关键字，用于在代码中进行断言(assertion)。它用于检查代码的假设是否为真，如果断言失败，则会引发 AssertionError 异常。

x = 10
# 如果条件为 False，则抛出 AssertionError 异常，并显示错误信息
assert x == 10, "x should be equal to 10"

在这个例子中，assert 语句检查变量 x 是否等于 10。如果条件为 False，则会抛出 AssertionError 异常，并显示指定的错误信息。如果条件为 True，则程序将继续执行。

作用：

• 调试和测试：在开发过程中，可以使用 assert 来验证代码的正确性，确保假设条件得到满足。它可以帮助发现潜在的错误。
• 防御性编程：用于捕获在程序中可能出现的错误，帮助开发者及早发现问题。

但需要注意的是，默认情况下，Python 解释器在发布（发布版、生产环境）时会忽略 assert 语句。因此，assert 应该主要用于开发和测试阶段，在生产环境中可以通过 -O 参数禁用 assert 语句。

python -O your_script.py
在这种情况下，Python 将忽略所有 assert 语句，不会进行断言检查。因此，在生产环境中不建议过度依赖 assert 语句来处理异常或错误条件。

str 字符串及其属性和方法

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Python 的字符串类型（str）有很多内置方法，用于执行各种字符串操作

1. 转换方法：

upper()：将字符串中的所有字母转换为大写。
lower()：将字符串中的所有字母转换为小写。
capitalize()：将字符串的首字母大写。
title()：将字符串中每个单词的首字母大写。

2.查找和替换方法：

find(substring)：查找子字符串在字符串中的位置，如果不存在返回 -1。
replace(old, new)：将字符串中的旧子串替换为新子串。
count(substring)：计算子字符串在字符串中出现的次数。

3.判断方法：

isalpha()：检查字符串是否只包含字母。
isdigit()：检查字符串是否只包含数字。
startswith(prefix)：检查字符串是否以指定的前缀开始。
endswith(suffix)：检查字符串是否以指定的后缀结束。

4.处理空白字符：

strip()：去除字符串两侧的空白字符。
lstrip()：去除字符串左侧的空白字符。
rstrip()：去除字符串右侧的空白字符。

5.分割和连接方法：

split(separator)：使用指定的分隔符将字符串拆分成子字符串列表。
join(iterable)：将可迭代对象中的字符串连接成一个字符串，使用调用它的字符串作为分隔符。

6.格式化方法：

format()：使用指定的参数将字符串格式化。

7.其他方法：

len()：返回字符串的长度。
index(substring)：查找子字符串在字符串中的位置，如果不存在则引发异常。

list列表

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列表操作包含以下函数：

1. cmp(list1,list2): 比较两个列表的元素
2. len(list) : 列表元素个数
3. max(list) : 返回列表元素的最大值
4. min(list) : 返回列表元素的最小值
5. list(seq) : 将元组转换为列表
6. in 和 not in 检索列表中是否存在某个元素
7. + 和 * 拼接列表和制定重复次数

列表操作包含以下方法：

1. list.append(obj) : 在列表末尾添加新的对象
2. list.count(obj) : 列表中某个元素出现的次数
3. list.extend(seq) : 在列表末尾追加另外一个序列（用新的列表扩展原列表）
4. list.index(obj) : 列表中某个元素的索引值
5. list.insert(index,obj) : 插入元素
6. list.pop(index,obj) : 删除元素（默认最后一个元素）
   list.pop(3) 删除列表中的第3个元素
   del list[3] 删除列表中的第3个元素（删除列表的第几个元素）
   list.remove(obj) : 删除列表中指定元素的第一个匹配项
7. list.reverse(obj) : 反向排序
8. list.sort([func]) : 排序

遍历和切片

1. for 变量 in 序列
2. 切片：list_name[strat : end : step] 和 range(start,stop[,step])

元组

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1. 概念：

元组 tuple就是不可变的序列，在属性，方法上基本和list一样。

2. 元组的解包:将元组中的数据赋值给变量。

#定义元组
my_tuple = 10,20,30,40

#元组的解包
a,b,c,d = my_tuple
print(a,b,c,d)
# 输出为 ：10 20 30 40

#元组 部分解包
a,b,*c = my_tuple
print(a,b,c)
#输出为 ： 10 20 [30, 40]

字典

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1. 概念：
   字典：数据结构，映射（mapping）。与列表相似，与列表的区别在于，列表存储数据性能比较好，查询数据性能较差。字典恰恰与之相反。字典是以健值对的方式出现（key-value），语法：{key:value,key:value....}

2. in 和not in 字典内是否包含某个健

3. dict['key'] == dict.get('key')

4. dict.setdefault(key,value) 设置默认值

5. d1.update(d2) 把d2添加到d1中

6. del dict[key] 删除
   dict.popitem() 随机删除一个键值
   dict.pop(key,'默认值') 删除指定键值，如果键不存在，返回默认值

7. dict.clear() 清空字典

8. dict.keys() 字典中的所有键
   dict.values() 字典中的所有值
   dict.items(). 包含字典中的所有键和值

 for k,v in dict.items():
    print(k,v)

集合 set

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1. 与列表相似，只能存储不可变的，无序的，不重复的元素

set1 = {1,2,3} # 写法上类似于字典，但是没有键值的关系

2. add(elm) 向集合中添加
3. s1.update(s2) 向集合中添加集合
4. s1.pop()
   s1.remove()
   s1.clear()
5. r = s1 & s2 交集运算
   r = s1 ｜ s2 并集运算
   r = s1 - s2 并集运算
   r = s1 ^ s2 异或集运算（集合中不相交的元素）
6. a <= b a 是b的子集，b 是a 的超集
   a < b a 是b的真子集，，b 是a 的真超集
   7.集合的使用

字符串 str

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1.字符串定义

#单行字符串
str1 = 'abc'

#多行字符串
str1 = '''
第一行 hello world
第二行 世界你好
第三行 这是我的世界
'''

1. 转义字符 \
2. 字符拼接 str3 = str1 + str2
3. 字符重复操作符（） str3 = str12
4. 索引 str1[0]
5. 切片 str1[start:end:step]
6. 步长为负数时为逆向检索，如：str1[::-1]
7. 格式化字符串