- 第 1 章 安装 Python
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.2. 使用 from module import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict: 一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 sys.modules
- 6.5. 与 Directory 共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用{n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究: 解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue
- 第 10 章 Scripts 和 Streams
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 缓冲节点查询
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 通过节点类型创建独立的处理句柄 Creating separate handlers by node type
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理被压缩的数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.2. 深入
- 13.3. 介绍 romantest.py
- 13.4. 正面测试(Testing for success)
- 13.5. 负面测试(Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测(Testing for sanity)
- 第 14 章 以测试优先为原则的编程
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 有效编程(Functional Programming)
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 过滤已访问列表
- 16.4. 关联已访问列表
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. Python license
- H.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
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4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.3.1. type 函数
- 4.3.2. str 函数
- 4.3.3. 内置函数
Python 有小部分相当有用的内置函数。除这些函数之外,其它所有的函数都被分到了各个模块中。其实这是一个非常明智的设计决策,避免了核心语言变得像其它脚本语言一样臃肿(咳 咳,Visual Basic)。
4.3.1. 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帮助者函数非常有用。
例 4.5. type 介绍
>>> type(1) <type 'int'> >>> li = [] >>> type(li) <type 'list'> >>> import odbchelper >>> type(odbchelper) <type 'module'> >>> import types >>> type(odbchelper) == types.ModuleType True
type 可以接收任何东西作为参数 -- 我的意思是任何东西 -- 并返回它的数据类型。整型、字符串、列表、字典、元组、函数、类、模块、甚至类型对象都可以作为参数被 type 函数接受。 | |
type 可以接收变量作为参数,并返回它的数据类型。 | |
type 还可以作用于模块。 | |
你可以使用 types 模块中的常量来进行对象类型的比较。这就是 info 函数所做的,很快你就会看到。 |
4.3.2. str 函数
str 将数据强制转型为字符串。每种数据类型都可以强制转型为字符串。
例 4.6. str 介绍
>>> str(1) '1' >>> horsemen = ['war', 'pestilence', 'famine'] >>> horsemen ['war', 'pestilence', 'famine'] >>> horsemen.append('Powerbuilder') >>> str(horsemen) "['war', 'pestilence', 'famine', 'Powerbuilder']" >>> str(odbchelper) "<module 'odbchelper' from 'c:\\docbook\\dip\\py\\odbchelper.py'>" >>> str(None) 'None'
对于简单的数据类型比如整型,你可以预料到 str 的正常工作,因为几乎每种语言都有一个将整型转化为字符串的函数。 | |
然而 str 可以作用于任何数据类型的任何对象。这里它作用于一个零碎构建的列表。 | |
str 还允许作用于模块。注意模块的字符串形式表示包含了模块在磁盘上的路径名,所以你的显示结果将会有所不同。 | |
str 的一个细小但重要的行为是它可以作用于 None,None 是 Python 的 null 值。这个调用返回字符串 'None'。你将会使用这一点来提高你的 info 函数,这一点你很快就会看到。 |
info 函数的核心是强大的 dir 函数。dir 函数返回任意对象的属性和方法列表,包括模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象 …… 相当多的东西。
例 4.7. dir 介绍
>>> li = [] >>> dir(li) ['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] >>> d = {} >>> dir(d) ['clear', 'copy', 'get', 'has_key', 'items', 'keys', 'setdefault', 'update', 'values'] >>> import odbchelper >>> dir(odbchelper) ['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 'buildConnectionString']
li 是一个列表,所以 dir(li) 返回所有列表方法的一个列表。注意返回的列表只包含了字符串形式的方法名称,而不是方法对象本身。 | |
d 是一个字典,所以 dir(d) 返回字典方法的名称列表。其中至少有一个方法,keys,看起来还是挺熟悉的。 | |
这里就是真正变得有趣的地方。odbchelper 是一个模块,所以 dir(odbchelper) 返回模块中定义的所有部件的列表,包括内置的属性,例如 __name__,__doc__, 以及其它你所定义的属性和方法。在这个例子中,odbchelper 只有一个用户定义的方法,就是在第 2 章中论述的 buildConnectionString 函数。 |
最后是 callable 函数,它接收任何对象作为参数,如果参数对象是可调用的那么返回 True,否则返回 False。可调用对象包括函数、类方法,甚至类自身。(下一章将更多的关注类)。
例 4.8. callable 介绍
>>> import string >>> string.punctuation '!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~' >>> string.join <function join at 00C55A7C> >>> callable(string.punctuation) False >>> callable(string.join) True >>> print string.join.__doc__ join(list [,sep]) -> string Return a string composed of the words in list, with intervening occurrences of sep. The default separator is a single space. (joinfields and join are synonymous)
string 模块中的函数现在已经不赞成使用了(尽管很多人现在仍然还在使用 join 函数),但是在这个模块中包含了许多有用的变量比如 string.punctuation,这个模块包含了所有标准的标点符号字符。 | |
string.join 是一个用于连接字符串列表的函数。 | |
string.punctuation 是不可调用的对象;它是一个字符串。(字符串确有可调用的方法,但是字符串本身不是可调用的。) | |
string.join 是可调用的;这个函数可以接受两个参数。 | |
任何可调用的对象都有 doc string。通过将 callable 函数作用于一个对象的每个属性,可以确定哪些属性(方法、函数、类)是你要关注的,哪些属性(常量等等)是你可以忽略、之前不需要知道的。 |
4.3.3. 内置函数
type、str、dir 和其它的 Python 内置函数都归组到了 __builtin__ (前后分别是双下划线)这个特殊的模块中。如果有帮助的话,你可以认为 Python 在启动时自动执行了 from __builtin__ import *,此语句将所有的 “内置” 函数导入该命名空间,所以在这个命名空间中可以直接使用这些内置函数。
像这样考虑的好处是,是你可以获取 __builtin__ 模块信息的,并以组的形式访问所有的内置函数和属性。 猜到什么了吗,Python 有一个称为 info 的函数。自己尝试一下,略看一下结果列表。后面我们将深入到一些更重要的函数。(一些内置的错误类,比如 AttributeError,应该看上去已经熟悉了。)
例 4.9. 内置属性和内置函数
>>> from apihelper import info >>> import __builtin__ >>> info(__builtin__, 20) ArithmeticError Base class for arithmetic errors. AssertionError Assertion failed. AttributeError Attribute not found. EOFError Read beyond end of file. EnvironmentError Base class for I/O related errors. Exception Common base class for all exceptions. FloatingPointError Floating point operation failed. IOError I/O operation failed. [...snip...]
Python 提供了很多出色的参考手册,你应该好好的精读一下所有 Python 提供的必备模块。对于其它大部分语言,你会发现自己要常常回头参考手册或者 man 页来提醒自己如何使用这些模块,但是 Python 不同于此,它很大程度上是自文档化的。 |
进一步阅读
- Python Library Reference 对 所有的内置函数 和 所有的内置异常 都进行了文档化。
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