python函数类模块包 python数学函数模块

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

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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

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 的基础，后者为 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

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：

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python中的模块，库，包有什么区别

1.python模块是：

python模块：包含并且有组织的代码片段为模块。

表现形式为：写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。sample.py 其中文件名smaple为模块名字。

关系图：

2.python包是：

包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。

通俗一点：包是一个包含__init__.py 文件的目录，该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。

常见问题：

引入某一特定路径下的模块

使用sys.path.append(yourmodulepath)

将一个路径加入到python系统路径下，避免每次通过代码指定路径

利用系统环境变量 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepath，

直接将这个路径链接到类似/Library/Python/2.7/site-packages目录下

好的建议：

经常使用if __name__ == '__main__'，保证写包既可以import又可以独立运行，用于test。

多次import不会多次执行模块，只会执行一次。可以使用reload来强制运行模块，但不提倡。

常见的包结构如下：

package_a

├── __init__.py

├── module_a1.py

└── module_a2.py

package_b

├── __init__.py

├── module_b1.py

└── module_b2.py

main.py

如果main.py想要引用packagea中的模块modulea1，可以使用:

from package_a import module_a1

import package_a.module_a1

如果packagea中的modulea1需要引用packageb，那么默认情况下，python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append('../'),可以在packagea中的__init__.py添加这句话，然后该包下得所有module都添加* import __init_即可。

关系图：

3.库（library）

库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。

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