Python解释器内置了许多始终可用的功能和类型。它们按字母顺序在此处列出。
| Built-in Functions | Built-in Functions |
|---|---|
| set() | setattr() |
| slice() | sorted() |
| staticmethod() | str() |
| sum() | super() |
| tuple() | type() |
| vars() | zip() |
class set([iterable])
返回一个新的set对象，可选地使用iterable中的元素。set是一个内置类。有关此类的文档，请参见set和set类型—set和frozenset。
对于其他容器，可以查看内置的frozenset、list、tuple和dict类，以及collections模块。
setattr(object, name, value)
这是getattr()的副本。参数是一个对象、一个字符串和一个任意值。字符串可以命名现有属性或新属性。如果对象允许，函数将该值赋给属性。例如，setattr(x， ‘foobar’， 123)等于x。foobar = 123。
class slice(stop)
class slice(start, stop[, step])
返回一个切片对象，它表示由范围(开始、停止、步骤)指定的一组索引。start和step参数默认为None。Slice对象具有只读的数据属性start、stop和step，它们仅返回参数值(或其默认值)。它们没有其他明确的功能;但是它们被Numerical Python和其他第三方扩展使用。当使用扩展索引语法时，也会生成Slice对象。例如:a[start:stop:step]或a[start:stop, i]。有关返回迭代器的替代版本，请参见itertools.islice()。
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)
从iterable中的项返回一个新的排序列表。
有两个可选参数，必须指定为关键字参数。
key指定一个参数的函数，用于从iterable中的每个元素中提取一个比较键(例如，key=str.lower)。默认值是None(直接比较元素)。
reverse是一个布尔值。如果设置为True，那么列表元素将按照每次比较的顺序进行排序。
使用functools.cmp_to_key()将旧式的cmp函数转换成键函数。
内置的sort()函数保证是稳定的。排序是稳定的，如果它保证不改变比较相等的元素的相对顺序——这有助于在多个传递中排序(例如，按部门排序，然后按工资等级排序)。
有关排序示例和简短的排序教程，请参见如何排序。
@staticmethod
将方法转换为静态方法。
静态方法不接收隐式的第一个参数。要声明一个静态方法，请使用以下习语:
class C:
@staticmethod
def f(arg1, arg2, ...): ...
@staticmethod表单是一个函数装饰器——详细信息请参阅函数定义。
静态方法可以在类(如C.f())上调用，也可以在实例(如C().f())上调用。
Python中的静态方法类似于Java或c++中的方法。另请参阅classmethod()，了解用于创建替代类构造函数的变量。
与所有装饰器一样，也可以将staticmethod作为常规函数调用，并对它的结果进行处理。在某些情况下，需要从类主体引用一个函数，并且希望避免自动转换为实例方法时，需要这样做。对于这些情况，可以使用这个习语:
class C:
builtin_open = staticmethod(open)
For more information on static methods, see The standard type hierarchy.
class str(object=’ ')
class str(object=b’’, encoding=‘utf-8’, errors=‘strict’)
返回一个str版本的对象。有关详细信息，请参见str()。
str是内置的字符串类。有关字符串的一般信息，请参见文本序列类型- str。
sum(iterable, /, start=0)
和开始，从左到右迭代的项目，并返回总数。iterable的项通常是数字，起始值不允许是字符串。
对于某些用例，sum()有很好的替代方法。连接字符串序列的首选快速方法是调用“.join(sequence)”。若要添加具有扩展精度的浮点值，请参见math.fsum()。要连接一系列的迭代器，可以考虑使用itertools.chain()。
在版本3.8中进行了更改:可以将start参数指定为关键字参数。
super([type[, object-or-type]])
返回一个代理对象，该对象将方法调用委托给类型的父类或兄弟类。这对于访问在类中被覆盖的继承方法非常有用。
对象或类型决定要搜索的方法解析顺序。搜索从类型后面的类开始。
例如，如果object-or-type的_mro__是D ->B→C→一个→对象，类型的值为B，则超级()搜索C ->一个→对象。
object-or-type的_mro__属性列出了getattr()和super()使用的方法解析搜索顺序。属性是动态的，可以在继承层次结构更新时更改。
如果省略第二个参数，则返回的超对象将被解除绑定。如果第二个参数是一个对象，则isinstance(obj, type)必须为真。如果第二个参数是类型，则issubclass(type2, type)必须为真(这对类方法很有用)。
super有两个典型的用例。在单继承的类层次结构中，可以使用super引用父类，而不必显式地命名它们，从而使代码更易于维护。这种用法与其他编程语言中super的用法非常相似。
第二个用例是支持动态执行环境中的协作多继承。这个用例是Python特有的，在静态编译语言或只支持单继承的语言中是找不到的。这使得实现“菱形图”成为可能，其中多个基类实现了相同的方法。良好的设计要求此方法在每种情况下都具有相同的调用签名(因为调用的顺序在运行时确定，因为该顺序适应类层次结构中的更改，而且该顺序可以包含运行时之前未知的兄弟类)。
对于这两个用例，一个典型的超类调用是这样的:
class C(B):
def method(self, arg):
super().method(arg) # This does the same thing as:
# super(C, self).method(arg)
除了方法查找之外，super()还可以用于属性查找。一个可能的用例是在父类或兄弟类中调用描述符。
注意，super()是作为显式虚线属性查找(如super()._ getitem__(name))的绑定过程的一部分实现的。它通过实现自己的_getattribute__()方法来实现这一点，该方法用于以支持协作多继承的可预测顺序搜索类。因此，对于使用语句或super()[name]等操作符的隐式查找，super()是未定义的。
还要注意，除了zero参数形式之外，super()并不局限于在方法内部使用。这两种参数形式精确地指定了参数并提供了适当的引用。zero参数表单只在类定义中起作用，因为编译器会填充必要的细节以正确地检索正在定义的类，以及访问普通方法的当前实例。
有关如何使用super()设计协作类的实用建议，请参阅使用super()指南。
class tuple([iterable])
tuple并不是一个函数，它实际上是一个不可变的序列类型，正如在tuple和序列类型(list、tuple、range)中记录的那样。
class type(object)
class type(name, bases, dict)
使用一个参数，返回对象的类型。返回值是一个类型对象，通常与object._class__返回的对象相同。
建议使用isinstance()内置函数来测试对象的类型，因为它考虑到了子类。
使用三个参数，返回一个新类型对象。这本质上是类语句的一种动态形式。名称字符串是类名，并成为_name__属性;基元组逐项列出基类并成为_bases__属性;dict字典是包含类主体定义的名称空间，它被复制到一个标准字典中，成为_dict__属性。例如，以下两个语句创建相同类型的对象:
```handlebars
class X:
a = 1
X = type('X', (object,), dict(a=1))
See also Type Objects.
Changed in version 3.6: Subclasses of type which don’t override type.new may no longer use the one-argument form to get the type of an object.
vars([object])
返回__dict__模块，类，实例或具有该__dict__属性的任何其他对象的属性。
对象（例如模块和实例）具有可更新的__dict__ 属性。但是，其他对象可能对其__dict__属性具有写限制 （例如，类使用 types.MappingProxyType来防止直接字典更新）。
不加争论，vars()就像locals()。请注意，本地字典仅对读取有用，因为对本地字典的更新将被忽略。
zip(*iterables)
制作一个迭代器，聚合每个可迭代对象中的元素。
返回一个元组的迭代器，其中第i个元组包含每个参数序列或可迭代对象中的第i个元素。当最短的可迭代输入耗尽时，迭代器停止。使用单个可迭代参数，它将返回1元组的迭代器。没有参数，它将返回一个空的迭代器。相当于：
def zip(*iterables):
# zip('ABCD', 'xy') --> Ax By
sentinel = object()
iterators = [iter(it) for it in iterables]
while iterators:
result = []
for it in iterators:
elem = next(it, sentinel)
if elem is sentinel:
return
result.append(elem)
yield tuple(result)
保证了可迭代对象的从左到右的评估顺序。这使得使用可以将数据系列聚类为n个长度的组成为一个习惯用法zip(*[iter(s)]*n)。这将重复相同的迭代器n时间，以便每个输出元组都具有n调用迭代器的结果。这具有将输入分成n个长度的块的效果。
zip()仅当您不关心较长的可迭代对象的尾随，不匹配的值时，才应将其与不等长的输入一起使用。如果这些值很重要，请itertools.zip_longest()改用。
zip()与*运算符一起可用于解压缩列表：
>>>
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> zipped = zip(x, y)
>>> list(zipped)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> x2, y2 = zip(*zip(x, y))
>>> x == list(x2) and y == list(y2)
True
