python内置函数A开头

 abs(x)

返回一个数字的绝对值。参数可以是整数、浮点数或任何实现了 __abs__() 的对象。如果参数是

一个复数，则返回它的模。

#关于实现abs函数
a = -1
a = abs(a)
print("a的值：{}".format(a))

运行结果

aiter(async_iterable)

返回 asynchronous iterable 的 asynchronous iterator 。相当于调用 x.__aiter__()。

注意：与 iter() 不同， aiter() 没有两个参数的版本

 

aiter() 的使用： aiter() 通常用于创建异步迭代器，而不是直接作用于单个元素。因此，使用 aiter() 需要针对异步迭代器对象，而不是简单的可迭代对象。用于定义_ _aiter_ _方法

_ _anext_ _也一样函数前面要加上async 在anext函数内一般加上await

 

`yield` 是 Python 中生成器（generator）函数的关键字，它用于将函数的执行状态保存下来，并返回一个值。生成器函数是一个特殊的函数，它可以被用于迭代，每次调用 `yield` 时，生成器会返回一个值并暂停执行，直到下一次迭代时继续从 `yield` 后的位置恢复执行。

具体来说，`yield` 有以下特点：

1. **暂停执行**：`yield` 会暂停函数的执行，并返回指定的值，直到下一次迭代时才继续执行。
2. **生成器对象**：使用 `yield` 的函数被称为生成器函数。调用这个函数时，它会返回一个生成器对象，而不会立即执行代码，直到你对它进行迭代（通常是通过 `for` 循环或者 `next()`）。

一个生成器函数类似于一个普通函数，不同的是它使用了 yield 关键字而不是 return。每当生成器的 yield 被执行时，函数会暂停执行，并返回一个值。

3. **状态保持**：每次 `yield` 返回时，函数的局部变量状态会被保存，下一次调用 `next()` 或 `async for` 时，执行会从上次 `yield` 处继续。

### 示例：

```python
def simple_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = simple_generator()

print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2
print(next(gen))  # 输出: 3
```

在上述代码中，`simple_generator` 是一个生成器函数，使用 `yield` 返回值。每次调用 `next(gen)` 时，生成器会从 `yield` 的位置继续执行，直到返回下一个值。

all(iterable)

如果 iterable 的所有元素均为真值（或可迭代对象为空）则返回 True 。等价于：

def all(iterable):
    for element in iterable:
        if not element:
            return False
    return True

awaitable anext(async_iterator)

 

awaitable anext(async_iterator, default)

当进入 await 状态时，从给定 asynchronous iterator 返回下一数据项，迭代完毕则返回 default。

这是内置函数 next() 的异步版本，类似于：

调用 async_iterator 的 __anext__() 方法，返回一个 awaitable。等待返回迭代器的下一个值。若有给

出 default，则在迭代完毕后会返回给出的值，否则会触发 StopAsyncIteration。

`anext()` 是 Python 3.10 引入的一个内置函数，用于异步迭代器（`async iterator`）。它的作用类似于同步迭代器的 `next()` 函数，但是适用于异步迭代场景。

### 使用 `anext()`：
`anext()` 用于从一个异步迭代器中获取下一个值。它的行为与同步的 `next()` 很类似，但区别在于它需要处理异步操作，返回一个 `awaitable` 对象，需要使用 `await` 来等待结果。

anext(async_iterator, default)
```

- **`async_iterator`**：这是一个支持异步迭代协议的对象，通常是实现了 `__anext__()` 方法的异步迭代器。
- **`default`**：这是一个可选参数。如果给定，当迭代器耗尽时（即没有更多的值），会返回该默认值。如果未提供 `default`，当迭代器耗尽时，会触发 `StopAsyncIteration` 异常。

### 异步迭代器和 `__anext__()`：
异步迭代器的每次迭代操作是通过调用 `__anext__()` 方法来实现的，它返回一个 `awaitable` 对象。

- 如果 `__anext__()` 能返回一个结果，它就会作为 `awaitable` 对象返回，这样我们可以通过 `await` 来等待异步结果。
- 如果没有更多的项可供迭代（即迭代器耗尽），它会触发 `StopAsyncIteration` 异常。

import asyncio

# 定义一个异步迭代器
class AsyncCounter:
    def __init__(self, start, end):
        self.current = start
        self.end = end

    def __aiter__(self):
        return self

    async def __anext__(self):
        if self.current >= self.end:
            raise StopAsyncIteration
        self.current += 1
        await asyncio.sleep(1)  # 模拟异步操作
        return self.current - 1

# 使用 anext() 来获取异步迭代器的值
async def main():
    async_counter = AsyncCounter(1, 4)
    try:
        print(await anext(async_counter))  # 输出: 1
        print(await anext(async_counter))  # 输出: 2
        print(await anext(async_counter))  # 输出: 3
        print(await anext(async_counter, 'End'))  # 输出: 'End' (因为迭代结束)
    except StopAsyncIteration:
        print("Iteration finished")

# 运行异步主函数
asyncio.run(main())

 

### 解释：
1. `AsyncCounter` 是一个异步迭代器，构造函数接收一个开始值和结束值。每次调用 `__anext__()` 时，它返回当前的计数值，并模拟一个延时（`await asyncio.sleep(1)`）。
2. `main()` 函数使用 `anext()` 来异步获取计数值。当计数到达结束值时，`StopAsyncIteration` 被抛出。
3. 如果我们给 `anext()` 提供了一个 `default` 值（例如 `'End'`），当迭代结束时，它会返回默认值，而不是抛出 `StopAsyncIteration` 异常。

### `anext()` 与 `default`：
- **没有 `default` 参数**：如果异步迭代器耗尽，则会抛出 `StopAsyncIteration` 异常。
- **有 `default` 参数**：如果迭代器耗尽，则返回 `default` 的值，而不是抛出异常。

### 总结：
`anext()` 是处理异步迭代的便捷工具。它从异步迭代器中获取下一个元素，并在需要时等待异步操作。通过 `default` 参数，可以为迭代结束提供一个默认值，避免异常。

 

any( iterable)

如果 iterable 的任一元素为真值则返回 True。如果可迭代对象为空，返回 False。等价于

def any(iterable):
    for element in iterable:
        if element:
            return True
    return False

 

 

ascii(object)

与 repr() 类似，返回一个包含对象的可打印表示形式的字符串，但是使用 \x、\u 和 \U 对 repr()

返回的字符串中非 ASCII 编码的字符进行转义。生成的字符串和 Python 2 的 repr() 返回的结果相

似。

`ascii()` 和 `repr()` 之间有一些相似之处，它们都返回对象的可打印表示形式的字符串。但是，它们之间也有关键的区别，尤其是在处理非 ASCII 字符时。

### 主要区别：

1. **`repr()`**：
   - `repr()` 返回一个对象的“官方”字符串表示，它通常可以被 Python 解释器用来重新创建该对象。
   - 对于包含非 ASCII 字符的对象，`repr()` 会直接显示该字符。例如，`'你好'` 会被显示为 `你好`。2. **`ascii()`**：
   - `ascii()` 与 `repr()` 类似，但它会将返回值中的所有非 ASCII 字符转换为它们的 Unicode 转义序列（比如 `\uXXXX`）。
   - 例如，`'你好'` 会被转换为 `\u4f60\u597d`。

s = '你好'

# 使用 repr()
print(repr(s))  # 输出: '你好'

# 使用 ascii()
print(ascii(s))  # 输出: '\u4f60\u597d'

### 关键点：
- `repr()` 保持非 ASCII 字符的原样输出。
- `ascii()` 会把所有非 ASCII 字符转义成类似 `\uXXXX` 这样的形式，确保所有字符都能用 ASCII 编码表示。

总结来说，`ascii()` 的输出更符合 ASCII 的限制，因此它非常适合处理包含非 ASCII 字符的对象，以确保输出的字符串只包含 ASCII 字符。这和 Python 2 中 `repr()` 的行为更为接近，Python 2 的 `repr()` 会把非 ASCII 字符转义为 Unicode 转义序列