Python3.9.0常用重点内置函数

以下函数定义均摘自官方python文档3.9.0
https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/functions.html

仅为本人常用函数，摘取出来主要供本人记忆以及复习，不一定符合各位需求。可用目录查看所需函数定义。

abs(x)

返回一个数的绝对值。 参数可以是一个整数或浮点数。 如果参数是一个复数，则返回它的模。 如果 x 定义了 abs()，则 abs(x) 将返回 x.abs()。

chr(i)

返回 Unicode 码位为整数 i 的字符的字符串格式。例如，chr(97) 返回字符串 ‘a’，chr(8364) 返回字符串 ‘€’。这是 ord() 的逆函数。

实参的合法范围是 0 到 1,114,111（16 进制表示是 0x10FFFF）。如果 i 超过这个范围，会触发 ValueError 异常。

enumerate(iterable, start=0)

返回一个枚举对象。iterable 必须是一个序列，或 iterator，或其他支持迭代的对象。 enumerate() 返回的迭代器的 next() 方法返回一个元组，里面包含一个计数值（从 start 开始，默认为 0）和通过迭代 iterable 获得的值。

>>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1))
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

等价于:

def enumerate(sequence, start=0):
    n = start
    for elem in sequence:
        yield n, elem
        n += 1

eval(expression[, globals[, locals]])

实参是一个字符串，以及可选的 globals 和 locals。globals 实参必须是一个字典。locals 可以是任何映射对象。

expression 参数会作为一个 Python 表达式（从技术上说是一个条件列表）被解析并求值，使用 globals 和 locals 字典作为全局和局部命名空间。 如果 globals 字存在且不包含以 builtins 为键的值，则会在解析 expression 之前插入以此为键的对内置模块 builtins 的字典的引用。 这意味着 expression 通常具有对标准 builtins 的完全访问权限且受限的环境会被传播。 如果省略 locals 字典则其默认值为 globals 字典。 如果两个字典同时省略，表达式执行时会使用 eval() 被调用的环境中的 globals 和 locals 来执行。 请注意，eval() 并没有对外围环境下的 nested scope (非局部作用域) 的访问权限。

返回值就是表达式的求值结果。 语法错误将作为异常被报告。 例如：

>>> x = 1
>>> eval('x+1')
2

这个函数也可以用来执行任何代码对象（如 compile() 创建的）。这种情况下，参数是代码对象，而不是字符串。如果编译该对象时的 mode 实参是 ‘exec’ 那么 eval() 返回值为 None 。

提示： exec() 函数支持动态执行语句。 globals() 和 locals() 函数各自返回当前的全局和本地字典，因此您可以将它们传递给 eval() 或 exec() 来使用。

另外可以参阅 ast.literal_eval()，该函数可以安全执行仅包含文字的表达式字符串。

引发一个 审核事件 exec 附带参数 code_object。

filter(function, iterable)

用 iterable 中函数 function 返回真的那些元素，构建一个新的迭代器。iterable 可以是一个序列，一个支持迭代的容器，或一个迭代器。如果 function 是 None ，则会假设它是一个身份函数，即 iterable 中所有返回假的元素会被移除。

请注意， filter(function, iterable) 相当于一个生成器表达式，当 function 不是 None 的时候为 (item for item in iterable if function(item))；function 是 None 的时候为 (item for item in iterable if item) 。

请参阅 itertools.filterfalse() 了解，只有 function 返回 false 时才选取 iterable 中元素的补充函数。

id(object)

返回对象的“标识值”。该值是一个整数，在此对象的生命周期中保证是唯一且恒定的。两个生命期不重叠的对象可能具有相同的 id() 值。

CPython implementation detail: This is the address of the object in memory.

input([prompt])

如果存在 prompt 实参，则将其写入标准输出，末尾不带换行符。接下来，该函数从输入中读取一行，将其转换为字符串（除了末尾的换行符）并返回。当读取到 EOF 时，则触发 EOFError。例如:

>>>
>>> s = input('--> ')  
--> Monty Python's Flying Circus
>>> s  
"Monty Python's Flying Circus"

如果加载了 readline 模块，input() 将使用它来提供复杂的行编辑和历史记录功能。

引发一个 审核事件 builtins.input 附带参数 prompt。

在成功读取输入之后引发一个审核事件 builtins.input/result 附带结果。

isinstance(object, classinfo)

如果 object 实参是 classinfo 实参的实例，或者是（直接、间接或 虚拟）子类的实例，则返回 true。如果 object 不是给定类型的对象，函数始终返回 false。如果 classinfo 是对象类型（或多个递归元组）的元组，如果 object 是其中的任何一个的实例则返回 true。 如果 classinfo 既不是类型，也不是类型元组或类型的递归元组，那么会触发 TypeError 异常。

iter(object[, sentinel])

返回一个 iterator 对象。根据是否存在第二个实参，第一个实参的解释是非常不同的。如果没有第二个实参，object 必须是支持迭代协议（有 iter() 方法）的集合对象，或必须支持序列协议（有 getitem() 方法，且数字参数从 0 开始）。如果它不支持这些协议，会触发 TypeError。如果有第二个实参 sentinel，那么 object 必须是可调用的对象。这种情况下生成的迭代器，每次迭代调用它的 next() 方法时都会不带实参地调用 object；如果返回的结果是 sentinel 则触发 StopIteration，否则返回调用结果。

另请参阅 迭代器类型。

适合 iter() 的第二种形式的应用之一是构建块读取器。 例如，从二进制数据库文件中读取固定宽度的块，直至到达文件的末尾:

len(s)

返回对象的长度（元素个数）。实参可以是序列（如 string、bytes、tuple、list 或 range 等）或集合（如 dictionary、set 或 frozen set 等）。

locals()

更新并返回表示当前本地符号表的字典。 在函数代码块但不是类代码块中调用 locals() 时将返回自由变量。 请注意在模块层级上，locals() 和 globals() 是同一个字典。

注解 不要更改此字典的内容；更改不会影响解释器使用的局部变量或自由变量的值。

map(function, iterable, …)

返回一个将 function 应用于 iterable 中每一项并输出其结果的迭代器。 如果传入了额外的 iterable 参数，function 必须接受相同个数的实参并被应用于从所有可迭代对象中并行获取的项。 当有多个可迭代对象时，最短的可迭代对象耗尽则整个迭代就将结束。 对于函数的输入已经是参数元组的情况，请参阅 itertools.starmap()。

max(iterable, *[, key, default])

max(arg1, arg2, *args[, key])

返回可迭代对象中最大的元素，或者返回两个及以上实参中最大的。

如果只提供了一个位置参数，它必须是非空 iterable，返回可迭代对象中最大的元素；如果提供了两个及以上的位置参数，则返回最大的位置参数。

有两个可选只能用关键字的实参。key 实参指定排序函数用的参数，如传给 list.sort() 的。default 实参是当可迭代对象为空时返回的值。如果可迭代对象为空，并且没有给 default ，则会触发 ValueError。

如果有多个最大元素，则此函数将返回第一个找到的。这和其他稳定排序工具如 sorted(iterable, key=keyfunc, reverse=True)[0] 和 heapq.nlargest(1, iterable, key=keyfunc) 保持一致。

3.4 新版功能: keyword-only 实参 default 。

在 3.8 版更改: key 可以为 None。

min(iterable, *[, key, default])

min(arg1, arg2, *args[, key])

返回可迭代对象中最小的元素，或者返回两个及以上实参中最小的。

如果只提供了一个位置参数，它必须是 iterable，返回可迭代对象中最小的元素；如果提供了两个及以上的位置参数，则返回最小的位置参数。

有两个可选只能用关键字的实参。key 实参指定排序函数用的参数，如传给 list.sort() 的。default 实参是当可迭代对象为空时返回的值。如果可迭代对象为空，并且没有给 default ，则会触发 ValueError。

如果有多个最小元素，则此函数将返回第一个找到的。这和其他稳定排序工具如 sorted(iterable, key=keyfunc)[0] 和 heapq.nsmallest(1, iterable, key=keyfunc) 保持一致。

3.4 新版功能: keyword-only 实参 default 。

在 3.8 版更改: key 可以为 None。

next(iterator[, default])

通过调用 iterator 的 next() 方法获取下一个元素。如果迭代器耗尽，则返回给定的 default，如果没有默认值则触发 StopIteration。

open(file, mode=‘r’, buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

打开 file 并返回对应的 file object。如果该文件不能打开，则触发 OSError。

file 是一个 path-like object，表示将要打开的文件的路径（绝对路径或者当前工作目录的相对路径），也可以是要被封装的整数类型文件描述符。（如果是文件描述符，它会随着返回的 I/O 对象关闭而关闭，除非 closefd 被设为 False 。）

mode 是一个可选字符串，用于指定打开文件的模式。默认值是 ‘r’ ，这意味着它以文本模式打开并读取。其他常见模式有：写入 ‘w’ （截断已经存在的文件）；排它性创建 ‘x’ ；追加写 ‘a’ （在 一些 Unix 系统上，无论当前的文件指针在什么位置，所有 写入都会追加到文件末尾）。在文本模式，如果 encoding 没有指定，则根据平台来决定使用的编码：使用 locale.getpreferredencoding(False) 来获取本地编码。（要读取和写入原始字节，请使用二进制模式并不要指定 encoding。）可用的模式有：

字符

意义

‘r’

读取（默认）

‘w’

写入，并先截断文件

‘x’

排它性创建，如果文件已存在则失败

‘a’

写入，如果文件存在则在末尾追加

‘b’

二进制模式

‘t’

文本模式（默认）

‘+’

打开用于更新（读取与写入）

默认模式为 ‘r’ (打开用于读取文本，与 ‘rt’ 同义)。 模式 ‘w+’ 与 ‘w+b’ 将打开文件并清空内容。 模式 ‘r+’ 与 ‘r+b’ 将打开文件并不清空内容。

正如在 概述 中提到的，Python区分二进制和文本I/O。以二进制模式打开的文件（包括 mode 参数中的 ‘b’ ）返回的内容为 bytes对象，不进行任何解码。在文本模式下（默认情况下，或者在 *mode* 参数中包含’t’` ）时，文件内容返回为 str ，首先使用指定的 encoding （如果给定）或者使用平台默认的的字节编码解码。

注解 Python不依赖于底层操作系统的文本文件概念;所有处理都由Python本身完成，因此与平台无关。
buffering 是一个可选的整数，用于设置缓冲策略。传递0以切换缓冲关闭（仅允许在二进制模式下），1选择行缓冲（仅在文本模式下可用），并且>1的整数以指示固定大小的块缓冲区的大小（以字节为单位）。如果没有给出 buffering 参数，则默认缓冲策略的工作方式如下:

二进制文件以固定大小的块进行缓冲；使用启发式方法选择缓冲区的大小，尝试确定底层设备的“块大小”或使用 io.DEFAULT_BUFFER_SIZE。在许多系统上，缓冲区的长度通常为4096或8192字节。

“交互式”文本文件（ isatty() 返回 True 的文件）使用行缓冲。其他文本文件使用上述策略用于二进制文件。

encoding 是用于解码或编码文件的编码的名称。这应该只在文本模式下使用。默认编码是依赖于平台的（不 管 locale.getpreferredencoding() 返回何值），但可以使用任何Python支持的 text encoding 。有关支持的编码列表，请参阅 codecs 模块。

errors 是一个可选的字符串参数，用于指定如何处理编码和解码错误 - 这不能在二进制模式下使用。可以使用各种标准错误处理程序（列在 错误处理方案 ），但是使用 codecs.register_error() 注册的任何错误处理名称也是有效的。标准名称包括:

如果存在编码错误，‘strict’ 会引发 ValueError 异常。 默认值 None 具有相同的效果。

‘ignore’ 忽略错误。请注意，忽略编码错误可能会导致数据丢失。

‘replace’ 会将替换标记（例如 ‘?’ ）插入有错误数据的地方。

‘surrogateescape’ 将表示任何不正确的字节作为Unicode专用区中的代码点，范围从U+DC80到U+DCFF。当在写入数据时使用 surrogateescape 错误处理程序时，这些私有代码点将被转回到相同的字节中。这对于处理未知编码的文件很有用。

只有在写入文件时才支持 ‘xmlcharrefreplace’。编码不支持的字符将替换为相应的XML字符引用 &#nnn;。

‘backslashreplace’ 用Python的反向转义序列替换格式错误的数据。

‘namereplace’ （也只在编写时支持）用 \N{…} 转义序列替换不支持的字符。

newline 控制 universal newlines 模式如何生效（它仅适用于文本模式）。它可以是 None，’’，’\n’，’\r’ 和 ‘\r\n’。它的工作原理:

从流中读取输入时，如果 newline 为 None，则启用通用换行模式。输入中的行可以以 ‘\n’，’\r’ 或 ‘\r\n’ 结尾，这些行被翻译成 ‘\n’ 在返回呼叫者之前。如果它是 ‘’，则启用通用换行模式，但行结尾将返回给调用者未翻译。如果它具有任何其他合法值，则输入行仅由给定字符串终止，并且行结尾将返回给未调用的调用者。

将输出写入流时，如果 newline 为 None，则写入的任何 ‘\n’ 字符都将转换为系统默认行分隔符 os.linesep。如果 newline 是 ‘’ 或 ‘\n’，则不进行翻译。如果 newline 是任何其他合法值，则写入的任何 ‘\n’ 字符将被转换为给定的字符串。

如果 closefd 是 False 并且给出了文件描述符而不是文件名，那么当文件关闭时，底层文件描述符将保持打开状态。如果给出文件名则 closefd 必须为 True （默认值），否则将引发错误。

可以通过传递可调用的 opener 来使用自定义开启器。然后通过使用参数（ file，flags ）调用 opener 获得文件对象的基础文件描述符。 opener 必须返回一个打开的文件描述符（使用 os.open as opener 时与传递 None 的效果相同）。

新创建的文件是 不可继承的。

下面的示例使用 os.open() 函数的 dir_fd 的形参，从给定的目录中用相对路径打开文件:

>>>
>>> import os
>>> dir_fd = os.open('somedir', os.O_RDONLY)
>>> def opener(path, flags):
...     return os.open(path, flags, dir_fd=dir_fd)
...
>>> with open('spamspam.txt', 'w', opener=opener) as f:
...     print('This will be written to somedir/spamspam.txt', file=f)
...
>>> os.close(dir_fd)  # don't leak a file descriptor

open() 函数所返回的 file object 类型取决于所用模式。 当使用 open() 以文本模式 (‘w’, ‘r’, ‘wt’, ‘rt’ 等) 打开文件时，它将返回 io.TextIOBase (特别是 io.TextIOWrapper) 的一个子类。 当使用缓冲以二进制模式打开文件时，返回的类是 io.BufferedIOBase 的一个子类。 具体的类会有多种：在只读的二进制模式下，它将返回 io.BufferedReader；在写入二进制和追加二进制模式下，它将返回 io.BufferedWriter，而在读/写模式下，它将返回 io.BufferedRandom。 当禁用缓冲时，则会返回原始流，即 io.RawIOBase 的一个子类 io.FileIO。

另请参阅文件操作模块，例如 fileinput、io （声明了 open()）、os、os.path、tempfile 和 shutil。

引发一个 审核事件 open 附带参数 file, mode, flags。

mode 与 flags 参数可以在原始调用的基础上被修改或传递。

在 3.3 版更改:
增加了 opener 形参。

增加了 ‘x’ 模式。

过去触发的 IOError，现在是 OSError 的别名。

如果文件已存在但使用了排它性创建模式（ ‘x’ ），现在会触发 FileExistsError。

在 3.4 版更改:
文件现在禁止继承。

在 3.5 版更改:
如果系统调用被中断，但信号处理程序没有触发异常，此函数现在会重试系统调用，而不是触发 InterruptedError 异常（原因详见 PEP 475）。

增加了 ‘namereplace’ 错误处理接口。

在 3.6 版更改:
增加对实现了 os.PathLike 对象的支持。

在 Windows 上，打开一个控制台缓冲区将返回 io.RawIOBase 的子类，而不是 io.FileIO。

在 3.9 版更改: The ‘U’ mode has been removed.

pow(base, exp[, mod])

返回 base 的 exp 次幂；如果 mod 存在，则返回 base 的 exp 次幂对 mod 取余（比 pow(base, exp) % mod 更高效）。 两参数形式 pow(base, exp) 等价于乘方运算符: base**exp。

参数必须具有数值类型。 对于混用的操作数类型，则将应用双目算术运算符的类型强制转换规则。 对于 int 操作数，结果具有与操作数相同的类型（强制转换后），除非第二个参数为负值；在这种情况下，所有参数将被转换为浮点数并输出浮点数结果。 例如，102 返回 100，但 10-2 返回 0.01。

对于 int 操作数 base 和 exp，如果给出 mod，则 mod 必须为整数类型并且 mod 必须不为零。 如果给出 mod 并且 exp 为负值，则 base 必须相对于 mod 不可整除。 在这种情况下，将会返回 pow(inv_base, -exp, mod)，其中 inv_base 为 base 的倒数对 mod 取余。

下面的例子是 38 的倒数对 97 取余:

>>>
>>> pow(38, -1, mod=97)
23
>>> 23 * 38 % 97 == 1
True

在 3.8 版更改: 对于 int 操作数，三参数形式的 pow 现在允许第二个参数为负值，即可以计算倒数的余数。

在 3.9 版更改: 允许关键字参数。 之前只支持位置参数。

print(*objects, sep=’ ‘, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False)

将 objects 打印到 file 指定的文本流，以 sep 分隔并在末尾加上 end。 sep, end, file 和 flush 如果存在，它们必须以关键字参数的形式给出。

所有非关键字参数都会被转换为字符串，就像是执行了 str() 一样，并会被写入到流，以 sep 且在末尾加上 end。 sep 和 end 都必须为字符串；它们也可以为 None，这意味着使用默认值。 如果没有给出 objects，则 print() 将只写入 end。

file 参数必须是一个具有 write(string) 方法的对象；如果参数不存在或为 None，则将使用 sys.stdout。 由于要打印的参数会被转换为文本字符串，因此 print() 不能用于二进制模式的文件对象。 对于这些对象，应改用 file.write(…)。

输出是否被缓存通常决定于 file，但如果 flush 关键字参数为真值，流会被强制刷新。

在 3.3 版更改: 增加了 flush 关键字参数。

range(stop)

range(start, stop[, step])
虽然被称为函数，但 range 实际上是一个不可变的序列类型，参见在 range 对象 与 序列类型 — list, tuple, range 中的文档说明。

reversed(seq)

返回一个反向的 iterator。 seq 必须是一个具有 reversed() 方法的对象或者是支持该序列协议（具有从 0 开始的整数类型参数的 len() 方法和 getitem() 方法）。

round(number[, ndigits])

返回 number 舍入到小数点后 ndigits 位精度的值。 如果 ndigits 被省略或为 None，则返回最接近输入值的整数。

对于支持 round() 的内置类型，值会被舍入到最接近的 10 的负 ndigits 次幂的倍数；如果与两个倍数的距离相等，则选择偶数 (因此，round(0.5) 和 round(-0.5) 均为 0 而 round(1.5) 为 2)。 任何整数值都可作为有效的 ndigits (正数、零或负数)。 如果 ndigits 被省略或为 None 则返回值将为整数。 否则返回值与 number 的类型相同。

对于一般的 Python 对象 number, round 将委托给 number.round。

注解 对浮点数执行 round() 的行为可能会令人惊讶：例如，round(2.675, 2) 将给出 2.67 而不是期望的 2.68。 这不算是程序错误：这一结果是由于大多数十进制小数实际上都不能以浮点数精确地表示。 请参阅 浮点算术：争议和限制 了解更多信息。

class slice(stop)

class slice(start, stop[, step])

返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice 对象。 其中 start 和 step 参数默认为 None。 切片对象具有仅会返回对应参数值（或其默认值）的只读数据属性 start, stop 和 step。 它们没有其他的显式功能；不过它们会被 NumPy 以及其他第三方扩展所使用。 切片对象也会在使用扩展索引语法时被生成。 例如: a[start:stop:step] 或 a[start:stop, i]。 请参阅 itertools.islice() 了解返回迭代器的一种替代版本。

sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

根据 iterable 中的项返回一个新的已排序列表。

具有两个可选参数，它们都必须指定为关键字参数。

key 指定带有单个参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。 默认值为 None (直接比较元素)。

reverse 为一个布尔值。 如果设为 True，则每个列表元素将按反向顺序比较进行排序。

使用 functools.cmp_to_key() 可将老式的 cmp 函数转换为 key 函数。

内置的 sorted() 确保是稳定的。 如果一个排序确保不会改变比较结果相等的元素的相对顺序就称其为稳定的 — 这有利于进行多重排序（例如先按部门、再按薪级排序）。

有关排序示例和简要排序教程，请参阅 排序指南 。

sum(iterable, /, start=0)

从 start 开始自左向右对 iterable 的项求和并返回总计值。 iterable 的项通常为数字，而 start 值则不允许为字符串。

对某些用例来说，存在 sum() 的更好替代。 拼接字符串序列的更好更快方式是调用 ‘’.join(sequence)。 要以扩展精度对浮点值求和，请参阅 math.fsum()。 要拼接一系列可迭代对象，请考虑使用 itertools.chain()。

在 3.8 版更改: start 形参可用关键字参数形式来指定。

super([type[, object-or-type]])

返回一个代理对象，它会将方法调用委托给 type 的父类或兄弟类。 这对于访问已在类中被重载的继承方法很有用。

object-or-type 确定用于搜索的 method resolution order。 搜索会从 type 之后的类开始。

举例来说，如果 object-or-type 的 mro 为 D -> B -> C -> A -> object 并且 type 的值为 B，则 super() 将会搜索 C -> A -> object。

object-or-type 的 mro 属性列出了 getattr() 和 super() 所共同使用的方法解析搜索顺序。 该属性是动态的，可以在任何继承层级结构发生更新的时候被改变。

如果省略第二个参数，则返回的超类对象是未绑定的。 如果第二个参数为一个对象，则 isinstance(obj, type) 必须为真值。 如果第二个参数为一个类型，则 issubclass(type2, type) 必须为真值（这适用于类方法）。

super 有两个典型用例。 在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的名称，从而令代码更易维护。 这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。

第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。 此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支持单继承的语言中是不存在的。 这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方法。 好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时确定的，也因为该顺序要适应类层级结构的更改，还因为该顺序可能包含在运行时之前未知的兄弟类）。

对于以上两个用例，典型的超类调用看起来是这样的:

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() 也可用于属性查找。 一个可能的此种用例是在上级或同级类中调用 descriptor。

请注意 super() 是作为显式加点属性查找的绑定过程的一部分来实现的，例如 super().getitem(name)。 它做到这一点是通过实现自己的 getattribute() 方法，这样就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。 对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语句或操作符进行隐式查找时则未被定义。

还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。 两个参数的形式明确指定参数并进行相应的引用。 零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。

对于有关如何使用 super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。

class type(object)

class type(name, bases, dict)

传入一个参数时，返回 object 的类型。 返回值是一个 type 对象，通常与 object.class 所返回的对象相同。

推荐使用 isinstance() 内置函数来检测对象的类型，因为它会考虑子类的情况。

传入三个参数时，返回一个新的 type 对象。 这在本质上是 class 语句的一种动态形式。 name 字符串即类名并且会成为 name 属性；bases 元组列出基类并且会成为 bases 属性；而 dict 字典为包含类主体定义的命名空间并且会被复制到一个标准字典成为 dict 属性。 例如，下面两条语句会创建相同的 type 对象:

>>> class X:
...     a = 1
...
>>> X = type('X', (object,), dict(a=1))
另请参阅 类型对象。

在 3.6 版更改: type 的子类如果未重载 type.new，将不再能使用一个参数的形式来获取对象的类型。

zip(*iterables)

创建一个聚合了来自每个可迭代对象中的元素的迭代器。

返回一个元组的迭代器，其中的第 i 个元组包含来自每个参数序列或可迭代对象的第 i 个元素。 当所输入可迭代对象中最短的一个被耗尽时，迭代器将停止迭代。 当只有一个可迭代对象参数时，它将返回一个单元组的迭代器。 不带参数时，它将返回一个空迭代器。 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)

函数会保证可迭代对象按从左至右的顺序被求值。 使得可以通过 zip(*[iter(s)]*n) 这样的惯用形式将一系列数据聚类为长度为 n 的分组。 这将重复 同样的 迭代器 n 次，以便每个输出的元组具有第 n 次调用该迭代器的结果。 它的作用效果就是将输入拆分为长度为 n 的数据块。

当你不用关心较长可迭代对象末尾不匹配的值时，则 zip() 只须使用长度不相等的输入即可。 如果那些值很重要，则应改用 itertools.zip_longest()。

zip() 与 * 运算符相结合可以用来拆解一个列表:

>>>
>>> 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