2.3.2模块的导入与使用
模块在Python中是一个包含Python定义和语句的文件，通常用来组织代码，使得代码更易于管理和复用。下面，我将详细讲解Python函数中模块的使用知识。
1. 模块的导入
在Python中，你可以使用import语句来导入一个模块。导入模块后，你就可以在当前的Python脚本或函数中使用该模块提供的函数、类或变量。
导入整个模块
import math def calculate_area(radius): return math.pi * radius * radius在这个例子中，我们导入了math模块，并在calculate_area函数中使用了math.pi。
导入模块中的特定部分
如果你只需要模块中的某些函数或变量，可以使用from ... import ...语句来导入它们。
from math import pi, sqrt def circle_perimeter(radius): return 2 * pi * radius def calculate_hypotenuse(a, b): return sqrt(a ** 2 + b ** 2)在这个例子中，我们只导入了math模块中的pi和sqrt，然后在两个函数中分别使用了它们。
导入模块并为其指定别名
当模块名太长或者可能与你的代码中的其他部分冲突时，可以为模块指定一个别名。
import numpy as np def compute_average(values): return np.mean(values)在这个例子中，我们导入了numpy模块，并为其指定了别名np，然后在compute_average函数中使用了np.mean。
2. 模块的作用域
导入的模块在整个Python脚本中都是可用的，不仅仅是在导入它们的函数中。一旦模块被导入，它的内容就可以在脚本的任何地方被访问。
3. 在函数中导入模块的利弊
虽然在函数内部导入模块是技术上可行的，但通常不建议这样做。主要原因有：
- 可读性下降：读者需要查看函数的内部才能知道它依赖哪些模块。
- 性能问题：如果函数被频繁调用，每次调用都会导入模块，这会导致不必要的性能开销。
- 维护困难：如果多个函数在不同的地方导入相同的模块，并且使用了不同的导入方式或别名，这会使代码维护变得困难。
4. 处理导入错误
当导入模块时，可能会发生错误，比如模块不存在或者路径不正确。为了处理这些错误，你可以使用try...except语句来捕获ImportError。
try: import some_module
except ImportError: print("无法导入some_module模块，请确保它已安装且路径正确。") # 可以选择退出程序或者提供替代方案5. 模块的安装和查找
Python模块可以从Python标准库中获得，也可以通过第三方库（如pip）进行安装。当你尝试导入一个模块时，Python解释器会在特定的路径中查找该模块。这些路径包括Python的安装目录、当前脚本所在的目录以及环境变量中指定的目录等。
在Pycharm中安装模块，详情参照我前面的一篇文章：https://blog.csdn.net/2202_75971130/article/details/134997662
总结
在Python函数中，模块的使用是非常常见的。通过导入模块，你可以利用其他开发者编写的代码，从而加快开发速度并提高代码质量。但是，在导入模块时，你应该注意导入的位置、方式以及错误处理，以确保代码的清晰性、可读性和健壮性。
2.3.3Python常用内置函数用法
Python 提供了许多内置函数，这些函数可以在不需要导入任何模块的情况下直接使用。这些函数涵盖了从基本的数据类型转换到复杂的迭代操作等各种功能。下面是一些常用的 Python 内置函数及其用法：
1. 数据类型转换
int(x): 将 x 转换为整数。float(x): 将 x 转换为浮点数。str(x): 将 x 转换为字符串。list(x): 将 x 转换为列表。tuple(x): 将 x 转换为元组。dict(x): 将 x 转换为字典。set(x): 将 x 转换为集合。complex(real, imag): 创建一个复数。
2. 输入输出
input(prompt): 获取用户输入。print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False): 打印输出。
3. 数学运算
abs(x): 返回 x 的绝对值。divmod(a, b): 返回 a 除以 b 的商和余数。max(x, y, ...): 返回给定参数中的最大值。min(x, y, ...): 返回给定参数中的最小值。pow(x, y): 返回 x 的 y 次方。round(x, n): 返回 x 四舍五入到小数点后 n 位的结果。sum(iterable): 返回可迭代对象中所有元素的和。
4. 类型检查
isinstance(object, classinfo): 检查对象是否是给定类或其子类的实例。type(object): 返回对象的类型。
5. 迭代和序列处理
all(iterable): 如果可迭代对象中的所有元素都为真，则返回 True。any(iterable): 如果可迭代对象中有任何元素为真，则返回 True。len(s): 返回对象（如列表、元组、字符串等）的长度。range(start, stop[, step]): 生成一个整数序列。sorted(iterable, key=None, reverse=False): 对可迭代对象进行排序，返回排序后的列表。enumerate(iterable, start=0): 返回一个枚举对象，将可迭代对象的元素和索引配对。zip(iter1 [,iter2 [...]]): 将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象。
6. 其他常用函数
id(object): 返回对象的唯一标识符。hex(x): 将整数转换为十六进制字符串。oct(x): 将整数转换为八进制字符串。bin(x): 将整数转换为二进制字符串。chr(i): 返回表示 Unicode 字符的字符串，其中 i 是字符的 Unicode 编号。ord(c): 返回表示 Unicode 字符的整数。locals(): 返回当前局部符号表。globals(): 返回当前全局符号表。eval(expression): 执行一个 Python 表达式，并返回表达式的值。exec(object[, globals[, locals]]): 动态执行 Python 代码。hash(object): 返回对象的哈希值。slice(start, stop[, step]): 返回一个表示由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象。vars([object]): 返回对象的 dict 属性。如果没有给定参数，则返回当前局部符号表。
7.用法举例说明
1. print() - 输出信息
print("Hello, World!") # 输出：Hello, World!
print("Hello", "Python") # 输出：Hello Python
print("Sum:", 1 + 2) # 输出：Sum: 3 2. input() - 获取用户输入
user_input = input("Please enter your name: ")
print("Hello, " + user_input + "!")3. type() - 返回对象的类型
num = 123
print(type(num)) # 输出：<class 'int'> str_val = "hello"
print(type(str_val)) # 输出：<class 'str'> 4. len() - 返回对象长度
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(len(lst)) # 输出：5 str_val = "hello"
print(len(str_val)) # 输出：5 5. range() - 生成一个整数序列
for i in range(5): print(i) # 输出：0 1 2 3 4 for i in range(1, 6): print(i) # 输出：1 2 3 4 5 for i in range(0, 10, 2): print(i) # 输出：0 2 4 6 8 6. open() - 打开文件
with open('file.txt', 'r') as f: content = f.read() print(content) 7. sum() - 返回序列中所有元素的和
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print(total) # 输出：15 8. min() 和 max() - 返回序列中的最小值和最大值
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
min_val = min(numbers)
max_val = max(numbers)
print(min_val) # 输出：1
print(max_val) # 输出：5 9. sorted() - 对序列进行排序
numbers = [5, 1, 9, 3, 7]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers) # 输出：[1, 3, 5, 7, 9] 10. zip() - 将多个序列中的元素打包成一个个元组
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 30, 35]
for name, age in zip(names, ages): print(name, age)
# 输出：
# Alice 25
# Bob 30
# Charlie 3511. enumerate() - 返回序列的索引和值
seasons = ['spring', 'summer', 'autumn', 'winter']
for index, season in enumerate(seasons): print(index, season)
# 输出：
# 0 spring
# 1 summer
# 2 autumn
# 3 winter 12. id() - 返回对象的唯一标识符
x = 10
print(id(x)) # 输出对象的唯一ID，每次运行可能不同 13. all() 和 any() - 检查可迭代对象中的所有元素是否都满足条件
numbers = [1, 2, 3, 0]
all_positive = all(num > 0 for num in numbers)
print(all_positive) # 输出：False any_positive = any(num > 0 for num in numbers)
print(any_positive) # 输出：True 14. round() - 对浮点数进行四舍五入
num = 3.14159
rounded_num = round(num, 2) # 保留两位这些内置函数在 Python 编程中非常常用，掌握它们的用法可以大大提高编程效率。
8.如何查看内置函数和变量
在Python中，你可以通过访问builtins模块来查看所有的内置函数和变量。builtins模块包含了Python解释器启动时预定义的所有内置标识符。你可以通过以下方式查看这些内置函数：
import builtins # 打印所有内置函数
for item in dir(builtins): if callable(getattr(builtins, item)): print(item)上述代码导入了builtins模块，并使用dir()函数获取该模块的所有属性名。然后，它使用callable()函数检查每个属性是否可调用（即是否是函数或方法）。如果是可调用的，就打印出该属性的名称。
另外，你也可以直接在Python解释器或脚本中使用dir(__builtins__)来获取内置标识符的列表，但这样还会包括一些非函数的内置对象，如异常、警告等。要过滤出函数，你可以使用上面的callable()检查。
如果你只对某个特定的内置函数感兴趣，例如len()，你可以直接访问它，或者通过getattr(builtins, 'len')来获取它。
# 直接访问内置函数
print(len([1, 2, 3])) # 输出：3 # 通过builtins模块访问内置函数
print(getattr(builtins, 'len')([1, 2, 3])) # 输出：3 需要注意的是，__builtins__是Python解释器提供的一个内置变量，它通常与builtins模块的内容相同。在大多数Python环境中，你可以直接使用__builtins__来访问内置函数和变量，但官方文档推荐使用builtins模块，因为它提供了更明确和可移植的接口。
![[Kali] 安装Nessus及使用](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/17c6362b4b5f4880b19417cbe0b8f6cc.png)
