1. 内建属性
python3中查看类的内建属性和方法：
代码语言：python代码运行次数：0复制 >>> class Person:
... pass
...
>>> dir(Person)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']子类没有实现init方法时，默认自动调用父类的。 如定义init方法时，需自己手动调用父类的 init方法。
常用内建属性 | 说明 | 触发方式 |
|---|---|---|
| 构造初始化函数 | 创建实例后，赋值时使用，在 |
| 生成实例所需属性 | 创建实例时 |
| 实例所在的类 | 实例 |
| 实例字符串表示（可读性） | print(类实例)，如没实现则使用repr结果 |
| 实例字符串表示（准确性） | print(repr(类实例)) |
| 析构 | del 实例 |
| 实例自定义属性 | vars(实例 |
| 类文档，子类不继承 | help(类或实例) |
| 属性访问拦截器 | 访问实例属性时 |
| 类的所有父类构成元素 | 类名 |
示例：__getattribute__
class Lesson(object):
def __init__(self,subject1):
self.subject1 = subject1
self.subject2 = 'cpp'
# 属性访问时拦截器：当访问属性或方法名时，均会调用此方法
# 作用：扩展功能，比如记录日志、过滤拦截等
def __getattribute__(self,obj):
if obj == 'subject1':
print('log subject1')
return 'redirect python'
else: # 测试时注释掉这2行，将找不到其他属性，均返回None，但不会报错
return object.__getattribute__(self,obj)
def show(self):
print('this is Itcast')
s = Lesson("python")
print(s.subject1)
print(s.subject2)运行结果：
代码语言：python代码运行次数：0复制log subject1
redirect python
None__getattribute__的坑
class Person(object):
def __getattribute__(self,obj):
print("---test---")
if obj.startswith("a"):
return "hahha"
else:
return self.test # 坑在此：self.xxx
def test(self):
print("heihei")
t = Person()
t.a # 返回hahha
t.b # 会让程序死掉原因：
程序执行else里面的代码时，即return self.test，因为return需要把self.test的值返回，那么首先要获取self.test的值（test方法名所对应的函数体的地址），因为self此时就是t这个对象，所以self.test就是t.test，此时要获取t这个对象的test属性，那么就会跳转到getattribute方法去执行，即此时产生了递归调用，由于这个递归过程中没有判断什么时候推出，所以这个程序会永无休止的运行下去，又因为每次调用函数，就需要保存一些数据，那么随着调用的次数越来越多，最终内存吃光，所以程序崩溃。
因此注意，以后不要在getattribute方法中调用 self.xxx 。
2. 内建函数
启动python解释器，输入dir(__builtins__),，可以看到很多python解释器启动后默认加载的属性和函数，这些函数称之为内建函数（Build-in Function），这些函数因为在编程时使用较多，cpython解释器用c语言实现了这些函数，启动解释器时默认加载。
这些函数数量众多，不宜记忆，开发时不是都用到的，待用到时再使用 help(function) 查看如何使用，或结合百度查询即可，在这里介绍些常用的内建函数。
range函数
代码语言：python代码运行次数：0复制range(stop) -> list of integers
range(start, stop[, step]) -> list of integers- start：计数从start开始。默认是从0开始。例如：range(5) 等价于 range(0, 5)
- stop：到stop结束，但不包括stop.例如：range(0, 5) 是 0, 1, 2, 3, 4
- step：每次跳跃的间距，默认为1。例如：range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1)
python2中range返回列表，python3中range返回一个迭代器。如果想得到列表，可通过list函数：
代码语言：python代码运行次数：0复制list(range(5))map函数
map函数会根据提供的函数，对指定序列做映射。
代码语言：python代码运行次数：0复制map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list- function：是一个函数
- sequence：是一个或多个序列，取决于function需要几个参数
参数序列中的每一个元素分别调用function函数，返回包含每次function函数返回值的list（python3中返回迭代器）。
示例：
代码语言：python代码运行次数：0复制>>> list(map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])) #
[1, 4, 9]
>>> list(map(lambda x,y: x y, [1,2,3], [4,5,6]))
[5, 7, 9]
>>> def f1(x, y):
... return (x, y)
...
>>> l1 = [0, 1, 2, 3]
>>> l2 = ["a", "b", "c", "d"]
>>> list(map(f1, l1, l2))
[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd')]filter函数
filter函数会对指定序列执行过滤操作。
代码语言：python代码运行次数：0复制filter(...)
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
Return those items of sequence for which function(item) is true. If
function is None, return the items that are true. If sequence is a tuple
or string, return the same type, else return a list.- function：接受一个参数，返回布尔值
- sequence：序列可以是 str，tuple，list
filter函数会对序列参数sequence中的每个元素调用function函数，最后返回的结果包含调用结果为True的元素。返回值的类型和参数sequence的类型相同（python3中返回迭代器）。
示例：
代码语言：python代码运行次数：0复制>>> a = filter(lambda x: x%2, [0,1,2,3,4]) # 非0的值均为True
>>> a
<filter object at 0x01D18358>
>>> list(a)
[1, 3]
>>>
#Python学习交流群：711312441
>>> filter(None, "she")
<filter object at 0x01D18220>
>>> a = filter(None, "she")
>>> next(a)
's'
>>> next(a)
'h'
>>> next(a)
'e'reduce函数
reduce函数会对参数序列中元素进行累积。
代码语言：python代码运行次数：0复制reduce(...)
reduce(function, sequence[, initial]) -> value- function：该函数有两个参数
- sequence：序列可以是 str，tuple，list
- initial：固定初始值
reduce依次从sequence中取一个元素，和上一次调用function的结果做参数再次调用function。 第一次调用function时，如果提供initial参数，会以sequence中的第一个元素和initial 作为参数调用function，否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。 注意function函数不能为None。
在Python3中，reduce函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里用的话要先引入：from functools import reduce
示例：
代码语言：python代码运行次数：0复制# Python学习交流群：711312441
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x y, [1,2,3,4])
10
>>> reduce(lambda x, y: x y, [1,2,3,4], 5)
15
>>> reduce(lambda x, y: x y, ["a","b","c"], "d")
'dabc'sorted函数
代码语言：python代码运行次数：0复制sorted(...)
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list示例：
代码语言：python代码运行次数：0复制>>> sorted([1,4,5,9,1,2])
[1, 1, 2, 4, 5, 9]
>>> sorted([1,4,5,9,1,2], reverse=1)
[9, 5, 4, 2, 1, 1]
>>> sorted(["c","d","a","t"])
['a', 'c', 'd', 't']
>>> sorted(["c","d","a","t"], reverse=1)
['t', 'd', 'c', 'a']
