面向对象的快捷方式(Object Oriented Shortcuts)
本章详细讲述了Python中的各种内置函数，文件I/O操作和重载概念。
Python Built-in Functions
Python解释器有许多称为内置函数的函数，可以随时使用。 在其最新版本中，Python包含68个内置函数，如下表所示 -
| 内置功能 | ||||
|---|---|---|---|---|
| abs() | dict() | help() | min() | setattr() |
| all() | dir() | hex() | next() | slice() |
| any() | divmod() | id() | object() | sorted() |
| ascii() | enumerate() | input() | oct() | staticmethod() |
| bin() | eval() | int() | open() | str() |
| bool() | exec() | isinstance() | ord() | sum() |
| bytearray() | filter() | issubclass() | pow() | super() |
| bytes() | float() | iter() | print() | tuple() |
| callable() | format() | len() | property() | type() |
| chr() | frozenset() | list() | range() | vars() |
| classmethod() | getattr() | locals() | repr() | zip() |
| compile() | globals() | map() | reversed() | __import__() |
| complex() | hasattr() | max() | round() | |
| delattr() | hash() | memoryview() | set() | |
本节简要讨论了一些重要的功能 -
len() function
len（）函数获取字符串，列表或集合的长度。 它返回对象的项目长度或数量，其中object可以是字符串，列表或集合。
>>> len(['hello', 9 , 45.0, 24])
4
len（）函数内部的工作方式类似于list.__len__()或tuple.__len__() 。 因此，请注意len（）仅适用于具有__ len__()方法的对象。
>>> set1
{1, 2, 3, 4}
>>> set1.__len__()
4
但是，在实践中，我们更喜欢len()而不是__len__()函数，原因如下:
它效率更高。 并且没有必要编写特定方法来拒绝访问特殊方法，例如__len__。
它易于维护。
它支持向后兼容性。
Reversed(seq)
它返回反向迭代器。 seq必须是具有__reversed __（）方法或支持序列协议（__len __（）方法和__getitem __（）方法）的对象。 当我们想要从后到前循环项目时，它通常用于for循环。
>>> normal_list = [2, 4, 5, 7, 9]
>>>
>>> class CustomSequence():
def __len__(self):
return 5
def __getitem__(self,index):
return "x{0}".format(index)
>>> class funkyback():
def __reversed__(self):
return 'backwards!'
>>> for seq in normal_list, CustomSequence(), funkyback():
print('\n{}: '.format(seq.__class__.__name__), end="")
for item in reversed(seq):
print(item, end=", ")
最后的for循环打印正常列表的反转列表，以及两个自定义序列的实例。 输出显示__reversed__ reversed()适用于它们中的所有三个，但是当我们定义__reversed__时，结果会有很大不同。
输出 (Output)
执行上面给出的代码时，您可以观察到以下输出 -
list: 9, 7, 5, 4, 2,
CustomSequence: x4, x3, x2, x1, x0,
funkyback: b, a, c, k, w, a, r, d, s, !,
枚举(Enumerate)
enumerate ()方法向iterable添加一个计数器并返回枚举对象。
enumerate（）的语法是 -
enumerate(iterable, start = 0)
这里第二个参数start是可选的，默认情况下，index以零（0）开头。
>>> # Enumerate
>>> names = ['Rajesh', 'Rahul', 'Aarav', 'Sahil', 'Trevor']
>>> enumerate(names)
<enumerate object at 0x031D9F80>
>>> list(enumerate(names))
[(0, 'Rajesh'), (1, 'Rahul'), (2, 'Aarav'), (3, 'Sahil'), (4, 'Trevor')]
>>>
因此enumerate()返回一个迭代器，它产生一个元组，用于保持传递的序列中元素的计数。 由于返回值是迭代器，因此直接访问它并不是很有用。 enumerate（）的更好方法是将计数保持在for循环中。
>>> for i, n in enumerate(names):
print('Names number: ' + str(i))
print(n)
Names number: 0
Rajesh
Names number: 1
Rahul
Names number: 2
Aarav
Names number: 3
Sahil
Names number: 4
Trevor
标准库中还有许多其他函数，这是另一个更广泛使用的函数列表 -
hasattr, getattr, setattr和delattr,它允许通过字符串名称操纵对象的属性。
all和any,接受可迭代对象，如果所有或任何项目评估为True则返回True 。
nzip,它接受两个或多个序列并返回一个新的元组序列，其中每个元组包含每个序列的单个值。
File I/O
文件的概念与术语面向对象编程相关联。 Python已经包含了抽象中提供的操作系统接口，允许我们使用文件对象。
open()内置函数用于打开文件并返回文件对象。 它是最常用的有两个参数的函数 -
open(filename, mode)
open（）函数调用两个参数，第一个是文件名，第二个是模式。 这里模式可以是'r'表示只读模式，'w'表示只写（现有的同名文件将被删除），'a'打开文件进行追加，任何写入文件的数据都会自动添加到最后。 'r +'打开文件进行读写。 默认模式是只读的。
在窗口上，附加到模式的'b'以二进制模式打开文件，因此还有'rb'，'wb'和'r + b'等模式。
>>> text = 'This is the first line'
>>> file = open('datawork','w')
>>> file.write(text)
22
>>> file.close()
在某些情况下，我们只想附加到现有文件而不是覆盖它，因为我们可以提供值'a'作为模式参数，附加到文件的末尾，而不是完全覆盖现有文件内容。
>>> f = open('datawork','a')
>>> text1 = ' This is second line'
>>> f.write(text1)
20
>>> f.close()
打开文件进行读取后，我们可以调用read，readline或readlines方法来获取文件的内容。 read方法将文件的全部内容作为str或bytes对象返回，具体取决于第二个参数是否为“b”。
为了便于阅读，并且为了避免一次性读取大文件，通常最好直接在文件对象上使用for循环。 对于文本文件，它将一次读取每一行，我们可以在循环体内处理它。 但是对于二进制文件，最好使用read（）方法读取固定大小的数据块，并传递一个参数以获取要读取的最大字节数。
>>> f = open('fileone','r+')
>>> f.readline()
'This is the first line. \n'
>>> f.readline()
'This is the second line. \n'
写入文件，通过文件对象上的write方法将字符串（二进制数据的字节）对象写入文件。 writelines方法接受一串字符串并将每个迭代值写入文件。 writelines方法不会在序列中的每个项后附加新行。
最后，当我们完成读取或写入文件时，应该调用close（）方法，以确保将任何缓冲的写入写入磁盘，文件已被正确清理，并且与文件关联的所有资源都被释放回操作系统。 这是调用close（）方法的更好方法，但从技术上讲，这将在脚本存在时自动发生。
方法重载的替代方法
方法重载是指具有多个接受不同参数集的同名方法。
给定单个方法或函数，我们可以指定自己的参数数量。 根据函数定义，可以使用零个，一个，两个或更多参数调用它。
class Human:
def sayHello(self, name = None):
if name is not None:
print('Hello ' + name)
else:
print('Hello ')
#Create Instance
obj = Human()
#Call the method, else part will be executed
obj.sayHello()
#Call the method with a parameter, if part will be executed
obj.sayHello('Rahul')
输出 (Output)
Hello
Hello Rahul
默认参数
功能也是对象
可调用对象是一个对象可以接受一些参数，并可能返回一个对象。 函数是Python中最简单的可调用对象，但也有类似于类或某些类实例的函数。
Python中的每个函数都是一个对象。 对象可以包含方法或函数，但对象不是必需的函数。
def my_func():
print('My function was called')
my_func.description = 'A silly function'
def second_func():
print('Second function was called')
second_func.description = 'One more sillier function'
def another_func(func):
print("The description:", end=" ")
print(func.description)
print('The name: ', end=' ')
print(func.__name__)
print('The class:', end=' ')
print(func.__class__)
print("Now I'll call the function passed in")
func()
another_func(my_func)
another_func(second_func)
在上面的代码中，我们可以将两个不同的函数作为参数传递给我们的第三个函数，并为每个函数获取不同的输出 -
The description: A silly function
The name: my_func
The class: <class>
Now I'll call the function passed in
My function was called
The description: One more sillier function
The name: second_func
The class: <class>
Now I'll call the function passed in
Second function was called
</class></class>可调用的对象
就像函数是可以在其上设置属性的对象一样，可以创建一个可以被调用的对象，就像它是一个函数一样。
在Python中，可以使用函数调用语法调用具有__call __（）方法的任何对象。
