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以下是Python的一些内置函数。这些函数是Python语言提供的基本功能，可以在不需要导入任何其他模块的情况下直接使用。这些函数可以完成广泛的任务，例如数学运算，序列和集合操作，类型转换，文件操作等等。透彻理解这些函数可以使Python编程更加高效和便捷。
abs(x)：返回x的绝对值。
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；否则返回 False。
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，则返回 False。
bin(x)：将整数 x 转换为二进制字符串。
bool([x])：如果x为假或省略，则返回False；否则返回True。 bool 是 int 的子类。
chr(i)：返回 Unicode 码位为 i 的字符的字符串格式。
dir([object])：不带参数时，返回当前本地作用域中定义的名称列表。带参数时，返回参数的属性、方法列表。
divmod(a, b)：返回商和余数的元组。
enumerate(iterable, start=0)：返回一个枚举对象。iterable 必须是一个序列、一个迭代器或其他支持迭代的对象。枚举对象的每个元素都是一个元组，包括索引和对应的值，索引默认从0开始。
float([x])：将一个字符串或数转换为浮点数。
format(value[, format_spec])：将 value 转换为格式化的表示形式。 format_spec 是格式说明符。
getattr(object, name[, default])：返回对象命名属性的值。name 必须是字符串。如果该字符串是对象的属性之一，则返回该属性的值。例如， getattr(x, 'foobar') 等同于 x.foobar。如果指定的属性不存在，且提供了 default 值，则返回 default 值。如果未提供 default 值，则引发 AttributeError。
hash(object)：返回对象的哈希值。哈希值是整数。它们用于在字典查找元素时快速比较字典的键。相等的对象应该具有相等的哈希值（如果两个对象的哈希值不相等，则这两个对象一定不相等）。
hex(x)：将整数 x 转换为以“0x”为前缀的小写十六进制字符串。
id(object)：返回对象的“身份证号”，该标识符是一个整数，在该对象的生命周期内保证是唯一且恒定的。 id() 的两个调用返回的值相等，当且仅当这两个调用的对象是同一对象时才有意义。
int(x=0)：将一个字符串或数字转换为整数。如果没有给出 x，则返回 0。
isinstance(object, classinfo)：如果 object 是 classinfo 的实例或者是 classinfo 的某个衍生类的实例，则返回 True。 如果 object 不是给定类型的对象，则返回 False。classinfo 可以是类对象、类型对象或由它们组成的元组。
len(s)：返回对象（字符串、列表、元组等）的长度。
max(iterable, *[, key, default])：返回可迭代对象或多个参数中的最大值。
min(iterable, *[, key, default])：返回可迭代对象或多个参数中的最小值。
oct(x)：将整数 x 转换为以“0o”为前缀的小写八进制字符串。
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)：打开文件并返回文件对象。在本文档中的所有示例中，将使用 open() 函数打开文件。
ord(c)：返回表示 Unicode 字符 c 的整数。
pow(x, y[, z])：返回 xy 的幂，如果 z 给定，则再对结果取模。
print(*objects, sep=' ', end='\\\\n', file=sys.stdout, flush=False)：将 *objects 打印到流，以 sep 分隔并在末尾附加 end。如果省略 sep，则使用默认分隔符 ' '。如果省略 end，则使用默认行尾字符 '\n'。如果 file 被省略或为 None，则使用 sys.stdout；否则使用指定的流输出。如果 flush 为 True，则强制刷新输出流。
range(stop)：返回一个 range 对象，包含从 0 到 stop-1 的整数。
repr(object)：返回一个对象的字符串表示。
reversed(seq)：返回一个反转的迭代器。
round(number[, ndigits])：将数字舍入到 ndigits 小数位。如果 ndigits 被省略，则将 number 转换为最接近的整数。
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)：返回一个排序后的列表，从 iterable 的元素中按顺序选择值。
str(object='')：将值转换为字符串。如果没有指定参数，则返回空字符串。
sum(iterable[, start])：返回 iterable 中所有元素的总和。如果给定 start，则为迭代器中的下一个元素（以及所有后续元素）添加 start。如果 iterable 为空，则返回 start（如果提供了）或 0（否则）。常用于统计值。
tuple([iterable])：返回一个 tuple。如果 iterable 是个序列，则将 iterable 的元素作为元组返回。如果没有提供参数，返回一个空元组。
type(object)：返回对象的类型。
zip(*iterables)：返回一个 zip 对象，它将多个迭代器作为参数，并将它们的元素组合成元组，返回一个元组的 zip 对象。一旦一个迭代器耗尽，迭代就停止。任何没有元素的迭代器都将被忽略。
此外，每个对象都有一些内置的参数和方法，例如：
__class__：一个对象的类。
__dict__：一个字典，包含对象的属性和方法。
__str__：一个方法，返回对象的字符串表示形式。
__repr__：一个方法，返回对象的可打印表示形式。
__len__：一个方法，返回对象的长度。
这些内置参数可以帮助开发者更好地理解 Python 语言和程序的运行方式。
Python 调试方法
print
print('here')
# 可以发现某段逻辑是否执行
# 打印出变量的内容
assert
assert false, 'blabla'
# 如果条件不成立，则打印出 'blabla' 并抛出AssertionError异常
debugger
可以通过 pdb、IDE 等工具进行调试。
调试的具体方法这里不展开。
Python 中有两个内置方法在这里也很有帮助：
locals: 执行 locals() 之后, 返回一个字典, 包含(current scope)当前范围下的局部变量。
globals: 执行 globals() 之后, 返回一个字典, 包含(current scope)当前范围下的全局变量。
python多线程
Python是一种支持多线程编程的面向对象编程语言。它提供了一些内置模块来支持多线程编程，例如threading模块。
创建线程
使用Python中的threading.Thread类可以创建新的线程。下面是一个简单的例子：
import threading
def worker():
# 执行一些操作
pass
# 创建一个新线程
t = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
t.start()
锁
多线程编程中，为了避免出现一些问题，例如数据竞争，需要使用锁进行同步。Python中提供了一个threading.Lock类来实现锁的功能。下面是一个简单的例子：
import threading
# 创建一个锁
lock = threading.Lock()
def worker():
# 获取锁
lock.acquire()
try:
# 执行一些操作
pass
finally:
# 释放锁
lock.release()
# 创建一个新线程
t = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
t.start()
线程间通信
在多线程编程中，线程之间需要进行通信。Python中提供了一些内置模块来支持线程间通信，例如queue模块。下面是一个简单的例子：
import threading
import queue
# 创建一个队列
q = queue.Queue()
def producer():
# 生产一些数据
data = ...
# 将数据放入队列中
q.put(data)
def consumer():
# 从队列中获取数据
data = q.get()
# 处理数据
...
# 创建生产者线程
t1 = threading.Thread(target=producer)
# 创建消费者线程
t2 = threading.Thread(target=consumer)
# 启动线程
t1.start()
t2.start()
总结
多线程编程是一种常用的编程方式。在Python中，可以使用内置模块来支持多线程编程。需要注意的是，在多线程编程中需要使用锁来保证线程安全，同时需要进行线程间通信来实现数据共享等功能。