Python程序的结构
Python的程序由包，模块（即一个Python文件）和函数组成。包是由一系列模块组成的集合。模块是处理某一类问题的函数和类的集合。
包中必须至少含有一个__init__.py文件，该文件的内容可以为空。用于标识当前文件夹是一个包。
模块的内置函数
| 函数 |
说明 |
| abs（x） |
返回x的绝对值 |
| apply（func[,args[,kwargs]]） |
把函数的参数放置在序列中传入函数 |
| bool（[y]） |
把一个值或表达式转换为bool类型 |
| cmp（x，y） |
比较x，y的大小 |
| delattr（object，name） |
等价于del object.name |
| eval（s[,globals[,locals]]） |
计算表达式的值 |
| float（x） |
把数字或字符串转换成float类型 |
| hash（object） |
返回一个对象的hash值 |
| help（[object]） |
返回内联函数的帮助说明 |
| id（x） |
返回一个对象的id标识 |
| input（[prompt]） |
接收控制台的输入，并把输入转换为数字 |
| int（x） |
把数字或者字符串转换为整形 |
| len（object） |
对象包含的元素个数 |
| range（[start,]end[,step]） |
生成一个序列并返回 |
| raw_input（[prompt]） |
接收控制台输入，返回字符串类型 |
| reduce（func,sequence[,initial]） |
对序列的值进行累计计算 |
| round（x，n=0） |
四舍五入函数 |
| set（[iterable]） |
返回一个set集合 |
| sorted（iterable[,cmp[,key[,reverse]]]） |
返回一个排序后的列表 |
| sum（iterable[,start = 0]） |
返回一个序列的和 |
| type（object） |
返回一个对象的类型 |
| xrange（[start,]end[,step]） |
功能和range（）类似，但是一次返回一个值 |
| zip（seq1[,seq2,….]） |
把n个序列作为列表的元素返回 |
1. filter（）
filter（）可以对某个序列做过滤处理，对自定义函数的参数返回的结果是否为“真”来过滤，并一次性返回处理结果。
声明如下：
filter（func or None， sequence）->list，tuple or string
（1） 参数func是自定义的过滤函数，在函数func（item）中定义过滤规则。果然func为“None”，则过滤项Item都为真，返回所有序列的元素。
（2） 参数sequence为待处理的序列。
（3） filter（）函数的返回值由func（）的返回值组成的序列，返回的类型与参数sequence的类型相同。
示例代码：
输出结果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
注意：filter（）的过滤函数func（）的参数不能为空，否则，没有可以存取sequence元素的变量，func（）也不能处理过滤。
2. reduce（）
对序列中元素的连续操作可以通过循环来处理（例如对某个序列中的元素进行累加操作）。Python提供的reduce（）也可以实现连续处理的功能。
声明如下：
reduce（func，sequence[,initial]）->value
（1） 参数func是自定义的函数，实现对参数sequence的连续操作。
（2） 参数sequence为待处理的序列
（3） 参数initial可以省略，如果initial不为空，则initial的值将首先传入func（）进行计算。如果sequence为空，则对initial的值进行计算。
示例代码：
输出结果：
45
55
10
注意：如果用reduce（）进行累计计算，必须在func中定义两个参数，分别对应加法运算符两侧的操作数。
3. map（）
函数声明如下：
map（func，sequence[,sequence,…]）-> list
map()的返回值是对序列元素处理后的列表。
示例代码：
输出：
[1, 4, 27, 256]
[1, 16, 27, 16]
注意：如果map（）提供了多个序列，则每个序列中的元素一一对应进行计算。如果每个序列的长度不同，则短的序列后补充“None”，在进行计算。
函数
函数的定义：
def 函数名（参数1[=默认值]，参数2[=默认值]…）：
…
return 表达式
函数的参数：
在程序的开发过程中，常常需要传递可变长度的参数。在函数的参数前使用标识符“*”可以实现这个要求。“*”可以引用元组，把多个参数组合到一个元组中：
输出：
(1, 2, 3, 4)
由此可见，由于参数中使用了“*args”的形式，因此传入的实际参数被“打包”到一个元组中。
Python还 提供了另一个标识符“**”。在形式参数前面添加“**”，可以引用一个字典。根据实际参数的赋值表达式生成字典。
示例代码：
输出：
['three', 'tow', 'one']
['3', '2', '1']
find: 1
find: 3
上面的代码实现了在一个元组中匹配一个字典中的元素。定义函数时，设计两个参数。一个是待匹配的元组，表示为“*t”。另一个是字典，表示为“**d”。函数调用时，实际参数分为两部分，一部分参数是若干个数字或字符串，另一部分参数是赋值表达式。
如下图：
注意：“*”必须写在“**”的前面，这是语法规定。
函数的返回值
1.在函数没有return语句时，默认返回值为“None”。“None”是Python中的一个对象，不属于数字也不属于字符串。当函数中的return语句不带任何参数时，返回的结果也是“None”：
2.如果需要返回多个值，可以把这些值“打包”到元组中。在调用时，对返回的元组“解包”即可。
示例代码：
函数的嵌套
1. 在函数外定义函数
2. 在函数内部定义函数
3. 嵌套函数，直接使用外层函数的变量
lambda函数
lambda函数用于创建一个匿名的函数，函数名未和标识符进行绑定。使用lambda函数可以返回一些简单的运算结果。
lambda函数的格式如下：
#赋值：
func = lambda 变量1，变量2…：表达式
#调用
func（）
示例代码：
输出:
<function <lambda> at 0x00AFBC30>
<function <lambda> at 0x00AFBC70>
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注意：lambda函数中只能使用表达式，不能使用判断，循环等多重语句。
Generator函数
生成器（Generator）的作用是一次产生一个数据项，并把数据项输出。Generator函数可以用在for循环中遍历。Generator函数所具有的每次返回一个数据项的功能，使得迭代器的性能更佳。
Generator函数的定义如下：
def 函数名（参数列表）：
。。。
yield 表达式
Generator函数的定义和普通函数的定义没有什么区别。只要在函数体内使用yield生成数据项即可。
Generator函数可以被for循环遍历，而且可以通过next（）方法获得yield生成的数据项。
示例代码：
注意：yield保留字和return语句返回值的执行原理各不相同。yield生成值后并不会终止程序的执行，返回值后程序继续往后执行。return返回后，程序将终止执行。