Python基础——内置函数

课前梗概

学到这里，大家是不是在想一个问题，我们之前一直用到的简单语法中会有，iut()，print()，len()，input()…………等等，你们是否想过，我们在使用之前没有做什么定义操作而是自然而然用到了，非常自然，这到底是什么情况？它们到底是什么东西呢？

其实，这些函数都是一个名为 builtins模块已经封装定义好的函数，而且这个模块在安装python环境的时候就默认导入了，所以我们可以直接使用。

这些函数，在python我们也称之为“内置函数”。

内置函数

在python的3.6.2版本以上的时候，python现在目前提供给我们68个内置函数。Python通过这68个内置函数，可以为我们提供了丰富、强大、高效、快速的解决方案，大多数时候，我们根本不需要导入第三方库，甚至标准库都不需要。

68个内置函数如下：

#68个内置函数
# 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()   　　?lter()     　　issubclass() 　　pow()       　　super()
# bytes()       　　?oat()      　　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()

为了更好的记忆和学习，我们将这68个内置函数进行归纳分组！！！你们觉得呢？~_~

我们暂且把68个内容函数分为六大类。

下面按星级来划分重要性！！！！！最高级别*****五颗星！！！！！

作用域相关(2个)

locals()：获取某个执行方法所在命名空间的局部变量的字典，列出当前可以用的局部变量。

例如：>>> locals()
{‘__name__‘: ‘__main__‘, ‘__doc__‘: None, ‘__package__‘: None, ‘__loader__‘: <class ‘_frozen_importlib.BuiltinImporter‘>, ‘__spec__‘: None, ‘__annotations__‘: {}, ‘__builtins__‘: <module ‘builtins‘ (built-in)>}

globals()：列出当前环境中所有的全局变量的字典。注意：与global的区别！！！！！

例如：
>>> globals()
{‘__name__‘: ‘__main__‘, ‘__doc__‘: None, ‘__package__‘: None, ‘__loader__‘: <class ‘_frozen_importlib.BuiltinImporter‘>, ‘__spec__‘: None, ‘__annotations__‘: {}, ‘__builtins__‘: <module ‘builtins‘ (built-in)>}

看到locals()和globals()运行的结果是一样的，这是为什么呢？

这主要是因为，我当前的cmd进入到的python环境一样，命名空间也是一样的结果。