第一部分：基础篇
子主题一：数据类型操作
**len()**：想知道列表、字符串等容器有多长？只需一个len()，它会告诉你元素个数。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(len(my_list)) # 输出：5**type()**：想了解变量是什么类型？type()帮你快速识别。
x = "Hello, World!"
print(type(x)) # 输出：**isinstance()**：判断对象是否属于指定类型（或其子类），确保类型安全。
def process_number(num):
if isinstance(num, (int, float)):
print(f"Processing number: {num}")
else:
print("Invalid input!")
process_number(42) # 输出：Processing number: 42
process_number("42") # 输出：Invalid input!**dir()**：想知道一个对象有哪些属性和方法？用dir()列出所有成员。
import math
print(dir(math)) # 输出：['acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', ...]子主题二：变量与对象管理
**id()**：获取对象独一无二的身份标识，理解Python中的“万物皆对象”。
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a), id(b)) # 输出：两个相同的整数，表示a和b指向同一内存地址
a.append(4)
print(a, b) # 输出：[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]
c = [1, 2, 3]
print(id(c)) # 输出：不同于a和b的整数，c是新的列表对象**hash()**：计算对象的哈希值，用于字典、集合等数据结构的高效查找。
word = "python"
print(hash(word)) # 输出：-986773616**del**：删除对象引用，释放内存资源，或删除变量、列表元素等。
del my_list[0] # 删除列表第一个元素
del my_variable # 删除变量，使其不再存在于当前作用域**globals()与locals()**：查看全局/局部作用域内的变量名及其值。
x = "global"
def func():
y = "local"
print(globals()) # 输出：包含全局变量x的字典
print(locals()) # 输出：包含局部变量y的字典
func()子主题三：流程控制辅助
**all()与any()**：判断容器内所有/任意元素是否满足条件。
numbers = [1, 2, 0, 4]
print(all(number > 0 for number in numbers)) # 输出：False（存在非正数）
print(any(number > 0 for number in numbers)) # 输出：True（存在正数）**enumerate()**：同时获取容器内元素及其索引，便于循环处理。
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for i, fruit in enumerate(fruits):
print(f"Index {i}: {fruit}")
# 输出：
# Index 0: apple
# Index 1: banana
# Index 2: cherry**zip()**：将多个可迭代对象按元素打包成一个个元组，实现多数据源同步遍历。
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 35]
for name, age in zip(names, ages):
print(f"{name} is {age} years old.")
# 输出：
# Alice is 25 years old.
# Bob is 30 years old.
# Charlie is 35 years old.第二部分：进阶篇
子主题四：字符串处理
**format()**：灵活格式化字符串，插入变量、控制对齐、指定精度等。
name = "Alice"
age = 25
print("My name is {} and I am {} years old.".format(name, age))
# 输出：
# My name is Alice and I am 25 years old.**join()**：将列表（或其他可迭代对象）中元素以指定字符连接成字符串。
words = ["Python", "is", "fun"]
sentence = " ".join(words)
print(sentence)
# 输出：
# Python is fun**split()**：根据分隔符将字符串拆分为列表，常用于处理文本数据。
text = "A quick brown fox jumps over the lazy dog."
words = text.split(" ")
print(words)
# 输出：
# ['A', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog.']**strip()**：去除字符串两侧指定字符（默认空格），清理文本数据。
s = " Hello, World! "
clean_s = s.strip()
print(clean_s)
# 输出：
# Hello, World!子主题五：序列与集合操作
**sorted()**：对可迭代对象进行排序，返回一个新的排序后列表。
unsorted_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_list = sorted(unsorted_list)
print(sorted_list)
# 输出：
# [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]**reversed()**：反转序列（如列表、元组、字符串）元素顺序。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
reversed_numbers = list(reversed(numbers))
print(reversed_numbers)
# 输出：
# [5, 4, 3, 2, 1]**set()与frozenset()**：创建无序、唯一元素集，后者不可变。
unique_elements = set([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5])
print(unique_elements) # 输出：{1, 2, 3, 4, 5}
immutable_set = frozenset(unique_elements)子主题六：异常处理与调试
**assert**：断言某个条件为真，否则触发AssertionError，用于检查程序逻辑。
def divide(a, b):
assert b != 0, "Cannot divide by zero!"
return a / b
result = divide(10, 2) #正常运行，结果为 5.0
result = divide(10, 0) # 触发 AssertionError: Cannot divide by zero!**traceback**：捕获、打印及分析异常堆栈信息，辅助定位问题。
try:
raise ValueError("This is an intentional error.")
except ValueError as e:
import traceback
traceback.print_exc()
# 输出类似如下：
# Traceback (most recent call last):
# File "", line 2, in
# ValueError: This is an intentional error. **sys.exc_info()**：获取当前正在处理的异常的详细信息（类型、值、堆栈跟踪）。
import sys
try:
raise IndexError("Index out of range!")
except IndexError as e:
exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
print(exc_type) # 输出：
print(exc_value) # 输出：Index out of range!
print(exc_traceback) # 输出：详细的异常堆栈跟踪信息 第三部分：深度揭秘篇
子主题七：函数式编程利器
**map()**：将函数应用到可迭代对象每个元素上，返回结果组成的迭代器。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(lambda x: x ** 2, numbers)
print(list(squared)) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]**filter()**：筛选出可迭代对象中满足条件的元素，返回过滤后的迭代器。
even_numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filtered = filter(lambda x: x % 2 == 0, even_numbers)
print(list(filtered)) # 输出：[2, 4, 6]**reduce()**（在functools模块中）：对可迭代对象元素应用二元函数累积结果。
from functools import reduce
product = reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4, 5])
print(product) # 输出：120**lambda**：定义小型匿名函数，简洁表达临时计算逻辑。
add_one = lambda x: x + 1
print(add_one(41)) # 输出：42子主题八：魔法方法与元编程
**__str__与__repr__**：自定义对象的字符串表示形式，分别用于用户友好输出和调试。
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __str__(self):
return f"{self.name}, {self.age} years old"
def __repr__(self):
return f"Person(name={self.name!r}, age={self.age})"
p = Person("Alice", 25)
print(p) # 输出：Alice, 25 years old
print(repr(p)) # 输出：Person(name='Alice', age=25)**__getattr__**：当尝试访问不存在的属性时调用，提供自定义行为。
class MagicBox:
def __getattr__(self, item):
return f"Sorry, no such attribute '{item}'!"
box = MagicBox()
print(box.secret_key) # 输出：Sorry, no such attribute 'secret_key'!**@property**：将方法包装成只读属性，实现属性访问控制与验证。
class Circle:
def __init__(self, radius):
self._radius = radius
@property
def radius(self):
return self._radius
@radius.setter
def radius(self, value):
if value < 0:
raise ValueError("Radius must be non-negative.")
self._radius = value
circle = Circle(5)
print(circle.radius) # 输出：5
circle.radius = -1 # 会触发 ValueError子主题九：模块与包管理
**importlib**：动态导入、重载、查询模块信息，实现高级模块管理。
import importlib
module_name = "math"
module = importlib.import_module(module_name)
print(module.sqrt(16)) # 输出：4.0**pkgutil**：递归遍历包及其子包，查找模块、执行包级初始化等。
import pkgutil
package_name = "numpy"
package = pkgutil.get_loader(package_name)
print(package) # 输出：numpy.__loader__**sys.path**：查看Python解释器搜索模块的路径列表，调整路径以引入自定义模块。
import sys
print(sys.path) # 输出：当前Python环境搜索模块的路径列表
sys.path.append("/path/to/custom/module")结语：挖掘Python内置函数，解锁编程新境界
Python内置函数犹如一座宝藏库，等待你去发掘、利用。无论你是初学者还是资深开发者，熟练掌握并适时运用这些鲜为人知的内置函数，都能显著提升代码质量、开发效率，乃至编程思维。愿你在Python的世界里游刃有余，享受编程的乐趣与成就感！
