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一些python常用函数包：
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1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
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Queue 叫队列，是数据结构中的一种，基本上所有成熟的编程语言都内置了对 Queue 的支持。
Python 中的 Queue 模块实现了多生产者和多消费者模型，当需要在多线程编程中非常实用。而且该模块中的 Queue 类实现了锁原语，不需要再考虑多线程安全问题。
该模块内置了三种类型的 Queue，分别是 class queue.Queue(maxsize=0) ， class queue.LifoQueue(maxsize=0) 和 class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 。它们三个的区别仅仅是取出时的顺序不一致而已。
Queue 是一个 FIFO 队列，任务按照添加的顺序被取出。
LifoQueue 是一个 LIFO 队列，类似堆栈，后添加的任务先被取出。
PriorityQueue 是一个优先级队列，队列里面的任务按照优先级排序，优先级高的先被取出。
如你所见，就是上面所说的三种不同类型的内置队列，其中 maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的任务数的上限。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的任务被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，则队列尺寸为无限大。
向队列中添加任务，直接调用 put() 函数即可
put() 函数完整的函数签名如下 Queue.put(item, block=True, timeout=None) ，如你所见，该函数有两个可选参数。
默认情况下，在队列满时，该函数会一直阻塞，直到队列中有空余的位置可以添加任务为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有空余的位置出来，则会引发 Full 异常。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有空余的位置可添加任务则会引发 Full 异常，否则会直接把任务放入队列并返回，不会阻塞。
另外，还可以通过 Queue.put_nowait(item) 来添加任务，相当于 Queue.put(item, False) ，不再赘述。同样，在队列满时，该操作会引发 Full 异常。
从队列中获取任务，直接调用 get() 函数即可。
与 put() 函数一样， get() 函数也有两个可选参数，完整签名如下 Queue.get(block=True, timeout=None) 。
默认情况下，当队列空时调用该函数会一直阻塞，直到队列中有任务可获取为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有任务可获取，则会引发 Empty 异常。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有任务可获取则会立刻引发 Empty 异常，否则会直接获取一个任务并返回，不会阻塞。
另外，还可以通过 Queue.get_nowait() 来获取任务，相当于 Queue.get(False) ，不再赘述。同样，在队列为空时，该操作会引发 Empty 异常。
Queue.qsize() 函数返回队列的大小。注意这个大小不是精确的，qsize() 0 不保证后续的 get() 不被阻塞，同样 qsize() maxsize 也不保证 put() 不被阻塞。
如果队列为空，返回 True ，否则返回 False 。如果 empty() 返回 True ，不保证后续调用的 put() 不被阻塞。类似的，如果 empty() 返回 False ，也不保证后续调用的 get() 不被阻塞。
如果队列是满的返回 True ，否则返回 False 。如果 full() 返回 True 不保证后续调用的 get() 不被阻塞。类似的，如果 full() 返回 False 也不保证后续调用的 put() 不被阻塞。
queue.Queue() 是 FIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是一致的。
queue.LifoQueue() 是 LIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是完全相反的，类似于栈。
优先级队列中的任务顺序跟放入时的顺序是无关的，而是按照任务的大小来排序，最小值先被取出。那任务比较大小的规则是怎么样的呢。
注意，因为列表的比较对规则是按照下标顺序来比较的，所以在没有比较出大小之前 ，队列中所有列表对应下标位置的元素类型要一致。
好比 [2,1] 和 ["1","b"] 因为第一个位置的元素类型不一样，所以是没有办法比较大小的，所以也就放入不了优先级队列。
然而对于 [2,1] 和 [1,"b"] 来说即使第二个元素的类型不一致也是可以放入优先级队列的，因为只需要比较第一个位置元素的大小就可以比较出结果了，就不需要比较第二个位置元素的大小了。
但是对于 [2,1] 和 1 [2,"b"] 来说，则同样不可以放入优先级队列，因为需要比较第二个位置的元素才可以比较出结果，然而第二个位置的元素类型是不一致的，无法比较大小。
综上，也就是说， 直到在比较出结果之前，对应下标位置的元素类型都是需要一致的 。
下面我们自定义一个动物类型，希望按照年龄大小来做优先级排序。年龄越小优先级越高。
本章节介绍了队列以及其常用操作。因为队列默认实现了锁原语，因此在多线程编程中就不需要再考虑多线程安全问题了，对于程序员来说相当友好了。
正文
你有没有想过 with 语句是什么以及我们为什么使用它呢？请阅读这篇文章！我们中的许多人在 Python 代码中一遍又一遍地看到这个代码片段： with open( 'Hi.text' , 'w' ) as f:
f.write( "Hello, there" )
但是，我们中的一些人不知道 with 有什么用，以及为什么我们需要在这里使用它。在此阅读中，您将找到关于 with 可解决的几乎所有问题。让我们开始吧！
首先，让我们考虑一下如果不使用 with 关键字我们需要做什么。在这种情况下，我们需要先打开文件并 尝试 执行 write 。不管成功与否，我们最好在 最后 关闭它，所以我们的代码将如下所示：
f = open( 'Hi.text' , 'w' )
try :
f.write( 'Hello, there' )
finally :
f.close()
那么， with 关键字有什么用呢？它只是有助于将我们的 try..finally 代码缩短为 with... 的单个语句！这就是 with 语句用法。
那么，它到底是什么？事实上， with 语句本身在 Python 中并没有什么特别之处，它只是 Python 中 上下文管理器 的一个特性。 上下文管理器 ，引用自 Python 官方文档， 是一种让您在需要时准确分配和释放资源的方法 ，或者简单来说： 当您在某些资源上做某事时缩短您的代码片段 ，这意味着您可以自己定义 with 语句的用法！
我们如何做到这一点？嗯，很简单，你只需要实现两个 魔术函数 ：一个叫做 __enter__ ，另一个叫做 __exit__ 。第一种方法是编写一个实现这两个函数的类，如下所示：
class My_file :
def __init__ (self, fname):
self.fname = fname
def __enter__ (self):
self.file = open(self.fname, 'w' )
return self.file
def __exit__ (self, exc_type, exc_val, exc_trace_back):
if self.file:
self.file.close()
在这里，我们创建了一个普通的 Python 类，实现了两个魔术函数。注意这两个函数的签名： __enter__ 只接受 self ，而 __exit__ 将接受更多参数，示例中的这三个是标准形式。这样，我们就可以直接使用：
with My_file( 'hello.txt' ) as f:
f.write( 'hello, world!' )
这里的 with 语句会先调用 __init__ 构造一个新对象，然后再调用 __enter__ 方法；最后，它会在代码块完成之前触发 __exit__ 方法。所以，上面代码的大致等价如下：
myfile = My_file( 'hello.txt' )
f = myfile.__enter__()
f.write( 'hello, world!' )
myfile.__exit(...)
实现 上下文管理器 的第二种方法是通过 装饰器 ，如下：
1.你 import contextmanager from contextlib
2.你写一个函数来实现你想要的 with 语句。
3.在函数上方添加一个装饰器 @contextmanager 。
4.使用你的 with your_function ！
根据上面的介绍，让我们写一个 装饰器上下文管理器 ！
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def my_file_open (fname):
try :
f = open(fname, 'w' )
yield f
finally :
print( 'Closing file' )
f.close()
with file_open( 'hi.txt' ) as f:
f.write( 'hello world' )
@contextmanager
def closing (f):
try :
f.write( "Finish writing" )
finally :
f.close()
with closing(open( "hi.text" )):
f.write( "hello world" )
例如，在上面的代码中，我们可以直接调用 with close(your_way_of_getting_resource) ，在你下面写的代码块即将完成之前（ f.write("hello world") ），它会执行 try..finally 我们在上面定义的块。另一个是使用 suppress 工具。我们知道，在很多情况下，如果我们尝试获取一些资源，很可能在打开文件时会出现 FileNotFoundException 等错误。在某些情况下，我们希望捕获错误或抑制错误，以便程序继续正常运行。 suppress 是我们可以抑制警告的一种方式。你需要做的就是弄清楚你想要抑制哪个异常，并编写 with suppress(your_choice_of_exception) ，Python 将从这里开始处理它。在其他情况下，您可能只想在输入 with 代码块时执行某些操作。在这种情况下， nullcontext 对你来说会很方便。 nullcontext 只会返回你在 __enter__ 函数中定义的东西，而不会做任何其他事情。如果您在 Python 中处理 async 操作以访问资源，则 aclosure 是处理这种情况的实用工具。
总结
本文介绍了 with 语句的一些基本概念和用法及其底层工作原理。还有很多有趣的东西，请查看 Python 的 contextlib 文档。最后，祝您能像往常一样快乐学习和快乐编码！
链接：
你还有什么想要补充的吗？
python函数修饰符@ 修饰符 ‘@’符号用作函数修饰符是python2.4新增加的功能，修饰符必须出现在函数定义前一行，不允许和函数定义在同一行。也就是说＠A def f(): 是非法的。 只可以在模块或类定义层内对函数进行修饰，不允许修修饰一个类。一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数做为参数，并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。 本质上讲，装饰符@类似于 回调函数 ，把其它的函数（暂且称为目的参数，后面紧接着的函数）作为自己的入参，在目的函数执行前，执行一些自己的操作， 比如：计数、打印一些提示信息等，然后返回目的函数。下面列举一个简单的例子。
创建函数修饰符的规则：
（1）修饰符是一个函数
（2）修饰符取被修饰函数为参数
（3）修饰符返回一个新函数
（4）修饰符维护被维护函数的签名
例子1： 被修饰函数不带参数
运行结果：
例子2： 使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果：
可见test1的函数名称变了，如果某些代码用到就会出问题，可以使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果：
例子3： 被修饰函数带参数
运行结果：
例子4： 修饰符带参数 ，需要比上面例子多一层包装
运行结果：
你可以使用rsa这个python库：
(bob_pub, bob_priv) = rsa.newkeys(512)
message = 'hello Bob!'
crypto = rsa.encrypt(message, bob_pub)
message = rsa.decrypt(crypto, bob_priv)
print message
hello Bob!
文档地址：
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问
input("提示性信息")
如：
input("请输入数字")
因为 Python 没有特别人为规定数据类型，数据类型是由计算机进行判定，所以我们 input() 输入的数据均默认作为字符串处理，而如果要输入一些数字，着需要 eval() 评估函数对字符串进行评估，化为语句（数字）。
print(...)
默认空一行，如果想不空行，则
print(...., end = "")
特性：
进制：
特性：
浮点数间运算存在不确定尾数，不是 bug
如：0.1+0.3 → 0.4
0.1+0.2 → 0.30000000000000004
这是由于在计算机中一切数据都是化为二进制进行存储的，而有的浮点数并不能完全化为相等的二进制数，只能无限趋近于二进制数。
如：0.1 →
解决方法：
四舍五入：
例如：z = 1.23e-4 + 5.6e+89j
z.real 获得实部，z.imag 获得虚部
三种类型存在一种逐渐“扩展”或“变宽”的关系：
整数 → 浮点数 → 复数
特点：
字符串有 2 类共 4 种表示方法：
扩展：
使用[]获取字符串中一个或多个字符
使用[M:N:K]根据步长对字符串切片
{参数序号:格式控制标记}
右对齐
^ 居中对齐 | 槽设定的输出宽度 | 数字的千位分隔符 | 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度 | 整数类型
b , c , d , o , x , X
浮点数类型
e , E , f , % |
填充、对齐、宽度这三个一组，例如：
"{0:=^20}".format("PYTHON")
→ '=======PYTHON======='
"{0:*20}".format("BIT")
→ '*****************BIT'
"{:10}".format("BIT")
'BIT '
剩下的三个一组，例如：
"{0:,.2f}".format(12345.6789)
→ '12,345.68'
"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)
→ '110101001,Σ,425,651,1a9,1A9'
"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)
'3.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'
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使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise [Exception [, args [, traceback]]]
紧凑形式：适用于简单表达式的二分支结构
表达式1 if 条件 else 表达式2
例如：
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例如：
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运行结果：
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运行结果：
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运行结果：
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运行结果：
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由条件控制的循环运行方式
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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可选参数例如：
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运行结果：
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可变参数例如：
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运行结果：
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在函数定义中，经常会碰到 *args(arguments) 和作为参数 **kwargs(keyword arguments)。
（事实上在函数中，和才是必要的，args 和 kwargs 可以用其他名称代替）
*args 是指不定数量的非键值对参数。
**kwargs 是指不定数量的键值对参数。
*args 作为作为元组匹配没有指定参数名的参数。而 **kwargs 作为字典，匹配指定了参数名的参数。
*args 必须位于 **kwargs 之前。
args( 通常紧跟一个标识符，你会看到a或者args都是标识符)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。当你接收到一个用这种语法描叙参数时（比如你在函数def语句中对函数签名使用了星号语法），python会将此标识符绑定到一个元祖，该元祖包含了所有基于位置的隐士的接收到的参数。当你用这种语法传递参数时，标识符可以被绑定到任何可迭代对象（事实上，它也可以是人和表达式，并不必须是一个标识符），只要这个表达式的结果是一个可迭代的对象就行。
**kwds(标识符可以是任意的，通常k或者kwds表示)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。（python有时候会将命名参数称为关键字参数，他们其实并不是关键字--只是用他们来给关键字命名，比如pass,for或者yield，还有很多，不幸的是，这种让人疑惑的术语目前仍是这门语言极其文化根深蒂固的一个组成部分。）当你接收到用这种语法描叙的一个参数时（比如你在函数的def语句中对函数签名使用了双星号语法）python会将标识符绑定到一个字典，该字典包含了所有接收到的隐士的命名参数。当你用这种语法传递参数时，标识符只能被绑定到字典（我ID号I它也可以是表达式，不一定是一个标识符，只要这个表达式的结果是一个字典即可）。
当你在定义或调用一个函数的时候，必须确保a和k在其他所有参数之后。如果这两者同时出现，要将k放在a之后。
lambda函数返回函数名作为结果
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例如：
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运行结果：
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谨慎使用lambda函数
