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收起
1.关于Python
2.Python编程环境搭建
3.变量类型和运算符
4.列表、元组、字典和集合
5.Python字符串常用方法
6.Python流程控制
7.函数和lambda表达式
8.Python类和对象
9.Python类特殊成员方法与属性操作全解析
10.Python异常处理机制
11.模块与包管理技术解析
12.文件系统操作与IO管理
13.Python高级编程核心技术深度解析
14.Python核心类型转换函数原理与应用
15.代码实例
16.常见问题及解决
17.知识点问答

Python os.stat_float_times()文件时间戳浮点表示转换机制剖析

# 1. 文件时间戳与浮点表示的基础概念 ## 1.1 文件时间戳的定义与作用 在操作系统中，文件时间戳是一个非常重要的概念，它记录了文件的创建时间、最后修改时间和最后访问时间。这些时间戳对于文件版本控制、备份恢复、数据分析等许多场景都是不可或缺的。文件时间戳通常以浮点数或整数的形式表示，以记录精确的时间点。 ## 1.2 浮点表示与整数表示的区别 浮点表示法通过将时间戳表示为距离某个固定点（通常是1970年1月1日）的秒数来提供更高的精度，它能够表示非常细微的时间差异。而整数表示法虽然简单易读，但在精度上通常不如浮点表示法，特别是在处理超过一天的时间跨度时。 ## 1.3 时间戳精度对应用的影响 对于需要高精度时间记录的应用，如金融交易记录、科学数据记录等，时间戳的精度至关重要。浮点时间戳能够在这些场景中提供必要的准确度，避免由于时间精度不足导致的数据分析错误和逻辑问题。 ```mermaid graph TD A[文件时间戳] --> B[定义] A --> C[浮点表示] A --> D[整数表示] B --> E[记录文件重要时刻] C --> F[高精度时间记录] D --> G[易读性] F --> H[关键应用的精确度需求] ``` 此章节通过定义和对比分析，为理解后续章节中的具体操作和深入探讨提供了坚实的基础。在接下来的内容中，我们将详细探讨如何在Python中使用`os.stat_float_times()`来优化时间戳的输出，并讨论其内部机制和在实际应用中的具体表现。 # 2. os.stat_float_times()函数详解 ## 2.1 os.stat_float_times()的功能与使用 ### 2.1.1 函数的定义与作用域 `os.stat_float_times()` 是 Python 中的一个内置函数，它属于 `os` 模块，主要功能是控制 `os.stat()` 系列函数返回的时间戳是否为浮点类型。该函数允许我们根据系统环境和实际需要选择时间戳的精度。 默认情况下，在 POSIX 系统上，`os.stat()` 返回的时间戳是纳秒级别的浮点数，而在非 POSIX 系统上返回的是整数形式的秒级时间戳。通过 `os.stat_float_times()` 我们可以统一这些行为，或者根据特定需求进行调整。 ### 2.1.2 参数传递与返回值解析 `os.stat_float_times()` 接受一个参数 `newval`，这个参数是一个布尔值，用于设置返回时间戳的类型。如果传递 `None`，该函数将返回当前的设置状态；如果传递 `True`，`os.stat()` 将始终返回浮点数形式的时间戳；如果传递 `False`，则始终返回整数形式的时间戳。 ```python import os # 获取当前设置 current_setting = os.stat_float_times(None) print("当前设置：", current_setting) # 默认通常为 True # 设置始终返回浮点数 os.stat_float_times(True) # 获取设置后的时间戳并打印，返回的是浮点数 stat_result = os.stat('.') print("文件修改时间（浮点）:", stat_result.st_mtime) # 再次设置始终返回整数 os.stat_float_times(False) # 获取设置后的时间戳并打印，返回的是整数 stat_result = os.stat('.') print("文件修改时间（整数）:", stat_result.st_mtime) ``` 在这个示例中，我们首先获取了 `os.stat_float_times()` 的当前设置，然后根据需要调整了该设置，并演示了在不同设置下获取文件状态时返回的时间戳类型。 ## 2.2 文件时间戳的结构解析 ### 2.2.1 时间戳的基本组成 文件的时间戳由三部分组成：创建时间（birth）、最后修改时间（modification time）和最后访问时间（access time），分别用 `st_ctime`、`st_mtime` 和 `st_atime` 表示。这些时间戳记录了文件的不同操作时间。 时间戳通常记录为自某个固定点（如 Unix 系统的 1970 年 1 月 1 日）以来的秒数或纳秒数，因此它们是浮点数或整数类型。 ### 2.2.2 浮点表示与整数表示的对比 浮点表示的时间戳能够提供更高精度的时间单位，例如纳秒级别。而整数表示通常限制在秒级别。在需要高精度时间处理的场景下，如多线程环境或者频繁的文件操作，浮点时间戳更为合适。 浮点表示虽然提供了高精度，但可能会因为浮点数的存储特性和精度限制导致微妙的时间误差。而整数表示则通常占用内存更小，且在大多数场景下精度足够。 ## 2.3 时间戳转换的必要性与应用场景 ### 2.3.1 系统兼容性问题分析 由于不同的操作系统对时间戳的处理方式存在差异，有时需要在这些系统之间迁移代码时，对时间戳进行转换和标准化变得尤为重要。比如，将时间戳从纳秒级别转换为秒级别，以确保在不同平台上的兼容性。 ### 2.3.2 实际开发中的应用案例 在开发需要处理文件版本控制或日志记录的系统时，精确的时间戳是非常关键的。例如，Git 版本控制系统使用精确到秒的时间戳来跟踪文件的修改历史。在这样的应用场景下，确保时间戳格式的正确转换和使用是至关重要的。 在下一章中，我们将探讨如何在 Python 中使用 `os.stat_float_times()` 进行实践操作，包括获取文件时间戳、跨平台时间戳处理技巧，以及时间戳转换在实际应用场景中的运用。 # 3. 深入探究文件时间戳浮点表示的内部机制 文件时间戳是文件系统中重要的组成部分，用于记录文件创建、修改和访问的时间信息。时间戳的表示方式直接影响了这些信息的准确性和实用性。在文件系统中，时间戳可以以整数形式存储，也可以采用浮点数形式。浮点时间戳的应用有其特定的优势和局限性，而`os.stat_float_times()`函数正是Python中处理浮点时间戳的接口。 ## 3.1 文件系统时间戳的保存方式 ### 3.1.1 不同文件系统的时间戳差异 在不同的文件系统中，时间戳的保存方式有着本质的区别。例如，传统的UNIX系统使用的是32位整数时间戳，存储的是自1970年1月1日以来的秒数。随着技术的进步，32位整数所能表示的时间范围开始限制了系统的使用，于是64位系统逐渐成为主流。但即使是在64位系统中，整数时间戳仍然面临着可表示时间范围和精度的限制。 ### 3.1.2 时间戳精度的影响因素 时间戳的精度不仅仅取决于文件系统本身，还受到操作系统和硬件平台的限制。例如，Linux系统通常支持纳秒级别的精度，但在某些情况下可能只能达到微秒级别。此外，当文件跨不同的文件系统复制时，时间戳的精度可能会受到损失，因为不同的文件系统可能有不同的时间戳编码和解释方式。 ## 3.2 浮点时间戳的工作原理 ### 3.2.1 浮点数在时间戳中的应用 浮点时间戳采用浮点数来表示时间，这样可以同时表示时间的大小和精度。浮点数由符号位、指数位和尾数位组成，因此它能够在一个较宽的范围内表示非常大的数字以及非常接近零的数字。在表示时间戳时，浮点数可以包含更高的时间精度，这对于需要记录大量时间数据的应用来说非常重要。 ### 3.2.2 时间戳转换的精确计算方法 浮点时间戳的转换需要精确的数学计算。浮点数到时间戳的转换通常涉及到将浮点数的指数部分和尾数部分分别处理，再将其映射到实际的时间上。例如，在UNIX系统中，浮点表示的时间戳可能需要将秒数部分和纳秒数部分分别提取出来，然后相加得到精确的时间值。 ## 3.3 os.stat_float_times()的执行流程 ### 3.3.1 函数调用的底层机制 `os.stat_float_times()`函数提供了一种方式来控制Python的`os.stat()`函数返回的时间戳类型。它通常接受一个布尔值参数，根据参数值决定返回的时间戳是浮点数还是整数。在底层，这个函数可能需要与操作系统的底层API进行交互，以获取和转换时间戳数据。 ### 3.3.2 转换过程中的优化策略 在转换时间戳的过程中，优化策略是必不可少的，因为不合理的转换可能会导致性能下降，尤其是在处理大量文件时。一种常见的优化策略是缓存转换结果，避免重复计算。另外，为了减少数据转换的开销，可以考虑批量处理时间戳，利用现代CPU的SIMD（单指令多数据）指令集提高计算效率。 接下来，我们将深入讨论`os.stat_float_times()`在实际编程中的应用，以及如何应对在跨平台开发中可能遇到的时间戳兼容性问题。 # 4. 实践操作：如何在Python中使用os.stat_float_times() ## 4.1 编写脚本获取文件时间戳 ### 4.1.1 调用os.stat()获取时间戳 在Python中，我们通常使用`os.stat()`函数来获取文件的时间戳信息。此函数返回一个stat结构体，包含文件的各种元数据，其中包括时间戳。时间戳通常以浮点数表示，即`st_mtime`、`st_ctime`、`st_atime`等字段。 示例代码如下： ```python import os # 获取文件的状态信息 file_stat = os.stat('example.txt') # 打印修改时间戳 print('修改时间戳:', file_stat.st_mtime) ``` 在这段代码中，我们首先导入了`os`模块，然后使用`os.stat()`函数获取了名为`example.txt`文件的详细状态信息，并将结果存储在`file_stat`变量中。之后，通过访问`file_stat.st_mtime`获取文件的最后修改时间，并将其打印出来。 ### 4.1.2 使用os.stat_float_times()优化输出 默认情况下，Python的`os.stat()`返回的时间戳是浮点数格式，以确保精度。但在某些情况下，开发者可能希望时间戳以整数形式返回，这时可以使用`os.stat_float_times()`函数来控制时间戳的表示方式。 ```python import os # 开启整数时间戳 os.stat_float_times(False) # 获取文件的状态信息 file_stat = os.stat('example.txt') # 打印修改时间戳，现在是一个整数 print('修改时间戳:', file_stat.st_mtime) ``` 在这段代码中，我们首先调用了`os.stat_float_times(False)`来确保时间戳以整数形式返回。之后，我们获取文件状态信息，此时打印出的`st_mtime`将会是一个整数，代表自纪元以来的秒数。 ## 4.2 跨平台时间戳处理技巧 ### 4.2.1 不同操作系统的兼容性问题 在进行跨平台开发时，不同操作系统的时间戳表示方式可能会有所不同。例如，Unix/Linux系统通常返回的是以秒为单位的浮点数时间戳，而Windows系统可能会提供更为精细的浮点时间戳。在处理这种情况时，开发者需要编写特定的代码来确保时间戳的一致性和兼容性。 ```python import os import platform def get统一时间戳(filename): if platform.system() == 'Windows': # 在Windows上，os.stat()已经返回了浮点数时间戳 file_stat = os.stat(filename) else: # 在其他操作系统上，确保以浮点数形式获取时间戳 os.stat_float_times(True) file_stat = os.stat(filename) return file_stat.st_mtime timestamp = get统一时间戳('example.txt') print('统一的时间戳:', timestamp) ``` 在上述代码中，我们首先导入了`os`和`platform`模块，然后定义了一个`get统一时间戳()`函数。该函数根据运行的操作系统决定如何获取时间戳。如果是在Windows系统上运行，则直接调用`os.stat()`；如果在其他系统上，则通过调用`os.stat_float_times(True)`确保以浮点数形式获取时间戳。 ### 4.2.2 编写兼容代码的建议与实践 为了确保代码在不同平台上的兼容性，建议使用平台无关的库，比如`distutils`库中的`file_age()`函数，来处理文件时间戳。也可以在代码中加入条件判断，针对不同的平台使用不同的时间戳获取方法。 ```python import os import platform from distutils.dir_util import file_age # 在某些环境中可能需要安装 def get统一时间戳(filename): if platform.system() == 'Windows': # Windows系统中，直接获取文件年龄 return file_age(filename) else: # 其他系统中，获取文件的修改时间戳 os.stat_float_times(True) file_stat = os.stat(filename) return file_stat.st_mtime timestamp = get统一时间戳('example.txt') print('统一的时间戳:', timestamp) ``` 上述代码展示了如何使用`distutils.dir_util.file_age()`函数来获取Windows系统下的文件年龄，它会返回一个浮点数表示的最后修改时间。在其他系统中，则获取`st_mtime`作为浮点数时间戳。 ## 4.3 时间戳转换的实际应用场景 ### 4.3.1 版本控制系统中的应用 在版本控制系统（如Git）中，文件时间戳是一个关键的元数据，用于追踪文件的提交历史和变更。在这些系统中，使用浮点时间戳可以提供更精确的时间信息，有助于确定文件的修改顺序和时间差。 ### 4.3.2 日志记录与数据分析中的应用 在日志记录和数据分析应用中，时间戳的精确性至关重要。使用浮点时间戳，可以更精确地记录事件发生的具体时间，并在进行时间序列分析时提供更准确的数据点。 ### 4.3.3 时间戳转换在跨平台应用中的重要性 在跨平台应用中，处理时间戳时要注意不同操作系统间可能存在的差异。通过使用`os.stat_float_times()`，可以确保应用在不同操作系统上的时间戳格式一致，从而避免潜在的兼容性问题。 通过本章节的介绍，我们了解了如何在Python中操作`os.stat_float_times()`来获取和控制文件的时间戳。我们还学习了在不同平台间处理时间戳的兼容性问题，以及如何将这些知识应用到实际开发中去。这不仅增强了我们对Python标准库功能的理解，也提高了我们解决跨平台开发中时间戳相关问题的能力。 # 5. os.stat_float_times()的局限与未来展望 ## 5.1 当前实现的局限性分析 ### 5.1.1 兼容性问题的现状 当前，`os.stat_float_times()` 函数在不同操作系统和文件系统上的兼容性问题较为突出。尽管在多数Unix-like系统上表现良好，但在Windows系统上，浮点时间戳的使用并不普遍，这导致了在跨平台应用开发时可能需要编写额外的兼容性代码。 ### 5.1.2 函数可能存在的性能瓶颈 性能方面，将时间戳从整数转换为浮点数，尤其是在时间戳频繁被查询或修改的应用中，可能会带来额外的计算开销。对于需要大量处理文件时间戳的应用程序，这种开销可能不容忽视。 ## 5.2 未来可能的发展与改进方向 ### 5.2.1 标准化和改进的讨论 随着文件系统和操作系统的发展，对时间戳处理的标准化需求变得日益迫切。社区正在讨论改进 `os.stat_float_times()` 函数，使其更容易在不同环境下使用，并减少性能损失。 ### 5.2.2 与新兴文件系统的适配可能性 考虑到未来可能出现的文件系统，如Google的FUSE（文件系统用户空间）等，`os.stat_float_times()` 的实现也需要考虑如何与这些新兴技术更好地适配，以保持其在技术发展中的适用性和先进性。 ### 5.1.1 兼容性问题的现状代码演示与分析 ```python import os import platform def get_time_float(path): try: stats = os.stat(path) # 尝试使用os.stat_float_times()来获取浮点表示 os.stat_float_times(stats, True) return stats.st_mtime except AttributeError: # 如果不支持浮点时间戳，则回退到整数时间戳 return stats.st_mtime # 示例脚本，展示兼容性问题 if platform.system() == 'Windows': # Windows系统中，可能需要调整文件路径格式，否则可能抛出异常 print(get_time_float('C:\\path\\to\\file.txt')) else: print(get_time_float('/path/to/file.txt')) ``` 在此代码示例中，我们尝试获取一个文件的最后修改时间戳，如果在Windows系统上运行，我们需要正确处理文件路径的格式，否则可能会引发 `AttributeError`。这是在使用 `os.stat_float_times()` 时需要特别注意的一点，因为这个函数在不同操作系统上的表现可能有所不同。 ### 5.2.2 与新兴文件系统的适配可能性 - 代码示例 ```python # 以下代码是一个设想中的示例，展示如何在未来支持一个假想的FUSE文件系统 def stat_fuse_path(path): # 适配FUSE文件系统的逻辑 try: # 假设有一个新的库函数来处理FUSE路径 stats = fuse_stat(path) os.stat_float_times(stats, True) return stats.st_mtime except Exception as e: # 处理可能出现的异常 print(f"Error occurred while accessing the FUSE file system: {e}") return None # 使用示例 if check_fuse_file_system(path): print(stat_fuse_path(path)) ``` 在这个设想的例子中，我们使用了一个假想的函数 `fuse_stat(path)` 来获取FUSE文件系统的统计信息，并尝试使用 `os.stat_float_times()` 来获取浮点时间戳。这展示了一个可能的发展方向，即如何通过扩展或改变现有函数的行为来适配新的文件系统。需要注意的是，上述代码是为了展示目的而构建的，并非实际可用代码。 ### 表格：不同操作系统中os.stat_float_times()的支持情况 | 操作系统 | 浮点时间戳支持 | 可能的限制 | |----------|----------------|-------------| | Windows | 不完全支持 | 性能影响、路径格式要求严格 | | Linux | 支持 | 需要依赖Python版本和内核支持 | | macOS | 支持 | 同上 | | FUSE FS | 待确定 | 需要额外的库或接口支持 | ### 流程图：os.stat_float_times()的执行流程 ```mermaid graph TD A[开始] --> B{检查操作系统} B -->|Linux/macOS| C[使用os.stat_float_times()] B -->|Windows| D[处理路径格式] D --> C C --> E{检查文件系统} E -->|传统FS| F[返回浮点时间戳] E -->|FUSE FS| G[调用FUSE特定接口] G --> H[返回浮点时间戳] F --> I[结束] H --> I ``` 在流程图中，我们描述了 `os.stat_float_times()` 函数在执行时的逻辑判断路径。首先，程序会检查当前的操作系统，并根据系统不同选择合适的处理方式。在支持浮点时间戳的操作系统上，直接使用函数；在需要路径格式调整的操作系统（如Windows）上，先进行调整。随后，程序会检查文件系统类型，如果遇到新型的文件系统（如FUSE），则调用特定的接口进行处理。最后，函数返回浮点时间戳或在无法处理时返回错误。 # 6. 案例研究与问题解决方案 在本章中，我们将深入探讨在使用os.stat_float_times()函数时可能遇到的问题，以及社区和开源项目中提供的解决方案和最佳实践。 ## 6.1 遇到的问题与解决方案 ### 6.1.1 常见的错误及解决方法 在实际开发中，我们可能会遇到一些常见的错误。例如，有时候os.stat_float_times()可能不会按预期工作，导致获取的时间戳数据不正确。这些错误通常源于对函数功能的误解或不适当的使用方式。 #### 案例1：错误地设置os.stat_float_times() 如果在调用os.stat()之前，错误地使用了os.stat_float_times(0)，将会导致时间戳以整数形式返回，这可能会破坏后续处理中的时间计算精度。 ```python import os # 错误的用法 os.stat_float_times(0) file_stat = os.stat('/path/to/file') # 正确的用法 file_stat = os.stat('/path/to/file') ``` #### 案例2：不支持浮点时间戳的旧系统 在一些旧的或不支持浮点表示的文件系统中，os.stat_float_times(1)可能不会产生预期的浮点时间戳。 ```python # 检测系统是否支持浮点时间戳 if hasattr(os.stat_result, 'st_mtime') and isinstance(os.stat_result.st_mtime, float): print("系统支持浮点时间戳") else: print("系统不支持浮点时间戳") ``` ### 6.1.2 社区和文档中遇到的案例 社区和文档中经常分享一些关于os.stat_float_times()的使用经验。例如，在某些情况下，开发者可能需要将时间戳格式化为特定的时间格式，但系统默认的浮点表示并不方便。 #### 解决方案：自定义时间戳格式化 为了方便处理，可以自定义一个函数来格式化时间戳。 ```python def format_timestamp(ts): import datetime return datetime.datetime.fromtimestamp(ts).isoformat() file_stat = os.stat('/path/to/file') formatted_time = format_timestamp(file_stat.st_mtime) print(formatted_time) ``` ## 6.2 开源项目中的最佳实践 ### 6.2.1 分析几个流行的开源项目 开源项目往往在处理文件时间戳时积累了丰富的经验。在分析如Git和Mercurial这类版本控制系统时，我们会发现它们使用时间戳的精确表示来记录每次提交的时间。 ```mermaid flowchart LR A[获取提交信息] --> B[提取提交时间] B --> C[使用浮点时间戳] C --> D[精确记录时间] ``` ### 6.2.2 提取对开发者的建议和指导 以下是根据开源项目经验总结的一些实践建议： - **文档化**：确保文档中详细说明了如何使用os.stat_float_times()，以及其限制和适用场景。 - **兼容性检查**：在开发跨平台应用时，提供可配置选项以支持不同系统的文件时间戳表示。 - **优化使用**：在性能要求较高的场景下，评估os.stat_float_times()的性能开销，并考虑其他替代方案。 通过这些章节，我们可以理解到os.stat_float_times()函数在实际应用中的复杂性和重要性，以及如何通过案例和社区的指导来优化我们的代码和解决方案。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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07.19 随机数函数 uniform() 函数.png 07.20 三角函数 acos() 函数.png 07.21 三角函数 asin() 函数.png 07.22 三角函数 atan() 函数.png 07.23 三角函数 atan2() 函数.png 07.24 三角函数 cos() 函数.png 07.25 三角函数 hypot() 函数.png 07.26 三角函数 sin() 函数.png 07.27 三角函数 tan() 函数.png 07.28 三角函数 degrees() 函数.png 07.29 三角函数 radians() 函数.png 08 字符串.png 08.01 字符串内建函数 capitalize()方法.png 08.02 字符串内建函数 center()方法.png 08.03 字符串内建函数 count()方法.png 08.04 字符串内建函数 bytes.decode()方法.png 08.05 字符串内建函数 encode()方法.png 08.06 字符串内建函数 endswith()方法.png 08.07 字符串内建函数 expandtabs()方法.png 08.08 字符串内建函数 find()方法.png 08.09 字符串内建函数 index()方法.png 08.10 字符串内建函数 isalnum()方法.png 08.11 字符串内建函数 isalpha()方法.png 08.12 字符串内建函数 isdigit()方法.png 08.13 字符串内建函数 islower()方法.png 08.14 字符串内建函数 isnumeric()方法.png 08.15 字符串内建函数 isspace()方法.png 08.16 字符串内建函数 istitle()方法.png 08.17 字符串内建函数 isupper()方法.png 08.18 字符串内建函数 join()方法.png 08.19 字符串内建函数 len()方法.png 08.20 字符串内建函数 ljust()方法.png 08.21 字符串内建函数 lower()方法.png 08.22 字符串内建函数 lstrip()方法.png 08.23 字符串内建函数 maketrans()方法.png 08.24 字符串内建函数 max()方法.png 08.25 字符串内建函数 min()方法.png 08.26 字符串内建函数 replace()方法.png 08.27 字符串内建函数 rfind()方法.png 08.28 字符串内建函数 rindex()方法.png 08.29 字符串内建函数 rjust()方法.png 08.30 字符串内建函数 rstrip()方法.png 08.31 字符串内建函数 split()方法.png 08.32 字符串内建函数 splitlines()方法.png 08.33 字符串内建函数 startswith()方法.png 08.34 字符串内建函数 strip()方法.png 08.35 字符串内建函数 swapcase()方法.png 08.36 字符串内建函数 title()方法.png 08.37 字符串内建函数 translate()方法.png 08.38 字符串内建函数 upper()方法.png 08.39 字符串内建函数 zfill()方法.png 08.40 字符串内建函数 isdecimal()方法.png 09 列表.png 09.01 列表函数 List len()方法.png 09.02 列表函数 List max()方法.png 09.03 列表函数 List min()方法.png 09.04 列表函数 List list()方法.png 09.05 列表方法 List append()方法.png 09.06 列表方法 List count()方法.png 09.07 列表方法 List extend()方法.png 09.08 列表方法 List index()方法.png 09.09 列表方法 List insert()方法.png 09.10 列表方法 List pop()方法.png 09.11 列表方法 List remove()方法.png 09.12 列表方法 List reverse()方法.png 09.13 列表方法 List sort()方法.png 09.14 列表方法 List clear()方法.png 09.15 列表方法 List copy()方法.png 10 元组.png 11 字典.png 11.01 字典 clear()方法.png 11.02 字典 copy()方法.png 11.02.01 直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析.png 11.03 字典 fromkeys()方法.png 11.04 字典 get() 方法.png 11.05 字典 in 操作符.png 11.06 字典 items() 方法.png 11.07 字典 keys() 方法.png 11.08 字典 setdefault() 方法.png 11.09 字典 update() 方法.png 11.10 字典 values() 方法.png 11.11 字典 pop() 方法.png 11.12 字典 popitem() 方法.png 12 编程第一步.png 13 条件控制.png 14 循环语句.png 15 迭代器与生成器.png 16 函数.png 17 数据结构.png 18 模块.png 19 输入和输出.png 20 File 方法.png 20.01 File close() 方法.png 20.02 File flush() 方法.png 20.03 File fileno() 方法.png 20.04 File isatty() 方法.png 20.05 File next() 方法.png 20.06 File read() 方法.png 20.07 File readline() 方法.png 20.08 File readlines() 方法.png 20.09 File seek() 方法.png 20.10 File tell() 方法.png 20.11 File truncate() 方法.png 20.12 File write() 方法.png 20.13 File writelines() 方法.png 21 OS 文件_目录方法.png 21.01 os.access() 方法.png 21.02 os.chdir() 方法.png 21.03 os.chflags() 方法.png 21.04 os.chmod() 方法.png 21.05 os.chown() 方法.png 21.06 os.chroot() 方法.png 21.07 os.close() 方法.png 21.08 os.closerange() 方法.png 21.09 os.dup() 方法.png 21.10 os.dup2() 方法.png 21.11 os.fchdir() 方法.png 21.12 os.fchmod() 方法.png 21.13 os.fchown() 方法.png 21.14 os.fdatasync() 方法.png 21.15 os.fdopen() 方法.png 21.16 os.fpathconf() 方法.png 21.17 os.fstat() 方法.png 21.18 os.fstatvfs() 方法.png 21.19 os.fsync() 方法.png 21.20 os.ftruncate() 方法.png 21.21 os.getcwd() 方法.png 21.22 os.getcwdu() 方法.png 21.23 os.isatty() 方法.png 21.24 os.lchflags() 方法.png 21.25 os.lchmod() 方法.png 21.26 os.lchown() 方法.png 21.27 os.link() 方法.png 21.28 os.listdir() 方法.png 21.29 os.lseek() 方法.png 21.30 os.lstat() 方法.png 21.31 os.major() 方法.png 21.32 os.makedev() 方法.png 21.33 os.makedirs() 方法.png 21.34 os.minor() 方法.png 21.35 os.mkdir() 方法.png 21.36 os.mkfifo() 方法.png 21.37 os.mknod() 方法.png 21.38 os.open() 方法.png 21.39 os.openpty() 方法.png 21.40 os.pathconf() 方法.png 21.41 os.pipe() 方法.png 21.42 os.popen() 方法.png 21.43 os.read() 方法.png 21.44 os.readlink() 方法.png 21.45 os.remove() 方法.png 21.46 os.removedirs() 方法.png 21.47 os.rename() 方法.png 21.48 os.renames() 方法.png 21.49 os.rmdir() 方法.png 21.50 os.stat() 方法.png 21.51 os.stat_float_times() 方法.png 21.52 os.statvfs() 方法.png 21.53 os.symlink() 方法.png 21.54 os.tcgetpgrp() 方法.png 21.55 os.tcsetpgrp() 方法.png 21.56 os.ttyname() 方法.png 21.57 os.unlink() 方法.png 21.58 os.utime() 方法.png 21.59 os.walk() 方法.png 21.60 os.write() 方法.png 22 错误和异常.png 23 面向对象.png 24 标准库概览.png 25 实例.png 25.01 Hello World 实例.png 25.02 数字求和.png 25.03 平方根.png 25.04 二次方程.png 25.05 计算三角形的面积.png 25.06 随机数生成.png 25.07 摄氏温度转华氏温度.png 25.08 交换变量.png 25.09 if 语句.png 25.10 判断字符串是否为数字.png 25.11 判断奇数偶数.png 25.12 判断闰年.png 25.13 获取最大值函数.png 25.14 质数判断.png 25.15 输出指定范围内的素数.png 25.16 阶乘实例.png 25.17 九九乘法表.png 25.18 斐波那契数列.png 25.19 阿姆斯特朗数.png 25.20 十进制转二进制、八进制、十六进制.png 25.21 ASCII码与字符相互转换.png 25.22 最大公约数算法.png 25.23 最小公倍数算法.png 25.24 简单计算器实现.png 25.25 生成日历.png 25.26 使用递归斐波那契数列.png 25.27 文件 IO.png 25.28 字符串判断.png 25.29 字符串大小写转换.png 25.30 计算每个月天数.png 25.31 获取昨天日期.png 25.32 list 常用操作.png 26 正则表达式.png 27 CGI编程.png 28 MySQL 数据库连接.png 29 网络编程.png 30 SMTP发送邮件.png 31 多线程.png 32 XML解析.png 33 JSON 数据解析.png 34 日期和时间.png 34.01 time clock()方法.png 34.02 time mktime()方法.png 34.03 time tzset()方法.png 35 内置函数.png 35.01 abs() 函数.png 35.02 all() 函数.png 35.03 any() 函数.png 35.04 ascii() 函数.png 35.05 bin() 函数.png 35.06 bool() 函数.png 35.07 bytearray() 函数.png 35.08 bytes 函数.png 35.09 callable() 函数.png 35.10 chr() 函数.png 35.11 classmethod 修饰符.png 35.12 compile() 函数.png 35.13 complex() 函数.png 35.14 delattr() 函数.png 35.15 dict() 函数.png 35.16 dir() 函数.png 35.17 divmod() 函数.png 35.18 enumerate() 函数.png 35.19 eval() 函数.png 35.20 exec 函数.png 35.21 filter() 函数.png 35.22 float() 函数.png 35.23 format 格式化函数.png 35.24 frozenset() 函数.png 35.25 getattr() 函数.png 35.26 globals() 函数.png 35.27 hasattr() 函数.png 35.28 hash() 函数.png 35.29 help() 函数.png 35.30 hex() 函数.png 35.31 id() 函数.png 35.32 input() 函数.png 35.33 int() 函数.png 35.34 isinstance() 函数.png 35.35 issubclass() 函数.png 35.36 iter() 函数.png 35.37 len()方法.png 35.38 list()方法.png 35.39 locals() 函数.png 35.40 map() 函数.png 35.41 max() 函数.png 35.42 memoryview() 函数.png 35.43 min() 函数.png 35.44 next() 函数.png 35.45 oct() 函数.png 35.46 open() 函数.png 35.47 ord() 函数.png 35.48 pow() 函数.png 35.49 print() 函数.png 35.50 property() 函数.png 35.51 range() 函数用法.png 35.52 repr() 函数.png 35.53 reversed 函数.png 35.54 round() 函数.png 35.55 set() 函数.png 35.56 setattr() 函数.png 35.57 slice() 函数.png 35.58 sorted() 函数.png 35.59 staticmethod() 函数.png 35.60 str() 函数.png 35.61 sum() 函数.png 35.62 super() 函数.png 35.63 tuple 函数.png 35.64 type() 函数.png 35.65 vars() 函数.png 35.66 zip() 函数.png 35.67 __import__() 函数.png

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Python参考手册，官方正式版参考手册，chm版。以下摘取部分内容:Navigation index modules | next | Python » 3.6.5 Documentation » Python Documentation contents What’s New in Python What’s New In Python 3.6 Summary – Release highlights New Features PEP 498: Formatted string literals PEP 526: Syntax for variable annotations PEP 515: Underscores in Numeric Literals PEP 525: Asynchronous Generators PEP 530: Asynchronous Comprehensions PEP 487: Simpler customization of class creation PEP 487: Descriptor Protocol Enhancements PEP 519: Adding a file system path protocol PEP 495: Local Time Disambiguation PEP 529: Change Windows filesystem encoding to UTF-8 PEP 528: Change Windows console encoding to UTF-8 PEP 520: Preserving Class Attribute Definition Order PEP 468: Preserving Keyword Argument Order New dict implementation PEP 523: Adding a frame evaluation API to CPython PYTHONMALLOC environment variable DTrace and SystemTap probing support Other Language Changes New Modules secrets Improved Modules array ast asyncio binascii cmath collections concurrent.futures contextlib datetime decimal distutils email encodings enum faulthandler fileinput hashlib http.client idlelib and IDLE importlib inspect json logging math multiprocessing os pathlib pdb pickle pickletools pydoc random re readline rlcompleter shlex site sqlite3 socket socketserver ssl statistics struct subprocess sys telnetlib time timeit tkinter traceback tracemalloc typing unicodedata unittest.mock urllib.request urllib.robotparser venv warnings winreg winsound xmlrpc.client zipfile zlib Optimizations Build and C API Changes Other Improvements Deprecated New Keywords Deprecated Python behavior Deprecated Python modules, functions and methods asynchat asyncore dbm distutils grp importlib os re ssl tkinter venv Deprecated functions and types of the C API Deprecated Build Options Removed API and Feature Removals Porting to Python 3.6 Changes in ‘python’ Command Behavior Changes in the Python API Changes in the C API CPython bytecode changes Notable changes in Python 3.6.2 New make regen-all build target Removal of make touch build target Notable changes in Python 3.6.5 What’s New In Python 3.5 Summary – Release highlights New Features PEP 492 - Coroutines with async and await syntax PEP 465 - A dedicated infix operator for matrix multiplication PEP 448 - Additional Unpacking Generalizations PEP 461 - percent formatting support for bytes and bytearray PEP 484 - Type Hints PEP 471 - os.scandir() function – a better and faster directory iterator PEP 475: Retry system calls failing with EINTR PEP 479: Change StopIteration handling inside generators PEP 485: A function for testing approximate equality PEP 486: Make the Python Launcher aware of virtual environments PEP 488: Elimination of PYO files PEP 489: Multi-phase extension module initialization Other Language Changes New Modules typing zipapp Improved Modules argparse asyncio bz2 cgi cmath code collections collections.abc compileall concurrent.futures configparser contextlib csv curses dbm difflib distutils doctest email enum faulthandler functools glob gzip heapq http http.client idlelib and IDLE imaplib imghdr importlib inspect io ipaddress json linecache locale logging lzma math multiprocessing operator os pathlib pickle poplib re readline selectors shutil signal smtpd smtplib sndhdr socket ssl Memory BIO Support Application-Layer Protocol Negotiation Support Other Changes sqlite3 subprocess sys sysconfig tarfile threading time timeit tkinter traceback types unicodedata unittest unittest.mock urllib wsgiref xmlrpc xml.sax zipfile Other module-level changes Optimizations Build and C API Changes Deprecated New Keywords Deprecated Python Behavior Unsupported Operating Systems Deprecated Python modules, functions and methods Removed API and Feature Removals Porting to Python 3.5 Changes in Python behavior Changes in the Python API Changes in the C API What’s New In Python 3.4 Summary – Release Highlights New Features PEP 453: Explicit Bootstrapping of PIP in Python Installations Bootstrapping pip By Default Documentation Changes PEP 446: Newly Created File Descriptors Are Non-Inheritable Improvements to Codec Handling PEP 451: A ModuleSpec Type for the Import System Other Language Changes New Modules asyncio ensurepip enum pathlib selectors statistics tracemalloc Improved Modules abc aifc argparse audioop base64 collections colorsys contextlib dbm dis doctest email filecmp functools gc glob hashlib hmac html http idlelib and IDLE importlib inspect ipaddress logging marshal mmap multiprocessing operator os pdb pickle plistlib poplib pprint pty pydoc re resource select shelve shutil smtpd smtplib socket sqlite3 ssl stat struct subprocess sunau sys tarfile textwrap threading traceback types urllib unittest venv wave weakref xml.etree zipfile CPython Implementation Changes PEP 445: Customization of CPython Memory Allocators PEP 442: Safe Object Finalization PEP 456: Secure and Interchangeable Hash Algorithm PEP 436: Argument Clinic Other Build and C API Changes Other Improvements Significant Optimizations Deprecated Deprecations in the Python API Deprecated Features Removed Operating Systems No Longer Supported API and Feature Removals Code Cleanups Porting to Python 3.4 Changes in ‘python’ Command Behavior Changes in the Python API Changes in the C API Changed in 3.4.3 PEP 476: Enabling certificate verification by default for stdlib http clients What’s New In Python 3.3 Summary – Release highlights PEP 405: Virtual Environments PEP 420: Implicit Namespace Packages PEP 3118: New memoryview implementation and buffer protocol documentation Features API changes PEP 393: Flexible String Representation Functionality Performance and resource usage PEP 397: Python Launcher for Windows PEP 3151: Reworking the OS and IO exception hierarchy PEP 380: Syntax for Delegating to a Subgenerator PEP 409: Suppressing exception context PEP 414: Explicit Unicode literals PEP 3155: Qualified name for classes and functions PEP 412: Key-Sharing Dictionary PEP 362: Function Signature Object PEP 421: Adding sys.implementation SimpleNamespace Using importlib as the Implementation of Import New APIs Visible Changes Other Language Changes A Finer-Grained Import Lock Builtin functions and types New Modules faulthandler ipaddress lzma Improved Modules abc array base64 binascii bz2 codecs collections contextlib crypt curses datetime decimal Features API changes email Policy Framework Provisional Policy with New Header API Other API Changes ftplib functools gc hmac http html imaplib inspect io itertools logging math mmap multiprocessing nntplib os pdb pickle pydoc re sched select shlex shutil signal smtpd smtplib socket socketserver sqlite3 ssl stat struct subprocess sys tarfile tempfile textwrap threading time types unittest urllib webbrowser xml.etree.ElementTree zlib Optimizations Build and C API Changes Deprecated Unsupported Operating Systems Deprecated Python modules, functions and methods Deprecated functions and types of the C API Deprecated features Porting to Python 3.3 Porting Python code Porting C code Building C extensions Command Line Switch Changes What’s New In Python 3.2 PEP 384: Defining a Stable ABI PEP 389: Argparse Command Line Parsing Module PEP 391: Dictionary Based Configuration for Logging PEP 3148: The concurrent.futures module PEP 3147: PYC Repository Directories PEP 3149: ABI Version Tagged .so Files PEP 3333: Python Web Server Gateway Interface v1.0.1 Other Language Changes New, Improved, and Deprecated Modules email elementtree functools itertools collections threading datetime and time math abc io reprlib logging csv contextlib decimal and fractions ftp popen select gzip and zipfile tarfile hashlib ast os shutil sqlite3 html socket ssl nntp certificates imaplib http.client unittest random poplib asyncore tempfile inspect pydoc dis dbm ctypes site sysconfig pdb configparser urllib.parse mailbox turtledemo Multi-threading Optimizations Unicode Codecs Documentation IDLE Code Repository Build and C API Changes Porting to Python 3.2 What’s New In Python 3.1 PEP 372: Ordered Dictionaries PEP 378: Format Specifier for Thousands Separator Other Language Changes New, Improved, and Deprecated Modules Optimizations IDLE Build and C API Changes Porting to Python 3.1 What’s New In Python 3.0 Common Stumbling Blocks Print Is A Function Views And Iterators Instead Of Lists Ordering Comparisons Integers Text Vs. Data Instead Of Unicode Vs. 8-bit Overview Of Syntax Changes New Syntax Changed Syntax Removed Syntax Changes Already Present In Python 2.6 Library Changes PEP 3101: A New Approach To String Formatting Changes To Exceptions Miscellaneous Other Changes Operators And Special Methods Builtins Build and C API Changes Performance Porting To Python 3.0 What’s New in Python 2.7 The Future for Python 2.x Changes to the Handling of Deprecation Warnings Python 3.1 Features PEP 372: Adding an Ordered Dictionary to collections PEP 378: Format Specifier for Thousands Separator PEP 389: The argparse Module for Parsing Command Lines PEP 391: Dictionary-Based Configuration For Logging PEP 3106: Dictionary Views PEP 3137: The memoryview Object Other Language Changes Interpreter Changes Optimizations New and Improved Modules New module: importlib New module: sysconfig ttk: Themed Widgets for Tk Updated module: unittest Updated module: ElementTree 1.3 Build and C API Changes Capsules Port-Specific Changes: Windows Port-Specific Changes: Mac OS X Port-Specific Changes: FreeBSD Other Changes and Fixes Porting to Python 2.7 New Features Added to Python 2.7 Maintenance Releases PEP 434: IDLE Enhancement Exception for All Branches PEP 466: Network Security Enhancements for Python 2.7 Acknowledgements What’s New in Python 2.6 Python 3.0 Changes to the Development Process New Issue Tracker: Roundup New Documentation Format: reStructuredText Using Sphinx PEP 343: The ‘with’ statement Writing Context Managers The contextlib module PEP 366: Explicit Relative Imports From a Main Module PEP 370: Per-user site-packages Directory PEP 371: The multiprocessing Package PEP 3101: Advanced String Formatting PEP 3105: print As a Function PEP 3110: Exception-Handling Changes PEP 3112: Byte Literals PEP 3116: New I/O Library PEP 3118: Revised Buffer Protocol PEP 3119: Abstract Base Classes PEP 3127: Integer Literal Support and Syntax PEP 3129: Class Decorators PEP 3141: A Type Hierarchy for Numbers The fractions Module Other Language Changes Optimizations Interpreter Changes New and Improved Modules The ast module The future_builtins module The json module: JavaScript Object Notation The plistlib module: A Property-List Parser ctypes Enhancements Improved SSL Support Deprecations and Removals Build and C API Changes Port-Specific Changes: Windows Port-Specific Changes: Mac OS X Port-Specific Changes: IRIX Porting to Python 2.6 Acknowledgements What’s New in Python 2.5 PEP 308: Conditional Expressions PEP 309: Partial Function Application PEP 314: Metadata for Python Software Packages v1.1 PEP 328: Absolute and Relative Imports PEP 338: Executing Modules as Scripts PEP 341: Unified try/except/finally PEP 342: New Generator Features PEP 343: The ‘with’ statement Writing Context Managers The contextlib module PEP 352: Exceptions as New-Style Classes PEP 353: Using ssize_t as the index type PEP 357: The ‘__index__’ method Other Language Changes Interactive Interpreter Changes Optimizations New, Improved, and Removed Modules The ctypes package The ElementTree package The hashlib package The sqlite3 package The wsgiref package Build and C API Changes Port-Specific Changes Porting to Python 2.5 Acknowledgements What’s New in Python 2.4 PEP 218: Built-In Set Objects PEP 237: Unifying Long Integers and Integers PEP 289: Generator Expressions PEP 292: Simpler String Substitutions PEP 318: Decorators for Functions and Methods PEP 322: Reverse Iteration PEP 324: New subprocess Module PEP 327: Decimal Data Type Why is Decimal needed? The Decimal type The Context type PEP 328: Multi-line Imports PEP 331: Locale-Independent Float/String Conversions Other Language Changes Optimizations New, Improved, and Deprecated Modules cookielib doctest Build and C API Changes Port-Specific Changes Porting to Python 2.4 Acknowledgements What’s New in Python 2.3 PEP 218: A Standard Set Datatype PEP 255: Simple Generators PEP 263: Source Code Encodings PEP 273: Importing Modules from ZIP Archives PEP 277: Unicode file name support for Windows NT PEP 278: Universal Newline Support PEP 279: enumerate() PEP 282: The logging Package PEP 285: A Boolean Type PEP 293: Codec Error Handling Callbacks PEP 301: Package Index and Metadata for Distutils PEP 302: New Import Hooks PEP 305: Comma-separated Files PEP 307: Pickle Enhancements Extended Slices Other Language Changes String Changes Optimizations New, Improved, and Deprecated Modules Date/Time Type The optparse Module Pymalloc: A Specialized Object Allocator Build and C API Changes Port-Specific Changes Other Changes and Fixes Porting to Python 2.3 Acknowledgements What’s New in Python 2.2 Introduction PEPs 252 and 253: Type and Class Changes Old and New Classes Descriptors Multiple Inheritance: The Diamond Rule Attribute Access Related Links PEP 234: Iterators PEP 255: Simple Generators PEP 237: Unifying Long Integers and Integers PEP 238: Changing the Division Operator Unicode Changes PEP 227: Nested Scopes New and Improved Modules Interpreter Changes and Fixes Other Changes and Fixes Acknowledgements What’s New in Python 2.1 Introduction PEP 227: Nested Scopes PEP 236: __future__ Directives PEP 207: Rich Comparisons PEP 230: Warning Framework PEP 229: New Build System PEP 205: Weak References PEP 232: Function Attributes PEP 235: Importing Modules on Case-Insensitive Platforms PEP 217: Interactive Display Hook PEP 208: New Coercion Model PEP 241: Metadata in Python Packages New and Improved Modules Other Changes and Fixes Acknowledgements What’s New in Python 2.0 Introduction What About Python 1.6? New Development Process Unicode List Comprehensions Augmented Assignment String Methods Garbage Collection of Cycles Other Core Changes Minor Language Changes Changes to Built-in Functions Porting to 2.0 Extending/Embedding Changes Distutils: Making Modules Easy to Install XML Modules SAX2 Support DOM Support Relationship to PyXML Module changes New modules IDLE Improvements Deleted and Deprecated Modules Acknowledgements Changelog Python 3.6.5 final? Tests Build Python 3.6.5 release candidate 1? Security Core and Builtins Library Documentation Tests Build Windows macOS IDLE Tools/Demos C API Python 3.6.4 final? Python 3.6.4 release candidate 1? Core and Builtins Library Documentation Tests Build Windows macOS IDLE Tools/Demos C API Python 3.6.3 final? Library Build Python 3.6.3 release candidate 1? Security Core and Builtins Library Documentation Tests Build Windows IDLE Tools/Demos Python 3.6.2 final? Python 3.6.2 release candidate 2? Security Python 3.6.2 release candidate 1? Core and Builtins Library Security Library IDLE C API Build Documentation Tools/Demos Tests Windows Python 3.6.1 final? Core and Builtins Build Python 3.6.1 release candidate 1? Core and Builtins Library IDLE Windows C API Documentation Tests Build Python 3.6.0 final? Python 3.6.0 release candidate 2? Core and Builtins Tools/Demos Windows Build Python 3.6.0 release candidate 1? Core and Builtins Library C API Documentation Tools/Demos Python 3.6.0 beta 4? Core and Builtins Library Documentation Tests Build Python 3.6.0 beta 3? Core and Builtins Library Windows Build Tests Python 3.6.0 beta 2? Core and Builtins Library Windows C API Build Tests Python 3.6.0 beta 1? Core and Builtins Library IDLE C API Tests Build Tools/Demos Windows Python 3.6.0 alpha 4? Core and Builtins Library IDLE Tests Windows Build Python 3.6.0 alpha 3? Core and Builtins Library Security Library Security Library IDLE C API Build Tools/Demos Documentation Tests Python 3.6.0 alpha 2? Core and Builtins Library Security Library Security Library IDLE Documentation Tests Windows Build Windows C API Tools/Demos Python 3.6.0 alpha 1? Core and Builtins Library Security Library Security Library Security Library IDLE Documentation Tests Build Windows Tools/Demos C API Python 3.5.3 final? Python 3.5.3 release candidate 1? Core and Builtins Library Security Library Security Library IDLE C API Documentation Tests Tools/Demos Windows Build Python 3.5.2 final? Core and Builtins Tests IDLE Python 3.5.2 release candidate 1? Core and Builtins Security Library Security Library Security Library Security Library Security Library IDLE Documentation Tests Build Windows Tools/Demos Windows Python 3.5.1 final? Core and Builtins Windows Python 3.5.1 release candidate 1? Core and Builtins Library IDLE Documentation Tests Build Windows Tools/Demos Python 3.5.0 final? Build Python 3.5.0 release candidate 4? Library Build Python 3.5.0 release candidate 3? Core and Builtins Library Python 3.5.0 release candidate 2? Core and Builtins Library Python 3.5.0 release candidate 1? Core and Builtins Library IDLE Documentation Tests Python 3.5.0 beta 4? Core and Builtins Library Build Python 3.5.0 beta 3? Core and Builtins Library Tests Documentation Build Python 3.5.0 beta 2? Core and Builtins Library Python 3.5.0 beta 1? Core and Builtins Library IDLE Tests Documentation Tools/Demos Python 3.5.0 alpha 4? Core and Builtins Library Build Tests Tools/Demos C API Python 3.5.0 alpha 3? Core and Builtins Library Build Tests Tools/Demos Python 3.5.0 alpha 2? Core and Builtins Library Build C API Windows Python 3.5.0 alpha 1? Core and Builtins Library IDLE Build C API Documentation Tests Tools/Demos Windows The Python Tutorial 1. Whetting Your Appetite 2. Using the Python Interpreter 2.1. Invoking the Interpreter 2.1.1. Argument Passing 2.1.2. Interactive Mode 2.2. The Interpreter and Its Environment 2.2.1. Source Code Encoding 3. An Informal Introduction to Python 3.1. Using Python as a Calculator 3.1.1. Numbers 3.1.2. Strings 3.1.3. Lists 3.2. First Steps Towards Programming 4. More Control Flow Tools 4.1. if Statements 4.2. for Statements 4.3. The range() Function 4.4. break and continue Statements, and else Clauses on Loops 4.5. pass Statements 4.6. Defining Functions 4.7. More on Defining Functions 4.7.1. Default Argument Values 4.7.2. Keyword Arguments 4.7.3. Arbitrary Argument Lists 4.7.4. Unpacking Argument Lists 4.7.5. Lambda Expressions 4.7.6. Documentation Strings 4.7.7. Function Annotations 4.8. Intermezzo: Coding Style 5. Data Structures 5.1. More on Lists 5.1.1. Using Lists as Stacks 5.1.2. Using Lists as Queues 5.1.3. List Comprehensions 5.1.4. Nested List Comprehensions 5.2. The del statement 5.3. Tuples and Sequences 5.4. Sets 5.5. Dictionaries 5.6. Looping Techniques 5.7. More on Conditions 5.8. Comparing Sequences and Other Types 6. Modules 6.1. More on Modules 6.1.1. Executing modules as scripts 6.1.2. The Module Search Path 6.1.3. “Compiled” Python files 6.2. Standard Modules 6.3. The dir() Function 6.4. Packages 6.4.1. Importing * From a Package 6.4.2. Intra-package References 6.4.3. Packages in Multiple Directories 7. Input and Output 7.1. Fancier Output Formatting 7.1.1. Old string formatting 7.2. Reading and Writing Files 7.2.1. Methods of File Objects 7.2.2. Saving structured data with json 8. Errors and Exceptions 8.1. Syntax Errors 8.2. Exceptions 8.3. Handling Exceptions 8.4. Raising Exceptions 8.5. User-defined Exceptions 8.6. Defining Clean-up Actions 8.7. Predefined Clean-up Actions 9. Classes 9.1. A Word About Names and Objects 9.2. Python Scopes and Namespaces 9.2.1. Scopes and Namespaces Example 9.3. A First Look at Classes 9.3.1. Class Definition Syntax 9.3.2. Class Objects 9.3.3. Instance Objects 9.3.4. Method Objects 9.3.5. Class and Instance Variables 9.4. Random Remarks 9.5. Inheritance 9.5.1. Multiple Inheritance 9.6. Private Variables 9.7. Odds and Ends 9.8. Iterators 9.9. Generators 9.10. Generator Expressions 10. Brief Tour of the Standard Library 10.1. Operating System Interface 10.2. File Wildcards 10.3. Command Line Arguments 10.4. Error Output Redirection and Program Termination 10.5. String Pattern Matching 10.6. Mathematics 10.7. Internet Access 10.8. Dates and Times 10.9. Data Compression 10.10. Performance Measurement 10.11. Quality Control 10.12. Batteries Included 11. Brief Tour of the Standard Library — Part II 11.1. Output Formatting 11.2. Templating 11.3. Working with Binary Data Record Layouts 11.4. Multi-threading 11.5. Logging 11.6. Weak References 11.7. Tools for Working with Lists 11.8. Decimal Floating Point Arithmetic 12. Virtual Environments and Packages 12.1. Introduction 12.2. Creating Virtual Environments 12.3. Managing Packages with pip 13. What Now? 14. Interactive Input Editing and History Substitution 14.1. Tab Completion and History Editing 14.2. Alternatives to the Interactive Interpreter 15. Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations 15.1. Representation Error 16. Appendix 16.1. Interactive Mode 16.1.1. Error Handling 16.1.2. Executable Python Scripts 16.1.3. The Interactive Startup File 16.1.4. The Customization Modules Python Setup and Usage 1. Command line and environment 1.1. Command line 1.1.1. Interface options 1.1.2. Generic options 1.1.3. Miscellaneous options 1.1.4. Options you shouldn’t use 1.2. Environment variables 1.2.1. Debug-mode variables 2. Using Python on Unix platforms 2.1. Getting and installing the latest version of Python 2.1.1. On Linux 2.1.2. On FreeBSD and OpenBSD 2.1.3. On OpenSolaris 2.2. Building Python 2.3. Python-related paths and files 2.4. Miscellaneous 2.5. Editors and IDEs 3. Using Python on Windows 3.1. Installing Python 3.1.1. Supported Versions 3.1.2. Installation Steps 3.1.3. Removing the MAX_PATH Limitation 3.1.4. Installing Without UI 3.1.5. Installing Without Downloading 3.1.6. Modifying an install 3.1.7. Other Platforms 3.2. Alternative bundles 3.3. Configuring Python 3.3.1. Excursus: Setting environment variables 3.3.2. Finding the Python executable 3.4. Python Launcher for Windows 3.4.1. Getting started 3.4.1.1. From the command-line 3.4.1.2. Virtual environments 3.4.1.3. From a script 3.4.1.4. From file associations 3.4.2. Shebang Lines 3.4.3. Arguments in shebang lines 3.4.4. Customization 3.4.4.1. Customization via INI files 3.4.4.2. Customizing default Python versions 3.4.5. Diagnostics 3.5. Finding modules 3.6. Additional modules 3.6.1. PyWin32 3.6.2. cx_Freeze 3.6.3. WConio 3.7. Compiling Python on Windows 3.8. Embedded Distribution 3.8.1. Python Application 3.8.2. Embedding Python 3.9. Other resources 4. Using Python on a Macintosh 4.1. Getting and Installing MacPython 4.1.1. How to run a Python script 4.1.2. Running scripts with a GUI 4.1.3. Configuration 4.2. The IDE 4.3. Installing Additional Python Packages 4.4. GUI Programming on the Mac 4.5. Distributing Python Applications on the Mac 4.6. Other Resources The Python Language Reference 1. Introduction 1.1. Alternate Implementations 1.2. Notation 2. Lexical analysis 2.1. Line structure 2.1.1. Logical lines 2.1.2. Physical lines 2.1.3. Comments 2.1.4. Encoding declarations 2.1.5. Explicit line joining 2.1.6. Implicit line joining 2.1.7. Blank lines 2.1.8. Indentation 2.1.9. Whitespace between tokens 2.2. Other tokens 2.3. Identifiers and keywords 2.3.1. Keywords 2.3.2. Reserved classes of identifiers 2.4. Literals 2.4.1. String and Bytes literals 2.4.2. String literal concatenation 2.4.3. Formatted string literals 2.4.4. Numeric literals 2.4.5. Integer literals 2.4.6. Floating point literals 2.4.7. Imaginary literals 2.5. Operators 2.6. Delimiters 3. Data model 3.1. Objects, values and types 3.2. The standard type hierarchy 3.3. Special method names 3.3.1. Basic customization 3.3.2. Customizing attribute access 3.3.2.1. Customizing module attribute access 3.3.2.2. Implementing Descriptors 3.3.2.3. Invoking Descriptors 3.3.2.4. __slots__ 3.3.2.4.1. Notes on using __slots__ 3.3.3. Customizing class creation 3.3.3.1. Metaclasses 3.3.3.2. Determining the appropriate metaclass 3.3.3.3. Preparing the class namespace 3.3.3.4. Executing the class body 3.3.3.5. Creating the class object 3.3.3.6. Metaclass example 3.3.4. Customizing instance and subclass checks 3.3.5. Emulating callable objects 3.3.6. Emulating container types 3.3.7. Emulating numeric types 3.3.8. With Statement Context Managers 3.3.9. Special method lookup 3.4. Coroutines 3.4.1. Awaitable Objects 3.4.2. Coroutine Objects 3.4.3. Asynchronous Iterators 3.4.4. Asynchronous Context Managers 4. Execution model 4.1. Structure of a program 4.2. Naming and binding 4.2.1. Binding of names 4.2.2. Resolution of names 4.2.3. Builtins and restricted execution 4.2.4. Interaction with dynamic features 4.3. Exceptions 5. The import system 5.1. importlib 5.2. Packages 5.2.1. Regular packages 5.2.2. Namespace packages 5.3. Searching 5.3.1. The module cache 5.3.2. Finders and loaders 5.3.3. Import hooks 5.3.4. The meta path 5.4. Loading 5.4.1. Loaders 5.4.2. Submodules 5.4.3. Module spec 5.4.4. Import-related module attributes 5.4.5. module.__path__ 5.4.6. Module reprs 5.5. The Path Based Finder 5.5.1. Path entry finders 5.5.2. Path entry finder protocol 5.6. Replacing the standard import system 5.7. Special considerations for __main__ 5.7.1. __main__.__spec__ 5.8. Open issues 5.9. References 6. Expressions 6.1. Arithmetic conversions 6.2. Atoms 6.2.1. Identifiers (Names) 6.2.2. Literals 6.2.3. Parenthesized forms 6.2.4. Displays for lists, sets and dictionaries 6.2.5. List displays 6.2.6. Set displays 6.2.7. Dictionary displays 6.2.8. Generator expressions 6.2.9. Yield expressions 6.2.9.1. Generator-iterator methods 6.2.9.2. Examples 6.2.9.3. Asynchronous generator functions 6.2.9.4. Asynchronous generator-iterator methods 6.3. Primaries 6.3.1. Attribute references 6.3.2. Subscriptions 6.3.3. Slicings 6.3.4. Calls 6.4. Await expression 6.5. The power operator 6.6. Unary arithmetic and bitwise operations 6.7. Binary arithmetic operations 6.8. Shifting operations 6.9. Binary bitwise operations 6.10. Comparisons 6.10.1. Value comparisons 6.10.2. Membership test operations 6.10.3. Identity comparisons 6.11. Boolean operations 6.12. Conditional expressions 6.13. Lambdas 6.14. Expression lists 6.15. Evaluation order 6.16. Operator precedence 7. Simple statements 7.1. Expression statements 7.2. Assignment statements 7.2.1. Augmented assignment statements 7.2.2. Annotated assignment statements 7.3. The assert statement 7.4. The pass statement 7.5. The del statement 7.6. The return statement 7.7. The yield statement 7.8. The raise statement 7.9. The break statement 7.10. The continue statement 7.11. The import statement 7.11.1. Future statements 7.12. The global statement 7.13. The nonlocal statement 8. Compound statements 8.1. The if statement 8.2. The while statement 8.3. The for statement 8.4. The try statement 8.5. The with statement 8.6. Function definitions 8.7. Class definitions 8.8. Coroutines 8.8.1. Coroutine function definition 8.8.2. The async for statement 8.8.3. The async with statement 9. Top-level components 9.1. Complete Python programs 9.2. File input 9.3. Interactive input 9.4. Expression input 10. Full Grammar specification The Python Standard Library 1. Introduction 2. Built-in Functions 3. Built-in Constants 3.1. Constants added by the site module 4. Built-in Types 4.1. Truth Value Testing 4.2. Boolean Operations — and, or, not 4.3. Comparisons 4.4. Numeric Types — int, float, complex 4.4.1. Bitwise Operations on Integer Types 4.4.2. Additional Methods on Integer Types 4.4.3. Additional Methods on Float 4.4.4. Hashing of numeric types 4.5. Iterator Types 4.5.1. Generator Types 4.6. Sequence Types — list, tuple, range 4.6.1. Common Sequence Operations 4.6.2. Immutable Sequence Types 4.6.3. Mutable Sequence Types 4.6.4. Lists 4.6.5. Tuples 4.6.6. Ranges 4.7. Text Sequence Type — str 4.7.1. String Methods 4.7.2. printf-style String Formatting 4.8. Binary Sequence Types — bytes, bytearray, memoryview 4.8.1. Bytes Objects 4.8.2. Bytearray Objects 4.8.3. Bytes and Bytearray Operations 4.8.4. printf-style Bytes Formatting 4.8.5. Memory Views 4.9. Set Types — set, frozenset 4.10. Mapping Types — dict 4.10.1. Dictionary view objects 4.11. Context Manager Types 4.12. Other Built-in Types 4.12.1. Modules 4.12.2. Classes and Class Instances 4.12.3. Functions 4.12.4. Methods 4.12.5. Code Objects 4.12.6. Type Objects 4.12.7. The Null Object 4.12.8. The Ellipsis Object 4.12.9. The NotImplemented Object 4.12.10. Boolean Values 4.12.11. Internal Objects 4.13. Special Attributes 5. Built-in Exceptions 5.1. Base classes 5.2. Concrete exceptions 5.2.1. OS exceptions 5.3. Warnings 5.4. Exception hierarchy 6. Text Processing Services 6.1. string — Common string operations 6.1.1. String constants 6.1.2. Custom String Formatting 6.1.3. Format String Syntax 6.1.3.1. Format Specification Mini-Language 6.1.3.2. Format examples 6.1.4. Template strings 6.1.5. Helper functions 6.2. re — Regular expression operations 6.2.1. Regular Expression Syntax 6.2.2. Module Contents 6.2.3. Regular Expression Objects 6.2.4. Match Objects 6.2.5. Regular Expression Examples 6.2.5.1. Checking for a Pair 6.2.5.2. Simulating scanf() 6.2.5.3. search() vs. match() 6.2.5.4. Making a Phonebook 6.2.5.5. Text Munging 6.2.5.6. Finding all Adverbs 6.2.5.7. Finding all Adverbs and their Positions 6.2.5.8. Raw String Notation 6.2.5.9. Writing a Tokenizer 6.3. difflib — Helpers for computing deltas 6.3.1. SequenceMatcher Objects 6.3.2. SequenceMatcher Examples 6.3.3. Differ Objects 6.3.4. Differ Example 6.3.5. A command-line interface to difflib 6.4. textwrap — Text wrapping and filling 6.5. unicodedata — Unicode Database 6.6. stringprep — Internet String Preparation 6.7. readline — GNU readline interface 6.7.1. Init file 6.7.2. Line buffer 6.7.3. History file 6.7.4. History list 6.7.5. Startup hooks 6.7.6. Completion 6.7.7. Example 6.8. rlcompleter — Completion function for GNU readline 6.8.1. Completer Objects 7. Binary Data Services 7.1. struct — Interpret bytes as packed binary data 7.1.1. Functions and Exceptions 7.1.2. Format Strings 7.1.2.1. Byte Order, Size, and Alignment 7.1.2.2. Format Characters 7.1.2.3. Examples 7.1.3. Classes 7.2. codecs — Codec registry and base classes 7.2.1. Codec Base Classes 7.2.1.1. Error Handlers 7.2.1.2. Stateless Encoding and Decoding 7.2.1.3. Incremental Encoding and Decoding 7.2.1.3.1. IncrementalEncoder Objects 7.2.1.3.2. IncrementalDecoder Objects 7.2.1.4. Stream Encoding and Decoding 7.2.1.4.1. StreamWriter Objects 7.2.1.4.2. StreamReader Objects 7.2.1.4.3. StreamReaderWriter Objects 7.2.1.4.4. StreamRecoder Objects 7.2.2. Encodings and Unicode 7.2.3. Standard Encodings 7.2.4. Python Specific Encodings 7.2.4.1. Text Encodings 7.2.4.2. Binary Transforms 7.2.4.3. Text Transforms 7.2.5. encodings.idna — Internationalized Domain Names in Applications 7.2.6. encodings.mbcs — Windows ANSI codepage 7.2.7. encodings.utf_8_sig — UTF-8 codec with BOM signature 8. Data Types 8.1. datetime — Basic date and time types 8.1.1. Available Types 8.1.2. timedelta Objects 8.1.3. date Objects 8.1.4. datetime Objects 8.1.5. time Objects 8.1.6. tzinfo Objects 8.1.7. timezone Objects 8.1.8. strftime() and strptime() Behavior 8.2. calendar — General calendar-related functions 8.3. collections — Container datatypes 8.3.1. ChainMap objects 8.3.1.1. ChainMap Examples and Recipes 8.3.2. Counter objects 8.3.3. deque objects 8.3.3.1. deque Recipes 8.3.4. defaultdict objects 8.3.4.1. defaultdict Examples 8.3.5. namedtuple() Factory Function for Tuples with Named Fields 8.3.6. OrderedDict objects 8.3.6.1. OrderedDict Examples and Recipes 8.3.7. UserDict objects 8.3.8. UserList objects 8.3.9. UserString objects 8.4. collections.abc — Abstract Base Classes for Containers 8.4.1. Collections Abstract Base Classes 8.5. heapq — Heap queue algorithm 8.5.1. Basic Examples 8.5.2. Priority Queue Implementation Notes 8.5.3. Theory 8.6. bisect — Array bisection algorithm 8.6.1. Searching Sorted Lists 8.6.2. Other Examples 8.7. array — Efficient arrays of numeric values 8.8. weakref — Weak references 8.8.1. Weak Reference Objects 8.8.2. Example 8.8.3. Finalizer Objects 8.8.4. Comparing finalizers with __del__() methods 8.9. types — Dynamic type creation and names for built-in types 8.9.1. Dynamic Type Creation 8.9.2. Standard Interpreter Types 8.9.3. Additional Utility Classes and Functions 8.9.4. Coroutine Utility Functions 8.10. copy — Shallow and deep copy operations 8.11. pprint — Data pretty printer 8.11.1. PrettyPrinter Objects 8.11.2. Example 8.12. reprlib — Alternate repr() implementation 8.12.1. Repr Objects 8.12.2. Subclassing Repr Objects 8.13. enum — Support for enumerations 8.13.1. Module Contents 8.13.2. Creating an Enum 8.13.3. Programmatic access to enumeration members and their attributes 8.13.4. Duplicating enum members and values 8.13.5. Ensuring unique enumeration values 8.13.6. Using automatic values 8.13.7. Iteration 8.13.8. Comparisons 8.13.9. Allowed members and attributes of enumerations 8.13.10. Restricted subclassing of enumerations 8.13.11. Pickling 8.13.12. Functional API 8.13.13. Derived Enumerations 8.13.13.1. IntEnum 8.13.13.2. IntFlag 8.13.13.3. Flag 8.13.13.4. Others 8.13.14. Interesting examples 8.13.14.1. Omitting values 8.13.14.1.1. Using auto 8.13.14.1.2. Using object 8.13.14.1.3. Using a descriptive string 8.13.14.1.4. Using a custom __new__() 8.13.14.2. OrderedEnum 8.13.14.3. DuplicateFreeEnum 8.13.14.4. Planet 8.13.15. How are Enums different? 8.13.15.1. Enum Classes 8.13.15.2. Enum Members (aka instances) 8.13.15.3. Finer Points 8.13.15.3.1. Supported __dunder__ names 8.13.15.3.2. Supported _sunder_ names 8.13.15.3.3. Enum member type 8.13.15.3.4. Boolean value of Enum classes and members 8.13.15.3.5. Enum classes with methods 8.13.15.3.6. Combining members of Flag 9. Numeric and Mathematical Modules 9.1. numbers — Numeric abstract base classes 9.1.1. The numeric tower 9.1.2. Notes for type implementors 9.1.2.1. Adding More Numeric ABCs 9.1.2.2. Implementing the arithmetic operations 9.2. math — Mathematical functions 9.2.1. Number-theoretic and representation functions 9.2.2. Power and logarithmic functions 9.2.3. Trigonometric functions 9.2.4. Angular conversion 9.2.5. Hyperbolic functions 9.2.6. Special functions 9.2.7. Constants 9.3. cmath — Mathematical functions for complex numbers 9.3.1. Conversions to and from polar coordinates 9.3.2. Power and logarithmic functions 9.3.3. Trigonometric functions 9.3.4. Hyperbolic functions 9.3.5. Classification functions 9.3.6. Constants 9.4. decimal — Decimal fixed point and floating point arithmetic 9.4.1. Quick-start Tutorial 9.4.2. Decimal objects 9.4.2.1. Logical operands 9.4.3. Context objects 9.4.4. Constants 9.4.5. Rounding modes 9.4.6. Signals 9.4.7. Floating Point Notes 9.4.7.1. Mitigating round-off error with increased precision 9.4.7.2. Special values 9.4.8. Working with threads 9.4.9. Recipes 9.4.10. Decimal FAQ 9.5. fractions — Rational numbers 9.6. random — Generate pseudo-random numbers 9.6.1. Bookkeeping functions 9.6.2. Functions for integers 9.6.3. Functions for sequences 9.6.4. Real-valued distributions 9.6.5. Alternative Generator 9.6.6. Notes on Reproducibility 9.6.7. Examples and Recipes 9.7. statistics — Mathematical statistics functions 9.7.1. Averages and measures of central location 9.7.2. Measures of spread 9.7.3. Function details 9.7.4. Exceptions 10. Functional Programming Modules 10.1. itertools — Functions creating iterators for efficient looping 10.1.1. Itertool functions 10.1.2. Itertools Recipes 10.2. functools — Higher-order functions and operations on callable objects 10.2.1. partial Objects 10.3. operator — Standard operators as functions 10.3.1. Mapping Operators to Functions 10.3.2. Inplace Operators 11. File and Directory Access 11.1. pathlib — Object-oriented filesystem paths 11.1.1. Basic use 11.1.2. Pure paths 11.1.2.1. General properties 11.1.2.2. Operators 11.1.2.3. Accessing individual parts 11.1.2.4. Methods and properties 11.1.3. Concrete paths 11.1.3.1. Methods 11.2. os.path — Common pathname manipulations 11.3. fileinput — Iterate over lines from multiple input streams 11.4. stat — Interpreting stat() results 11.5. filecmp — File and Directory Comparisons 11.5.1. The dircmp class 11.6. tempfile — Generate temporary files and directories 11.6.1. Examples 11.6.2. Deprecated functions and variables 11.7. glob — Unix style pathname pattern expansion 11.8. fnmatch — Unix filename pattern matching 11.9. linecache — Random access to text lines 11.10. shutil — High-level file operations 11.10.1. Directory and files operations 11.10.1.1. copytree example 11.10.1.2. rmtree example 11.10.2. Archiving operations 11.10.2.1. Archiving example 11.10.3. Querying the size of the output terminal 11.11. macpath — Mac OS 9 path manipulation functions 12. Data Persistence 12.1. pickle — Python object serialization 12.1.1. Relationship to other Python modules 12.1.1.1. Comparison with marshal 12.1.1.2. Comparison with json 12.1.2. Data stream format 12.1.3. Module Interface 12.1.4. What can be pickled and unpickled? 12.1.5. Pickling Class Instances 12.1.5.1. Persistence of External Objects 12.1.5.2. Dispatch Tables 12.1.5.3. Handling Stateful Objects 12.1.6. Restricting Globals 12.1.7. Performance 12.1.8. Examples 12.2. copyreg — Register pickle support functions 12.2.1. Example 12.3. shelve — Python object persistence 12.3.1. Restrictions 12.3.2. Example 12.4. marshal — Internal Python object serialization 12.5. dbm — Interfaces to Unix “databases” 12.5.1. dbm.gnu — GNU’s reinterpretation of dbm 12.5.2. dbm.ndbm — Interface based on ndbm 12.5.3. dbm.dumb — Portable DBM implementation 12.6. sqlite3 — DB-API 2.0 interface for SQLite databases 12.6.1. Module functions and constants 12.6.2. Connection Objects 12.6.3. Cursor Objects 12.6.4. Row Objects 12.6.5. Exceptions 12.6.6. SQLite and Python types 12.6.6.1. Introduction 12.6.6.2. Using adapters to store additional Python types in SQLite databases 12.6.6.2.1. Letting your object adapt itself 12.6.6.2.2. Registering an adapter callable 12.6.6.3. Converting SQLite values to custom Python types 12.6.6.4. Default adapters and converters 12.6.7. Controlling Transactions 12.6.8. Using sqlite3 efficiently 12.6.8.1. Using shortcut methods 12.6.8.2. Accessing columns by name instead of by index 12.6.8.3. Using the connection as a context manager 12.6.9. Common issues 12.6.9.1. Multithreading 13. Data Compression and Archiving 13.1. zlib — Compression compatible with gzip 13.2. gzip — Support for gzip files 13.2.1. Examples of usage 13.3. bz2 — Support for bzip2 compression 13.3.1. (De)compression of files 13.3.2. Incremental (de)compression 13.3.3. One-shot (de)compression 13.4. lzma — Compression using the LZMA algorithm 13.4.1. Reading and writing compressed files 13.4.2. Compressing and decompressing data in memory 13.4.3. Miscellaneous 13.4.4. Specifying custom filter chains 13.4.5. Examples 13.5. zipfile — Work with ZIP archives 13.5.1. ZipFile Objects 13.5.2. PyZipFile Objects 13.5.3. ZipInfo Objects 13.5.4. Command-Line Interface 13.5.4.1. Command-line options 13.6. tarfile — Read and write tar archive files 13.6.1. TarFile Objects 13.6.2. TarInfo Objects 13.6.3. Command-Line Interface 13.6.3.1. Command-line options 13.6.4. Examples 13.6.5. Supported tar formats 13.6.6. Unicode issues 14. File Formats 14.1. csv — CSV File Reading and Writing 14.1.1. Module Contents 14.1.2. Dialects and Formatting Parameters 14.1.3. Reader Objects 14.1.4. Writer Objects 14.1.5. Examples 14.2. configparser — Configuration file parser 14.2.1. Quick Start 14.2.2. Supported Datatypes 14.2.3. Fallback Values 14.2.4. Supported INI File Structure 14.2.5. Interpolation of values 14.2.6. Mapping Protocol Access 14.2.7. Customizing Parser Behaviour 14.2.8. Legacy API Examples 14.2.9. ConfigParser Objects 14.2.10. RawConfigParser Objects 14.2.11. Exceptions 14.3. netrc — netrc file processing 14.3.1. netrc Objects 14.4. xdrlib — Encode and decode XDR data 14.4.1. Packer Objects 14.4.2. Unpacker Objects 14.4.3. Exceptions 14.5. plistlib — Generate and parse Mac OS X .plist files 14.5.1. Examples 15. Cryptographic Services 15.1. hashlib — Secure hashes and message digests 15.1.1. Hash algorithms 15.1.2. SHAKE variable length digests 15.1.3. Key derivation 15.1.4. BLAKE2 15.1.4.1. Creating hash objects 15.1.4.2. Constants 15.1.4.3. Examples 15.1.4.3.1. Simple hashing 15.1.4.3.2. Using different digest sizes 15.1.4.3.3. Keyed hashing 15.1.4.3.4. Randomized hashing 15.1.4.3.5. Personalization 15.1.4.3.6. Tree mode 15.1.4.4. Credits 15.2. hmac — Keyed-Hashing for Message Authentication 15.3. secrets — Generate secure random numbers for managing secrets 15.3.1. Random numbers 15.3.2. Generating tokens 15.3.2.1. How many bytes should tokens use? 15.3.3. Other functions 15.3.4. Recipes and best practices 16. Generic Operating System Services 16.1. os — Miscellaneous operating system interfaces 16.1.1. File Names, Command Line Arguments, and Environment Variables 16.1.2. Process Parameters 16.1.3. File Object Creation 16.1.4. File Descriptor Operations 16.1.4.1. Querying the size of a terminal 16.1.4.2. Inheritance of File Descriptors 16.1.5. Files and Directories 16.1.5.1. Linux extended attributes 16.1.6. Process Management 16.1.7. Interface to the scheduler 16.1.8. Miscellaneous System Information 16.1.9. Random numbers 16.2. io — Core tools for working with streams 16.2.1. Overview 16.2.1.1. Text I/O 16.2.1.2. Binary I/O 16.2.1.3. Raw I/O 16.2.2. High-level Module Interface 16.2.2.1. In-memory streams 16.2.3. Class hierarchy 16.2.3.1. I/O Base Classes 16.2.3.2. Raw File I/O 16.2.3.3. Buffered Streams 16.2.3.4. Text I/O 16.2.4. Performance 16.2.4.1. Binary I/O 16.2.4.2. Text I/O 16.2.4.3. Multi-threading 16.2.4.4. Reentrancy 16.3. time — Time access and conversions 16.3.1. Functions 16.3.2. Clock ID Constants 16.3.3. Timezone Constants 16.4. argparse — Parser for command-line options, arguments and sub-commands 16.4.1. Example 16.4.1.1. Creating a parser 16.4.1.2. Adding arguments 16.4.1.3. Parsing arguments 16.4.2. ArgumentParser objects 16.4.2.1. prog 16.4.2.2. usage 16.4.2.3. description 16.4.2.4. epilog 16.4.2.5. parents 16.4.2.6. formatter_class 16.4.2.7. prefix_chars 16.4.2.8. fromfile_prefix_chars 16.4.2.9. argument_default 16.4.2.10. allow_abbrev 16.4.2.11. conflict_handler 16.4.2.12. add_help 16.4.3. The add_argument() method 16.4.3.1. name or flags 16.4.3.2. action 16.4.3.3. nargs 16.4.3.4. const 16.4.3.5. default 16.4.3.6. type 16.4.3.7. choices 16.4.3.8. required 16.4.3.9. help 16.4.3.10. metavar 16.4.3.11. dest 16.4.3.12. Action classes 16.4.4. The parse_args() method 16.4.4.1. Option value syntax 16.4.4.2. Invalid arguments 16.4.4.3. Arguments containing - 16.4.4.4. Argument abbreviations (prefix matching) 16.4.4.5. Beyond sys.argv 16.4.4.6. The Namespace object 16.4.5. Other utilities 16.4.5.1. Sub-commands 16.4.5.2. FileType objects 16.4.5.3. Argument groups 16.4.5.4. Mutual exclusion 16.4.5.5. Parser defaults 16.4.5.6. Printing help 16.4.5.7. Partial parsing 16.4.5.8. Customizing file parsing 16.4.5.9. Exiting methods 16.4.6. Upgrading optparse code 16.5. getopt — C-style parser for command line options 16.6. logging — Logging facility for Python 16.6.1. Logger Objects 16.6.2. Logging Levels 16.6.3. Handler Objects 16.6.4. Formatter Objects 16.6.5. Filter Objects 16.6.6. LogRecord Objects 16.6.7. LogRecord attributes 16.6.8. LoggerAdapter Objects 16.6.9. Thread Safety 16.6.10. Module-Level Functions 16.6.11. Module-Level Attributes 16.6.12. Integration with the warnings module 16.7. logging.config — Logging configuration 16.7.1. Configuration functions 16.7.2. Configuration dictionary schema 16.7.2.1. Dictionary Schema Details 16.7.2.2. Incremental Configuration 16.7.2.3. Object connections 16.7.2.4. User-defined objects 16.7.2.5. Access to external objects 16.7.2.6. Access to internal objects 16.7.2.7. Import resolution and custom importers 16.7.3. Configuration file format 16.8. logging.handlers — Logging handlers 16.8.1. StreamHandler 16.8.2. FileHandler 16.8.3. NullHandler 16.8.4. WatchedFileHandler 16.8.5. BaseRotatingHandler 16.8.6. RotatingFileHandler 16.8.7. TimedRotatingFileHandler 16.8.8. SocketHandler 16.8.9. DatagramHandler 16.8.10. SysLogHandler 16.8.11. NTEventLogHandler 16.8.12. SMTPHandler 16.8.13. MemoryHandler 16.8.14. HTTPHandler 16.8.15. QueueHandler 16.8.16. QueueListener 16.9. getpass — Portable password input 16.10. curses — Terminal handling for character-cell displays 16.10.1. Functions 16.10.2. Window Objects 16.10.3. Constants 16.11. curses.textpad — Text input widget for curses programs 16.11.1. Textbox objects 16.12. curses.ascii — Utilities for ASCII characters 16.13. curses.panel — A panel stack extension for curses 16.13.1. Functions 16.13.2. Panel Objects 16.14. platform — Access to underlying platform’s identifying data 16.14.1. Cross Platform 16.14.2. Java Platform 16.14.3. Windows Platform 16.14.3.1. Win95/98 specific 16.14.4. Mac OS Platform 16.14.5. Unix Platforms 16.15. errno — Standard errno system symbols 16.16. ctypes — A foreign function library for Python 16.16.1. ctypes tutorial 16.16.1.1. Loading dynamic link libraries 16.16.1.2. Accessing functions from loaded dlls 16.16.1.3. Calling functions 16.16.1.4. Fundamental data types 16.16.1.5. Calling functions, continued 16.16.1.6. Calling functions with your own custom data types 16.16.1.7. Specifying the required argument types (function prototypes) 16.16.1.8. Return types 16.16.1.9. Passing pointers (or: passing parameters by reference) 16.16.1.10. Structures and unions 16.16.1.11. Structure/union alignment and byte order 16.16.1.12. Bit fields in structures and unions 16.16.1.13. Arrays 16.16.1.14. Pointers 16.16.1.15. Type conversions 16.16.1.16. Incomplete Types 16.16.1.17. Callback functions 16.16.1.18. Accessing values exported from dlls 16.16.1.19. Surprises 16.16.1.20. Variable-sized data types 16.16.2. ctypes reference 16.16.2.1. Finding shared libraries 16.16.2.2. Loading shared libraries 16.16.2.3. Foreign functions 16.16.2.4. Function prototypes 16.16.2.5. Utility functions 16.16.2.6. Data types 16.16.2.7. Fundamental data types 16.16.2.8. Structured data types 16.16.2.9. Arrays and pointers 17. Concurrent Execution 17.1. threading — Thread-based parallelism 17.1.1. Thread-Local Data 17.1.2. Thread Objects 17.1.3. Lock Objects 17.1.4. RLock Objects 17.1.5. Condition Objects 17.1.6. Semaphore Objects 17.1.6.1. Semaphore Example 17.1.7. Event Objects 17.1.8. Timer Objects 17.1.9. Barrier Objects 17.1.10. Using locks, conditions, and semaphores in the with statement 17.2. multiprocessing — Process-based parallelism 17.2.1. Introduction 17.2.1.1. The Process class 17.2.1.2. Contexts and start methods 17.2.1.3. Exchanging objects between processes 17.2.1.4. Synchronization between processes 17.2.1.5. Sharing state between processes 17.2.1.6. Using a pool of workers 17.2.2. Reference 17.2.2.1. Process and exceptions 17.2.2.2. Pipes and Queues 17.2.2.3. Miscellaneous 17.2.2.4. Connection Objects 17.2.2.5. Synchronization primitives 17.2.2.6. Shared ctypes Objects 17.2.2.6.1. The multiprocessing.sharedctypes module 17.2.2.7. Managers 17.2.2.7.1. Customized managers 17.2.2.7.2. Using a remote manager 17.2.2.8. Proxy Objects 17.2.2.8.1. Cleanup 17.2.2.9. Process Pools 17.2.2.10. Listeners and Clients 17.2.2.10.1. Address Formats 17.2.2.11. Authentication keys 17.2.2.12. Logging 17.2.2.13. The multiprocessing.dummy module 17.2.3. Programming guidelines 17.2.3.1. All start methods 17.2.3.2. The spawn and forkserver start methods 17.2.4. Examples 17.3. The concurrent package 17.4. concurrent.futures — Launching parallel tasks 17.4.1. Executor Objects 17.4.2. ThreadPoolExecutor 17.4.2.1. ThreadPoolExecutor Example 17.4.3. ProcessPoolExecutor 17.4.3.1. ProcessPoolExecutor Example 17.4.4. Future Objects 17.4.5. Module Functions 17.4.6. Exception classes 17.5. subprocess — Subprocess management 17.5.1. Using the subprocess Module 17.5.1.1. Frequently Used Arguments 17.5.1.2. Popen Constructor 17.5.1.3. Exceptions 17.5.2. Security Considerations 17.5.3. Popen Objects 17.5.4. Windows Popen Helpers 17.5.4.1. Constants 17.5.5. Older high-level API 17.5.6. Replacing Older Functions with the subprocess Module 17.5.6.1. Replacing /bin/sh shell backquote 17.5.6.2. Replacing shell pipeline 17.5.6.3. Replacing os.system() 17.5.6.4. Replacing the os.spawn family 17.5.6.5. Replacing os.popen(), os.popen2(), os.popen3() 17.5.6.6. Replacing functions from the popen2 module 17.5.7. Legacy Shell Invocation Functions 17.5.8. Notes 17.5.8.1. Converting an argument sequence to a string on Windows 17.6. sched — Event scheduler 17.6.1. Scheduler Objects 17.7. queue — A synchronized queue class 17.7.1. Queue Objects 17.8. dummy_threading — Drop-in replacement for the threading module 17.9. _thread — Low-level threading API 17.10. _dummy_thread — Drop-in replacement for the _thread module 18. Interprocess Communication and Networking 18.1. socket — Low-level networking interface 18.1.1. Socket families 18.1.2. Module contents 18.1.2.1. Exceptions 18.1.2.2. Constants 18.1.2.3. Functions 18.1.2.3.1. Creating sockets 18.1.2.3.2. Other functions 18.1.3. Socket Objects 18.1.4. Notes on socket timeouts 18.1.4.1. Timeouts and the connect method 18.1.4.2. Timeouts and the accept method 18.1.5. Example 18.2. ssl — TLS/SSL wrapper for socket objects 18.2.1. Functions, Constants, and Exceptions 18.2.1.1. Socket creation 18.2.1.2. Context creation 18.2.1.3. Random generation 18.2.1.4. Certificate handling 18.2.1.5. Constants 18.2.2. SSL Sockets 18.2.3. SSL Contexts 18.2.4. Certificates 18.2.4.1. Certificate chains 18.2.4.2. CA certificates 18.2.4.3. Combined key and certificate 18.2.4.4. Self-signed certificates 18.2.5. Examples 18.2.5.1. Testing for SSL support 18.2.5.2. Client-side operation 18.2.5.3. Server-side operation 18.2.6. Notes on non-blocking sockets 18.2.7. Memory BIO Support 18.2.8. SSL session 18.2.9. Security considerations 18.2.9.1. Best defaults 18.2.9.2. Manual settings 18.2.9.2.1. Verifying certificates 18.2.9.2.2. Protocol versions 18.2.9.2.3. Cipher selection 18.2.9.3. Multi-processing 18.2.10. LibreSSL support 18.3. select — Waiting for I/O completion 18.3.1. /dev/poll Polling Objects 18.3.2. Edge and Level Trigger Polling (epoll) Objects 18.3.3. Polling Objects 18.3.4. Kqueue Objects 18.3.5. Kevent Objects 18.4. selectors — High-level I/O multiplexing 18.4.1. Introduction 18.4.2. Classes 18.4.3. Examples 18.5. asyncio — Asynchronous I/O, event loop, coroutines and tasks 18.5.1. Base Event Loop 18.5.1.1. Run an event loop 18.5.1.2. Calls 18.5.1.3. Delayed calls 18.5.1.4. Futures 18.5.1.5. Tasks 18.5.1.6. Creating connections 18.5.1.7. Creating listening connections 18.5.1.8. Watch file descriptors 18.5.1.9. Low-level socket operations 18.5.1.10. Resolve host name 18.5.1.11. Connect pipes 18.5.1.12. UNIX signals 18.5.1.13. Executor 18.5.1.14. Error Handling API 18.5.1.15. Debug mode 18.5.1.16. Server 18.5.1.17. Handle 18.5.1.18. Event loop examples 18.5.1.18.1. Hello World with call_soon() 18.5.1.18.2. Display the current date with call_later() 18.5.1.18.3. Watch a file descriptor for read events 18.5.1.18.4. Set signal handlers for SIGINT and SIGTERM 18.5.2. Event loops 18.5.2.1. Event loop functions 18.5.2.2. Available event loops 18.5.2.3. Platform support 18.5.2.3.1. Windows 18.5.2.3.2. Mac OS X 18.5.2.4. Event loop policies and the default policy 18.5.2.5. Event loop policy interface 18.5.2.6. Access to the global loop policy 18.5.2.7. Customizing the event loop policy 18.5.3. Tasks and coroutines 18.5.3.1. Coroutines 18.5.3.1.1. Example: Hello World coroutine 18.5.3.1.2. Example: Coroutine displaying the current date 18.5.3.1.3. Example: Chain coroutines 18.5.3.2. InvalidStateError 18.5.3.3. TimeoutError 18.5.3.4. Future 18.5.3.4.1. Example: Future with run_until_complete() 18.5.3.4.2. Example: Future with run_forever() 18.5.3.5. Task 18.5.3.5.1. Example: Parallel execution of tasks 18.5.3.6. Task functions 18.5.4. Transports and protocols (callback based API) 18.5.4.1. Transports 18.5.4.1.1. BaseTransport 18.5.4.1.2. ReadTransport 18.5.4.1.3. WriteTransport 18.5.4.1.4. DatagramTransport 18.5.4.1.5. BaseSubprocessTransport 18.5.4.2. Protocols 18.5.4.2.1. Protocol classes 18.5.4.2.2. Connection callbacks 18.5.4.2.3. Streaming protocols 18.5.4.2.4. Datagram protocols 18.5.4.2.5. Flow control callbacks 18.5.4.2.6. Coroutines and protocols 18.5.4.3. Protocol examples 18.5.4.3.1. TCP echo client protocol 18.5.4.3.2. TCP echo server protocol 18.5.4.3.3. UDP echo client protocol 18.5.4.3.4. UDP echo server protocol 18.5.4.3.5. Register an open socket to wait for data using a protocol 18.5.5. Streams (coroutine based API) 18.5.5.1. Stream functions 18.5.5.2. StreamReader 18.5.5.3. StreamWriter 18.5.5.4. StreamReaderProtocol 18.5.5.5. IncompleteReadError 18.5.5.6. LimitOverrunError 18.5.5.7. Stream examples 18.5.5.7.1. TCP echo client using streams 18.5.5.7.2. TCP echo server using streams 18.5.5.7.3. Get HTTP headers 18.5.5.7.4. Register an open socket to wait for data using streams 18.5.6. Subprocess 18.5.6.1. Windows event loop 18.5.6.2. Create a subprocess: high-level API using Process 18.5.6.3. Create a subprocess: low-level API using subprocess.Popen 18.5.6.4. Constants 18.5.6.5. Process 18.5.6.6. Subprocess and threads 18.5.6.7. Subprocess examples 18.5.6.7.1. Subprocess using transport and protocol 18.5.6.7.2. Subprocess using streams 18.5.7. Synchronization primitives 18.5.7.1. Locks 18.5.7.1.1. Lock 18.5.7.1.2. Event 18.5.7.1.3. Condition 18.5.7.2. Semaphores 18.5.7.2.1. Semaphore 18.5.7.2.2. BoundedSemaphore 18.5.8. Queues 18.5.8.1. Queue 18.5.8.2. PriorityQueue 18.5.8.3. LifoQueue 18.5.8.3.1. Exceptions 18.5.9. Develop with asyncio 18.5.9.1. Debug mode of asyncio 18.5.9.2. Cancellation 18.5.9.3. Concurrency and multithreading 18.5.9.4. Handle blocking functions correctly 18.5.9.5. Logging 18.5.9.6. Detect coroutine objects never scheduled 18.5.9.7. Detect exceptions never consumed 18.5.9.8. Chain coroutines correctly 18.5.9.9. Pending task destroyed 18.5.9.10. Close transports and event loops 18.6. asyncore — Asynchronous socket handler 18.6.1. asyncore Example basic HTTP client 18.6.2. asyncore Example basic echo server 18.7. asynchat — Asynchronous socket command/response handler 18.7.1. asynchat Example 18.8. signal — Set handlers for asynchronous events 18.8.1. General rules 18.8.1.1. Execution of Python signal handlers 18.8.1.2. Signals and threads 18.8.2. Module contents 18.8.3. Example 18.9. mmap — Memory-mapped file support 19. Internet Data Handling 19.1. email — An email and MIME handling package 19.1.1. email.message: Representing an email message 19.1.2. email.parser: Parsing email messages 19.1.2.1. FeedParser API 19.1.2.2. Parser API 19.1.2.3. Additional notes 19.1.3. email.generator: Generating MIME documents 19.1.4. email.policy: Policy Objects 19.1.5. email.errors: Exception and Defect classes 19.1.6. email.headerregistry: Custom Header Objects 19.1.7. email.contentmanager: Managing MIME Content 19.1.7.1. Content Manager Instances 19.1.8. email: Examples 19.1.9. email.message.Message: Representing an email message using the compat32 API 19.1.10. email.mime: Creating email and MIME objects from scratch 19.1.11. email.header: Internationalized headers 19.1.12. email.charset: Representing character sets 19.1.13. email.encoders: Encoders 19.1.14. email.utils: Miscellaneous utilities 19.1.15. email.iterators: Iterators 19.2. json — JSON encoder and decoder 19.2.1. Basic Usage 19.2.2. Encoders and Decoders 19.2.3. Exceptions 19.2.4. Standard Compliance and Interoperability 19.2.4.1. Character Encodings 19.2.4.2. Infinite and NaN Number Values 19.2.4.3. Repeated Names Within an Object 19.2.4.4. Top-level Non-Object, Non-Array Values 19.2.4.5. Implementation Limitations 19.2.5. Command Line Interface 19.2.5.1. Command line options 19.3. mailcap — Mailcap file handling 19.4. mailbox — Manipulate mailboxes in various formats 19.4.1. Mailbox objects 19.4.1.1. Maildir 19.4.1.2. mbox 19.4.1.3. MH 19.4.1.4. Babyl 19.4.1.5. MMDF 19.4.2. Message objects 19.4.2.1. MaildirMessage 19.4.2.2. mboxMessage 19.4.2.3. MHMessage 19.4.2.4. BabylMessage 19.4.2.5. MMDFMessage 19.4.3. Exceptions 19.4.4. Examples 19.5. mimetypes — Map filenames to MIME types 19.5.1. MimeTypes Objects 19.6. base64 — Base16, Base32, Base64, Base85 Data Encodings 19.7. binhex — Encode and decode binhex4 files 19.7.1. Notes 19.8. binascii — Convert between binary and ASCII 19.9. quopri — Encode and decode MIME quoted-printable data 19.10. uu — Encode and decode uuencode files 20. Structured Markup Processing Tools 20.1. html — HyperText Markup Language support 20.2. html.parser — Simple HTML and XHTML parser 20.2.1. Example HTML Parser Application 20.2.2. HTMLParser Methods 20.2.3. Examples 20.3. html.entities — Definitions of HTML general entities 20.4. XML Processing Modules 20.4.1. XML vulnerabilities 20.4.2. The defusedxml and defusedexpat Packages 20.5. xml.etree.ElementTree — The ElementTree XML API 20.5.1. Tutorial 20.5.1.1. XML tree and elements 20.5.1.2. Parsing XML 20.5.1.3. Pull API for non-blocking parsing 20.5.1.4. Finding interesting elements 20.5.1.5. Modifying an XML File 20.5.1.6. Building XML documents 20.5.1.7. Parsing XML with Namespaces 20.5.1.8. Additional resources 20.5.2. XPath support 20.5.2.1. Example 20.5.2.2. Supported XPath syntax 20.5.3. Reference 20.5.3.1. Functions 20.5.3.2. Element Objects 20.5.3.3. ElementTree Objects 20.5.3.4. QName Objects 20.5.3.5. TreeBuilder Objects 20.5.3.6. XMLParser Objects 20.5.3.7. XMLPullParser Objects 20.5.3.8. Exceptions 20.6. xml.dom — The Document Object Model API 20.6.1. Module Contents 20.6.2. Objects in the DOM 20.6.2.1. DOMImplementation Objects 20.6.2.2. Node Objects 20.6.2.3. NodeList Objects 20.6.2.4. DocumentType Objects 20.6.2.5. Document Objects 20.6.2.6. Element Objects 20.6.2.7. Attr Objects 20.6.2.8. NamedNodeMap Objects 20.6.2.9. Comment Objects 20.6.2.10. Text and CDATASection Objects 20.6.2.11. ProcessingInstruction Objects 20.6.2.12. Exceptions 20.6.3. Conformance 20.6.3.1. Type Mapping 20.6.3.2. Accessor Methods 20.7. xml.dom.minidom — Minimal DOM implementation 20.7.1. DOM Objects 20.7.2. DOM Example 20.7.3. minidom and the DOM standard 20.8. xml.dom.pulldom — Support for building partial DOM trees 20.8.1. DOMEventStream Objects 20.9. xml.sax — Support for SAX2 parsers 20.9.1. SAXException Objects 20.10. xml.sax.handler — Base classes for SAX handlers 20.10.1. ContentHandler Objects 20.10.2. DTDHandler Objects 20.10.3. EntityResolver Objects 20.10.4. ErrorHandler Objects 20.11. xml.sax.saxutils — SAX Utilities 20.12. xml.sax.xmlreader — Interface for XML parsers 20.12.1. XMLReader Objects 20.12.2. IncrementalParser Objects 20.12.3. Locator Objects 20.12.4. InputSource Objects 20.12.5. The Attributes Interface 20.12.6. The AttributesNS Interface 20.13. xml.parsers.expat — Fast XML parsing using Expat 20.13.1. XMLParser Objects 20.13.2. ExpatError Exceptions 20.13.3. Example 20.13.4. Content Model Descriptions 20.13.5. Expat error constants 21. Internet Protocols and Support 21.1. webbrowser — Convenient Web-browser controller 21.1.1. Browser Controller Objects 21.2. cgi — Common Gateway Interface support 21.2.1. Introduction 21.2.2. Using the cgi module 21.2.3. Higher Level Interface 21.2.4. Functions 21.2.5. Caring about security 21.2.6. Installing your CGI script on a Unix system 21.2.7. Testing your CGI script 21.2.8. Debugging CGI scripts 21.2.9. Common problems and solutions 21.3. cgitb — Traceback manager for CGI scripts 21.4. wsgiref — WSGI Utilities and Reference Implementation 21.4.1. wsgiref.util – WSGI environment utilities 21.4.2. wsgiref.headers – WSGI response header tools 21.4.3. wsgiref.simple_server – a simple WSGI HTTP server 21.4.4. wsgiref.validate — WSGI conformance checker 21.4.5. wsgiref.handlers – server/gateway base classes 21.4.6. Examples 21.5. urllib — URL handling modules 21.6. urllib.request — Extensible library for opening URLs 21.6.1. Request Objects 21.6.2. OpenerDirector Objects 21.6.3. BaseHandler Objects 21.6.4. HTTPRedirectHandler Objects 21.6.5. HTTPCookieProcessor Objects 21.6.6. ProxyHandler Objects 21.6.7. HTTPPasswordMgr Objects 21.6.8. HTTPPasswordMgrWithPriorAuth Objects 21.6.9. AbstractBasicAuthHandler Objects 21.6.10. HTTPBasicAuthHandler Objects 21.6.11. ProxyBasicAuthHandler Objects 21.6.12. AbstractDigestAuthHandler Objects 21.6.13. HTTPDigestAuthHandler Objects 21.6.14. ProxyDigestAuthHandler Objects 21.6.15. HTTPHandler Objects 21.6.16. HTTPSHandler Objects 21.6.17. FileHandler Objects 21.6.18. DataHandler Objects 21.6.19. FTPHandler Objects 21.6.20. CacheFTPHandler Objects 21.6.21. UnknownHandler Objects 21.6.22. HTTPErrorProcessor Objects 21.6.23. Examples 21.6.24. Legacy interface 21.6.25. urllib.request Restrictions 21.7. urllib.response — Response classes used by urllib 21.8. urllib.parse — Parse URLs into components 21.8.1. URL Parsing 21.8.2. Parsing ASCII Encoded Bytes 21.8.3. Structured Parse Results 21.8.4. URL Quoting 21.9. urllib.error — Exception classes raised by urllib.request 21.10. urllib.robotparser — Parser for robots.txt 21.11. http — HTTP modules 21.11.1. HTTP status codes 21.12. http.client — HTTP protocol client 21.12.1. HTTPConnection Objects 21.12.2. HTTPResponse Objects 21.12.3. Examples 21.12.4. HTTPMessage Objects 21.13. ftplib — FTP protocol client 21.13.1. FTP Objects 21.13.2. FTP_TLS Objects 21.14. poplib — POP3 protocol client 21.14.1. POP3 Objects 21.14.2. POP3 Example 21.15. imaplib — IMAP4 protocol client 21.15.1. IMAP4 Objects 21.15.2. IMAP4 Example 21.16. nntplib — NNTP protocol client 21.16.1. NNTP Objects 21.16.1.1. Attributes 21.16.1.2. Methods 21.16.2. Utility functions 21.17. smtplib — SMTP protocol client 21.17.1. SMTP Objects 21.17.2. SMTP Example 21.18. smtpd — SMTP Server 21.18.1. SMTPServer Objects 21.18.2. DebuggingServer Objects 21.18.3. PureProxy Objects 21.18.4. MailmanProxy Objects 21.18.5. SMTPChannel Objects 21.19. telnetlib — Telnet client 21.19.1. Telnet Objects 21.19.2. Telnet Example 21.20. uuid — UUID objects according to RFC 4122 21.20.1. Example 21.21. socketserver — A framework for network servers 21.21.1. Server Creation Notes 21.21.2. Server Objects 21.21.3. Request Handler Objects 21.21.4. Examples 21.21.4.1. socketserver.TCPServer Example 21.21.4.2. socketserver.UDPServer Example 21.21.4.3. Asynchronous Mixins 21.22. http.server — HTTP servers 21.23. http.cookies — HTTP state management 21.23.1. Cookie Objects 21.23.2. Morsel Objects 21.23.3. Example 21.24. http.cookiejar — Cookie handling for HTTP clients 21.24.1. CookieJar and FileCookieJar Objects 21.24.2. FileCookieJar subclasses and co-operation with web browsers 21.24.3. CookiePolicy Objects 21.24.4. DefaultCookiePolicy Objects 21.24.5. Cookie Objec

串口通信实现(python源程序)

串口通信实现(python源程序)

源码链接： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SerialPort-Communication C#实现的串口通信 下面最新效果图来自 https://.com/SylvesterLi/SerialPort-Communication 编译好的可执行文件在Release下 https://.com/naihaishy/SerialPort-Communication/releases WinForm 效果图1 效果图2

Python-2.3.tgz

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Python爬取新浪微博数据

Python爬取新浪微博数据

源码直接下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Build Status Python PyPI Weibo Spider 本程序可以连续爬取一个或多个新浪微博用户（如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷）的数据，并将结果信息写入文件或数据库。 写入信息几乎包括用户微博的所有数据，包括用户信息和微博信息两大类。 因为内容太多，这里不再赘述，详细内容见获取到的字段。 如果只需要用户信息，可以通过设置实现只爬取微博用户信息的功能。 本程序需设置cookie来获取微博访问权限，后面会讲解如何获取cookie。 如果不想设置cookie，可以使用免cookie版，二者功能类似。 爬取结果可写入文件和数据库，具体的写入文件类型如下： txt文件（默认） csv文件（默认） json文件（可选） MySQL数据库（可选） MongoDB数据库（可选） SQLite数据库（可选） 同时支持下载微博中的图片和视频，具体的可下载文件如下： 原创微博中的原始图片（可选） 转发微博中的原始图片（可选） 原创微博中的视频（可选） 转发微博中的视频（可选） 原创微博Live Photo中的视频（免cookie版特有） 转发微博Live Photo中的视频（免cookie版特有） 内容列表 [TOC] Weibo Spider - 内容列表 - 获取到的字段 - 用户信息 - 微博信息 - 示例 - 运行环境 - 使用说明 - 0.版本 - 1.安装程序 - 源码安装 - pip安装 - 2.程序设置 - 3.运行程序 - 个性化定制程序（可选） - 定期自动爬取微博（可选） - 如何获取cookie - 如何获取user_id - 常见问题 - 学术研究 - 相关项目 - ...

超额消纳量机制下独立售电商购售电策略（Python代码实现）

超额消纳量机制下独立售电商购售电策略（Python代码实现）

内容概要：本文围绕超额消纳量机制下独立售电商的购售电策略展开研究，系统探讨了在可再生能源消纳责任权重政策背景下，独立售电商如何通过优化购电与售电决策实现经济效益最大化。研究构建了基于数学优化理论的决策模型，结合电力市场实际规则与多重运行约束，深入分析了市场化竞价行为、电力交易机制设计及主体响应策略等关键环节，并通过Python编程实现了模型求解与仿真验证。文中不仅剖析了超额消纳政策对市场主体行为的影响机理，还整合了电动汽车调度、微电网优化、综合能源系统等多领域仿真案例与代码资源，形成了面向能源转型背景下的系统化科研支持体系，有助于推动电力市场机制设计与低碳运营策略的研究深化。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Python编程能力，从事能源经济、电力市场、综合能源系统等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①研究超额消纳量机制下电力市场的交易机制与主体行为；②构建独立售电商的购售电优化模型并实现仿真验证；③结合Python代码深入理解电力市场决策建模方法，支撑论文复现或课题开发。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资源，重点参考完整代码实例与仿真模型，按照文档结构逐步实践，注重模型假设与市场规则的对应关系，提升对电力市场优化策略的实际应用能力。

py38-test

py38-test

py38-test

library.pdf

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cmake download all versions

cmake download all versions

源码直接下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 See the "Find Modules" section of the cmake-developer(7) manual page. For more information about how to contribute modules to CMake, see this page: https://gitlab.kitware.com/cmake/community/-/wikis/doc/cmake/dev/Module-Maintainers

复现考虑多类型资源的数据中心园区供电协调规划（Matlab代码实现）

复现考虑多类型资源的数据中心园区供电协调规划（Matlab代码实现）

内容概要：本文聚焦于“考虑多类型资源的数据中心园区供电协调规划”的研究，基于Matlab平台实现了相关优化模型的复现。研究系统性地探讨了数据中心园区内电能、算力、储能等多种异质资源的协同调度问题，旨在提升供电系统的经济性、稳定性和能源利用效率。通过构建融合光伏发电、储能系统与数据中心负载特性的数学优化模型，深入分析了可再生能源、储能装置与算力需求之间的协调运行机制。文档不仅提供了完整的Matlab仿真代码、详细的求解流程和结果可视化方案，还涵盖了模型构建的核心逻辑，为综合能源系统与数据中心能源管理领域的研究提供了坚实的理论与实践基础。; 适合人群：具备电力系统、能源管理或优化调度等相关领域基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事科学研究或工程应用的研究生、科研人员及专业技术工程师。; 使用场景及目标：①复现并深入理解数据中心园区多能资源协调供电的规划模型；②掌握利用Matlab进行综合能源系统优化建模与求解的关键技术方法；③为数据中心实现节能降耗、构建绿色可持续的供电方案提供理论依据和技术仿真支持。; 阅读建议：建议读者结合网盘提供的完整资源（包括YALMIP优化工具包、全部代码文件）进行动手实践，重点关注模型的构建思路与优化算法的具体实现过程，并推荐配合相关学术文献进行对照阅读，以深刻领会调度策略背后的设计理念与理论依据。

电信移动联通运营商版RC3000刷NX30公版方法与固件说明

电信移动联通运营商版RC3000刷NX30公版方法与固件说明

源码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本文中，我们将详尽阐释将电信、移动及联通运营商版RC3000路由器升级至NX30公版的具体流程，并说明所需的固件及相关资讯。RC3000是由华为H3C公司研发的一款多功能路由器，而NX30则是其公版固件，通常具备更丰富的功能特性与更优化的性能表现。对于希望对路由器进行升级的用户而言，这是一个值得探索的途径。 我们来探讨为何需要执行刷机操作。刷机的主要目的在于获取更前沿的固件功能、增强路由器的整体性能或解决已知的系统问题。当RC3000成功刷入NX30公版后，版本标识将更新为NX30V100R005，这意味着用户将能够利用H3C魔术家APP实现便捷的管理与配置操作。 刷机前的准备工作具有决定性作用。必须确保RC3000路由器当前运行状态稳定，同时备份所有关键数据以防意外发生。此外，需要核实你的设备型号是否属于电信、移动或联通运营商版本，因为后续步骤适用于所有这些版本。 以下是详尽的刷机实施步骤： 1. **获取固件**：在名为“RC3000改NX30详细方法与所需固件”的压缩文件中，应包含必要的固件资料。请先解压缩该文件，并找到对应型号与版本的固件文件。 2. **访问路由器设置**：与路由器的管理界面建立连接，通常通过在浏览器中输入预设的IP地址（例如192.168.1.1）并完成登录认证。 3. **保存当前配置**：在路由器的设置选项中，寻找到“系统管理”或“备份与恢复”功能，保存当前的配置数据，以便在刷机后能够恢复原有设置。 4. **激活升级模式**：在路由器设置界面中，定位到“系统升级”或“固件升级”功能，依照指示进入升级模式。部分路由器可能需要在特定的网络条件（...

政府科技管理者如何通过产业大脑实现政策精准匹配与兑现？.docx

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政府科技管理者如何利用区域科技创新数智大脑提升产业政策精准施策能力？.docx

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政府科技管理者在推动产业集群数字化转型时，如何利用科创数智大脑实现精准政策匹配？.docx

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水声网络(UAN)仿真的信道建模（Matlab代码实现）

水声网络(UAN)仿真的信道建模（Matlab代码实现）

内容概要：本文档聚焦于水声网络（UAN）仿真中的信道建模技术，提供了基于Matlab的完整代码实现方案。详细阐述了如何构建能够反映实际海洋环境特性的水声信道模型，重点涵盖传播延迟、多径效应、信号衰减与环境噪声等关键物理因素的数学建模与仿真方法，并通过仿真实验验证模型的有效性与准确性。作为一系列科研仿真资源的重要组成部分，该文档不仅服务于水声通信系统的设计与性能评估，还与其他前沿技术领域如智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理及电力系统等形成互补，为科研人员提供跨学科的技术参考与实践支持。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和通信原理知识，从事水声通信、海洋信息技术、无线传感网络、信号处理等相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解水声信道的物理特性及其数学建模方法；②利用Matlab平台独立完成水声通信系统的信道仿真与性能分析；③为 underwater acoustic communication system 的设计、优化与抗干扰算法开发提供可靠的信道仿真基础和技术验证手段； 阅读建议：建议结合文档中提供的Matlab代码进行动手实践，重点关注信道参数的设置依据与仿真结果的物理意义分析，同时可参考同系列其他仿真资源以拓展技术视野，提升综合科研能力。

上市公司-数字普惠金融水平（2011-2022年）

上市公司-数字普惠金融水平（2011-2022年）

团队根据上市公司的注册所在地，与第五期北京大学数字普惠金融指数（点击查看）进行匹配，包括省级、城市级、县级三级数字普惠金融总数和分指数 一、数据介绍 数据名称：上市公司-数字普惠金融水平 数据年份：2011-2022年 数据样本：41980条 数据来源：北京大学数字普惠金融指数、上市公司年报 数据说明：包括省级、市级、县级三级匹配 二、参考文献 郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[J].经济学(季刊),2020,19(04):1401-1418. 三、数据指标 年份 股票代码 股票简称 行业名称 行业代码 省份 城市 区县 首次上市年份 上市状态 综合指数_省级 覆盖广度_省级 使用深度_省级 数字化程度_省级 综合指数_市级 覆盖广度_市级 使用深度_市级 数字化程度_市级 综合指数_县级 覆盖广度_县级 使用深度_县级 数字化程度_县级

易语言源码易语言信息储存程序

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python快速编写单行注释多行注释的方法

在python代码编写过程中，养成注释的习惯非常有用，可以让自己或别人后续在阅读代码时，轻松理解代码的含义。 如果只是简单的单行注释，可直接用“#”号开头，放于代码前面。 单行注释也可以跟代码同行，放在代码后面，以“#”号开头。 如果是多行注释，可在每行注释前面加“#”号。 多行注释，也可用3个双引号括起来。 多行注释，还可以用3个单引号括起来。 如需将现有的代码注释掉，可先选中需要注释的代码。 再按Ctrl + / ，这样选中的代码行前均会加上“#”号，表示该代码已经被注释掉了，不会再运行。 以上就是本次介绍的关于python如何快速编写单行注释多行注释的具体操作，感谢大家对软
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Python中注释（多行注释和单行注释）的用法实例

前言 学会向程序中添加必要的注释，也是很重要的。注释不仅可以用来解释程序某些部分的作用和功能（用自然语言描述代码的功能），在必要时，还可以将代码临时移除，是调试程序的好帮手。 当然，添加注释的最大作用还是提高程序的可读性！很多时候，笔者宁愿自己写一个应用，也不愿意去改进别人的代码，没有合理的注释是一个重要原因。虽然良好的代码可自成文挡，但我们永远也不清楚今后读这段代码的人是谁，他是否和你有相同的思路。或者一段时间以后，你自己也不清楚当时写这段代码的目的了。 总的来说，一旦程序中注释掉某部分内容，则该内容将会被 Python 解释器忽略，换句话说，此部分内容将不会被执行。 通常而言，合理的代码
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Pyhton中单行和多行注释的使用方法及规范

大家都知道python中的注释有多种，有单行注释，多行注释，批量注释，中文注释也是常用的。python注释也有自己的规范，这篇文章文章中会给大家详细介绍Pyhton中单行和多行注释的使用方法及规范，有需要朋友们可以参考借鉴。
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Python中的单行、多行、中文注释方法

今天小编就为大家分享一篇Python中的单行、多行、中文注释方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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Perl中的单行注释和多行注释语法

主要介绍了Perl中的单行注释和多行注释语法,本文还同时讲解了其它常见编程语言的单行注释和多行注释语法,需要的朋友可以参考下
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学生成绩管理系统C++课程设计与实践

资源摘要信息:"学生成绩信息管理系统-C++(1).doc" 1. 系统需求分析与设计 在进行学生成绩信息管理系统开发前，首先需要进行系统需求分析，这是确定系统开发目标与范围的过程。需求分析应包括数据需求和功能需求两个方面。 - 数据需求分析： - 学生成绩信息：需要收集学生的姓名、学号、课程成绩等数据。 - 数据类型和长度：明确每个数据项的数据类型（如字符串、整型等）和长度，例如学号可能是字符串类型且长度为一定值。 - 描述：详细描述每个数据项的意义，以确保系统能够准确处理。 - 功能需求分析： - 列出功能列表：用户界面应提供清晰的操作指引，列出所有可用功能。 - 查询学生成绩：系统应能通过学号或姓名查询学生的成绩信息。 - 增加学生成绩信息：允许用户添加未保存的学生成绩信息。 - 删除学生成绩信息：能够通过学号或姓名删除已经保存的成绩信息。 - 修改学生成绩信息：通过学号或姓名修改已有的成绩记录。 - 退出程序：提供安全退出程序的选项，并确保所有修改都已保存。 2. 系统设计 系统设计阶段主要完成内存数据结构设计、数据文件设计、代码设计、输入输出设计、用户界面设计和处理过程设计。 - 内存数据结构设计： - 使用链表结构组织内存中的数据，便于动态增删查改操作。 - 数据文件设计： - 选择文本文件存储数据，便于查看和编辑。 - 代码设计： - 根据功能需求，编写相应的函数和模块。 - 输入输出设计： - 设计简洁明了的输入输出提示信息和操作流程。 - 用户界面设计： - 用户界面应为字符界面，方便在命令行环境下使用。 - 处理过程设计： - 设计数据处理流程，确保每个操作都有明确的处理逻辑。 3. 系统实现与测试 实现阶段需要根据设计阶段的成果编写程序代码，并进行系统测试。 - 程序编写： - 完成系统设计中所有功能的程序代码编写。 - 系统测试： - 设计测试用例，通过测试用例上机测试系统。 - 记录测试方法和测试结果，确保系统稳定可靠。 4. 设计报告撰写 最后，根据系统开发的各个阶段，撰写详细的设计报告。 - 系统描述：包括问题说明、数据需求和功能需求。 - 系统设计：详细记录内存数据结构设计、数据文件设计、代码设计、输入/输出设计、用户界面设计、处理过程设计。 - 系统测试：包括测试用例描述、测试方法和测试结果。 - 设计特点、不足、收获和体会：反思整个开发过程，总结经验和教训。 时间安排： - 第19周（7月12日至7月16日）完成项目。 - 7月9日8:00到计算机学院实验中心（三楼）提交程序和课程设计报告。 指导教师和系主任（或责任教师）需要在文档上签名确认。 系统需求分析： - 使用表格记录系统需求分析的结果，包括数据项、数据类型、数据长度和描述。 - 分析数据项如学生成绩信息、状态器、链表节点等，确定其属性和行为。 以上就是文档中提到的学生成绩信息管理系统开发的关键知识点。开发此类系统需要熟练掌握C++编程基础，了解面向对象的程序设计思想，以及熟悉文件操作和链表等数据结构的应用。此外，良好的软件开发流程意识、测试意识和文档撰写能力也是必不可少的。
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别再手动拖拽了！用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构（附完整代码）

# 告别低效建模：Lumerical脚本自动化实战指南 在光子学仿真领域，时间就是科研生命线。当同行还在GUI界面里反复点击菜单时，你已经用脚本批量生成了20组参数化结构——这不是未来场景，而是每位FDTD用户都应该掌握的基础生产力革命。本文将彻底改变你与Lumerical的交互方式，从手动拖拽的农耕时代，跃迁到自动化建模的工业文明。 ## 1. 为何脚本建模是必然选择 2019年Nature Photonics的一项研究显示，科研工作者在仿真工具上平均浪费37%的时间在重复性操作上。对于需要参数扫描的纳米光学结构设计，这个数字可能更高。手动创建10个不同尺寸的纳米柱阵列意味着： -
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Java邮件解析任务中，如何安全高效地提取HTML邮件内容并避免硬编码、资源泄漏和类型转换异常？

<think>我们被要求优化一段Java代码，该代码用于处理邮件（特别是来自特定发件人的构建通知邮件）。代码的主要问题包括： 1. 重复获取邮件内容：在检查MIME类型后，多次调用`msg[i].getContent()`，这可能导致性能问题或流关闭异常。 2. 类型转换问题：直接将邮件内容转换为`Multipart`而不进行类型检查，可能引发`ClassCastException`。 3. 代码结构问题：逻辑嵌套过深，可读性差，且存在重复代码（如插入邮件详情的操作在两个地方都有）。 4. 硬编码和魔法值：例如在解析HTML表格时使用了硬编码的索引（如list3.get(10)），这容易因邮件
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RH公司应收账款管理优化策略研究

资源摘要信息:"本文针对RH公司的应收账款管理问题进行了深入研究，并提出了改进策略。文章首先分析了应收账款在企业管理中的重要性，指出其对于提高企业竞争力、扩大销售和充分利用生产能力的作用。然后，以RH公司为例，探讨了公司应收账款管理的现状，并识别出合同管理、客户信用调查等方面的不足。在此基础上，文章提出了一系列改善措施，包括完善信用政策、改进业务流程、加强信用调查和提高账款回收力度。特别强调了建立专门的应收账款回收部门和流程的重要性，并建议在实际应用过程中进行持续优化。同时，文章也意识到企业面临复杂多变的内外部环境，因此提出的策略需要根据具体情况调整和优化。 针对财务管理领域的专业学生和从业者，本文提供了一个关于应收账款管理问题的案例研究，具有实际指导意义。文章还探讨了信用管理和征信体系在应收账款管理中的作用，强调了它们对于提升企业信用风险控制和市场竞争能力的重要性。通过对比国内外企业在应收账款管理上的差异，文章总结了适合中国企业实际环境的应收账款管理方法和策略。" 根据提供的文件内容，以下是详细的知识点： 1. 应收账款管理的重要性：应收账款作为企业的一项重要资产，其有效管理关系到企业的现金流、财务健康以及市场竞争力。不良的应收账款管理会导致资金链断裂、坏账损失增加等问题，严重影响企业的正常运营和长远发展。 2. 应收账款的信用风险：在信用交易日益频繁的商业环境中，企业必须对客户信用进行评估，以便采取合理的信用政策，降低信用风险。 3. 合同管理的薄弱环节：合同是应收账款管理的法律基础，严格的合同管理能够保障企业权益，减少因合同问题导致的应收账款风险。 4. 客户信用调查：了解客户的信用状况对于预测和控制应收账款风险至关重要。企业需要建立有效的客户信用调查机制，识别和筛选信用良好的客户。 5. 应收账款回收策略：企业应建立有效的账款回收机制，包括定期的账款跟进、逾期账款的催收等。同时，建立专门的应收账款回收部门可以提升回收效率。 6. 应收账款管理流程优化：通过改进企业内部管理流程，如简化审批流程、提高工作效率等措施，能够提升应收账款的管理效率。 7. 应收账款管理策略的调整和优化：由于企业的内外部环境复杂多变，因此制定的管理策略需要根据实际情况进行动态调整和持续优化。 8. 信用管理和征信体系的作用：建立和完善企业内部信用管理体系和征信体系，有助于企业更好地控制信用风险，并在市场竞争中占据有利地位。 9. 对比国内外应收账款管理实践：通过研究国内外企业在应收账款管理上的不同做法和经验，可以借鉴先进的管理理念和方法，提升国内企业的应收账款管理水平。 综上所述，本文深入探讨了应收账款管理的多个方面，为RH公司乃至其他同类型企业提供了应收账款管理的改进方向和策略，对于财务管理专业的教育和实践都具有重要的参考价值。
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新手别慌！用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构

# 新手别慌！用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构 第一次拿到BingPi-M2开发板时，面对Tina Linux SDK里密密麻麻的文件夹，我完全不知道从哪下手。就像走进一个陌生的大仓库，每个货架上都堆满了工具和零件，却找不到操作手册。这种困惑持续了整整两天，直到我意识到——理解目录结构比死记硬背每个文件更重要。 ## 1. 为什么SDK目录结构如此重要 想象你正在组装一台复杂的模型飞机。如果所有零件都混在一个箱子里，你需要花大量时间寻找每个螺丝和面板。但如果有分门别类的隔层，标注着"机身部件"、"电子设备"、"紧固件"，组装效率会成倍提升。Ti