1.eval(expression, globals=None, locals=None)  

—— 將字串str當成有效的表示式來求值並返回計算結果。

globals和locals引數是可選的，如果提供了globals引數，那麼它必須是dictionary型別；如果提供了locals引數，那麼它可以是任意的map物件。

2.isinstance() 函式

——判斷一個物件是否是一個已知的型別，類似 type()。

isinstance() 與 type() 區別：

• type() 不會認為子類是一種父類型別，不考慮繼承關係。

• isinstance() 會認為子類是一種父類型別，考慮繼承關係。

如果要判斷兩個型別是否相同推薦使用 isinstance()。

3.sys是python自帶模組。利用 import 語句輸入sys 模組。

當執行import sys後, python在 sys.path 變數中所列目錄中尋找 sys 模組檔案。然後執行這個模組的主塊中的語句進行初始化，然後就可以使用模組了 。

sys模組的常見函式列表

• sys.argv: 實現從程式外部向程式傳遞引數。

• sys.exit([arg]): 程式中間的退出，arg=0為正常退出。

• sys.getdefaultencoding(): 獲取系統當前編碼，一般預設為ascii。

• sys.setdefaultencoding(): 設定系統預設編碼，執行dir（sys）時不會看到這個方法，在直譯器中執行不通過，可以先執行reload(sys)，在執行 setdefaultencoding('utf8')，此時將系統預設編碼設定為utf8。（見設定系統預設編碼 ）

• sys.getfilesystemencoding(): 獲取檔案系統使用編碼方式，Windows下返回'mbcs'，mac下返回'utf-8'.

• sys.path: 獲取指定模組搜尋路徑的字串集合，可以將寫好的模組放在得到的某個路徑下，就可以在程式中import時正確找到。

• sys.platform

  : 獲取當前系統平臺。

• sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr: stdin , stdout , 以及stderr 變數包含與標準I/O 流對應的流物件. 如果需要更好地控制輸出,而print 不能滿足你的要求, 它們就是你所需要的. 你也可以替換它們, 這時候你就可以重定向輸出和輸入到其它裝置( device ), 或者以非標準的方式處理它們。 

4. Python.append()與Python.expand()

alist=[1,2] >>>[1,2] alist.append([3,4]) >>>[1, 2, [3, 4]] alist.extend([3,4]) >>>[1, 2, 3, 4] 結論: list.append(arg1) 引數型別任意，可以往已有列表中新增元素，若新增的是列表，就該列表被當成一個元素存在原列表中，只使list長度增加1.

list.extend(list1) 引數必須是列表型別，可以將引數中的列表合併到原列表的末尾，使原來的 list長度增加len(list1)。

5.pip和conda區別

anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。軟體發行版是在系統上提前編譯和配置好的軟體包集合， 裝好了後就可以直接用。

Conda是一個包管理器

包管理器是自動化軟體安裝，更新，解除安裝的一種工具。Conda，有命令”conda install”, “conda update”, “conda remove”。conda旨在管理任何軟體堆疊中的包和依賴關係，conda不侷限於python，在這個意義上更像是apt或yum等跨平臺版本。

Pip代表Pip Installs Packages

是Python的官方認可的包管理器，最常用於安裝在Python包索引(PyPI)上釋出的包。 pip和PyPI都由Python包裝管理局(PyPA)管理和支援。

兩者區別

簡而言之，pip是Python包的通用管理器; conda是一個與語言無關的跨平臺環境管理器。

1.conda和pip服務不同的受眾和不同的目的。

pip可以允許你在任何環境中安裝python包，而conda允許你在conda環境中安裝任何語言包（包括c語言或者python）。即pip在任何環境中安裝python包; conda安裝在conda環境中的任何包裝。例如：如果你想在現有的系統Python安裝中管理Python包，conda不能幫助你，通過設計，它只能在conda環境中安裝包。 如果你想說，使用依賴於外部依賴的許多Python包(NumPy，SciPy和Matplotlib是常見的例子)，同時以一種有意義的方式跟蹤這些依賴，pip不能幫助你，它管理Python包和只有Python包。

2.pip是從PyPI上直接下載，他僅僅是簡單地下載而已，不能包含某些包必要的依賴檔案。Conda沒有語言限制，可以構建和管理任何語言的任何型別的軟體，這其中也包括Python。

Anaconda和Miniconda

Anaconda是一個打包的集合，裡面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，就是把很多常用的不常用的庫都給你裝好了。

Miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對於空間要求嚴格的使用者，Miniconda是一種選擇。就只包含最基本的東西，其他的庫得自己裝。

6.python內建模組（module）和第三方庫(library)

Python中，一些常見的內建模組（標準庫）：

Python標準庫的主要功能有：
1.文字處理，包含文字格式化、正則表示式匹配、文字差異計算與合併、Unicode支援，二進位制資料處理等功能
2.檔案處理，包含檔案操作、建立臨時檔案、檔案壓縮與歸檔、操作配置檔案等功能
3.作業系統功能，包含執行緒與程序支援、IO複用、日期與時間處理、呼叫系統函式、日誌（logging）等功能
4.網路通訊，包含網路套接字，SSL加密通訊、非同步網路通訊等功能
5.網路協議，支援HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多種網路協議，並提供了編寫網路伺服器的框架
6.W3C格式支援，包含HTML，SGML，XML的處理。
7.其它功能，包括國際化支援、數學運算、HASH、Tkinter等

著名第三方庫

1.Web框架 Django：    開源Web開發框架，它鼓勵快速開發,並遵循MVC設計，開發週期短。 ActiveGrid：    企業級的Web2.0解決方案。 Karrigell：    簡單的Web框架，自身包含了Web服務，py指令碼引擎和純python的資料庫PyDBLite。 Tornado：    一個輕量級的Web框架，內建非阻塞式伺服器，而且速度相當快 webpy：    一個小巧靈活的Web框架，雖然簡單但是功能強大。 CherryPy：    基於Python的Web應用程式開發框架。 Pylons：    基於Python的一個極其高效和可靠的Web開發框架。 Zope：    開源的Web應用伺服器。 TurboGears：    基於Python的MVC風格的Web應用程式框架。 Twisted：    流行的網路程式設計庫，大型Web框架。 Quixote：    Web開發框架。

2.科學計算 Matplotlib：    用Python實現的類matlab的第三方庫，用以繪製一些高質量的數學二維圖形。 SciPy：    基於Python的matlab實現，旨在實現matlab的所有功能。 NumPy：    基於Python的科學計算第三方庫，提供了矩陣，線性代數，傅立葉變換等等的解決方案。

3.GUI PyGtk：    基於Python的GUI程式開發GTK+庫。 PyQt：    用於Python的QT開發庫。 WxPython：    Python下的GUI程式設計框架，與MFC的架構相似。

4.其它 BeautifulSoup：    基於Python的HTML/XML解析器，簡單易用。 PIL：    基於Python的影象處理庫，功能強大，對圖形檔案的格式支援廣泛。 PyGame：    基於Python的多媒體開發和遊戲軟體開發模組。 Py2exe：    將python指令碼轉換為windows上可以獨立執行的可執行程式。