0.說明
作爲《Python核心編程》核心部分的最後一章，這篇的內容也相當重要。對於高級部分的整理，將採用《Python核心編程》第三版，但是，方式會以之前的完全不一樣了。
1.可調用對象
可調用對象即可通過函數操作符“()”來調用的對象，也可以通過函數式編程接口來進行調用，如apply()、filter()、map()和reduce()。Python有4種可調用對象：函數、方法、類和一些類的實例。
（1）函數
Python中有三種不同類型的函數：內建函數（BIF）、用戶定義的函數（UDF）和lambda表達式。
內建函數（BIF）
用C/C++寫的，編譯過後放入Python解釋器中，然後把它們作爲第一（內建）名稱空間的一部分加載進系統，這些函數在__builtin__模塊裏，並作爲__builtins__模塊導入到解釋器中。
可以使用dir()來列出函數的所有屬性，另外從內部機制來看，BIF和內建方法屬於相同的類型，所以全長type()調用的結果是：
>>> type(dir)
<type 'builtin_function_or_method'>
>>>
>>> type('xpleaf'.upper)
<type 'builtin_function_or_method'> 但是應用於工廠函數，得到的結果是不一樣的，雖然這些工廠函數本身是內建函數：
>>> type(int) <type 'type'>
那是因爲，本質上這些工廠函數是類。
用戶定義的函數（UDF）
用戶定義的函數通常是用Python寫的，調用type()的結果如下：
>>> def foo():pass ... >>> type(foo) <type 'function'>
UDF本身也有很多屬性：
>>> dir(foo) ['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'func_closure', 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name']
lambda表達式（名爲“<lambdda>”的函數）
lambda返回一個函數對象，只是lambda表達式沒有給命令綁定的代碼提供基礎結構，所以要通過函數式編程接口來調用，或把它們的引用賦值給一個變量，通過該變量來進行調用，只是需要注意的是，這個變量僅僅是個別名，並不是函數對象的名字。
通過lambda來創建的函數對象除了沒有命名外，和用戶定義的函數是有相同的屬性的，當然，對於__name__屬性，值爲"<lambda>"：
>>> lambdaFunc = lambda x: x*2 >>> lambdaFunc(100) 200 >>> type(lambdaFunc) <type 'function'> >>> >>> lambdaFunc.__name__ '<lambda>' >>> >>> foo.__name__ 'foo'
（2）方法
用戶自定義方法是被定義爲類的一部分函數，而許多Python數據類型本身也有方法，這些方法被稱爲內建方法。
內建方法（BIM）
只有內建類型有內建方法，如下：
>>> type([].append) <type 'builtin_function_or_method'>
BIM和BIF兩者享有相同的屬性，只是不同的是，BIM的__self__屬性指向一個Python對象，而BIF指向None：
>>> dir([].append) ['__call__', '__class__', '__cmp__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__self__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__'] >>> [].append.__self__ [] >>> dir.__self__ >>> print [].append.__self__ [] >>> print dir.__self__ None
用戶定義的方法（UDM）
所有的UDM都是相同的類型，即“實例方法”，無論該方法是否有綁定的實例：
>>> class C(object): ... def foo(self): ... pass ... >>> c = C() >>> >>> type(C.foo) <type 'instancemethod'> >>> type(c.foo) <type 'instancemethod'>
只是訪問對象本身會揭示該方法是否綁定：
>>> c.foo <bound method C.foo of <__main__.C object at 0x7f37a3c45810>> >>> C.foo <unbound method C.foo>
（3）類
調用類，其實就是創建一個實例對象。類有默認構造器，但是這個函數什麼都不做，可以通過實現__init__()方法來自定義實例化過程。
（4）類的實例
Python給類提供了名爲__call__的特別方法，該方法允許程序創建可調用的對象（實例）。默認情況下沒有實現該方法，因此實例是不可調用的。
在定義類時覆蓋__call__方法即可達到實例可調用的效果，這樣，調用實例對象就等同於調用__call__()方法，參數的設置跟類的構造器原理是一樣的：
>>> class C(object): ... def __call__(self, *args): ... print "I'm callable! Called with args:\n", args ... >>> c = C() >>> c <__main__.C object at 0x7f37a3c2d090> >>> callable(c) # 實例是可調用的 True >>> c() # 調用實例 I'm callable! Called with args: () >>> c(3) # 傳入參數 I'm callable! Called with args: (3,) >>> c(3, 'no more , no less') I'm callable! Called with args: (3, 'no more , no less') >>> >>> c.__call__(3) # 與c(3)的調用原理是一樣的 I'm callable! Called with args: (3,) >>> c.__call__(3, 'no more, no less') I'm callable! Called with args: (3, 'no more, no less')
2.代碼對象
每個可調用物的核心都是代碼對象，由語句、賦值、表達式和其他可調用物組成。查看一個模塊意味着觀察一個較大的、包含了模塊中所有代碼的對象。然後代碼可以分成語句、賦值、表達式，以及可調用物。可調用物又可以遞歸分解到下一層，那兒有自己的代碼對象。
一般來說，代碼對象可以作爲函數或者方法調用的一部分來執行（比如語句或賦值等），也可用exec語句或內建函數eval()來執行。從整體上看，一個Python模塊的代碼對象是構成該模塊的全部代碼。
如果要執行Python代碼，那麼該代碼必須先要轉換成字節編譯的代碼（又稱字節碼）。這纔是真正的代碼對象。然而，它們不包含任何關於它們執行環境的信息，這便是可調用物存在的原因，它被用來包裝一個代碼對象並提供額外的信息（如屬性等相關信息）。
函數對象僅是代碼對象的包裝，方法則是給函數對象的包裝，只是不同於單純的代碼對象，它們還提供了一些額外的信息。當研究到最底層，便會發現這是一個代碼對象。
在函數對象中，有一個func_code屬性，其實就是指代碼對象：
>>> def foo(): pass ... >>> foo.func_code <code object foo at 0x7f37a5daceb0, file "<stdin>", line 1>
3.可執行的對象聲明和內建函數
常見的相關函數如下：
| 可執行的對象聲明和內建函數 | |
| 內建函數和語句 | 描述 |
| callable(obj) | 如果obj可調用，返回True，否則返回False |
| compile(string, file, type) | 從type類型中創建代碼對象；file是代碼存放的地方（通常設爲""） |
| eval(obj, globals=globals(), locals=locals()) | 對obj進行求值，obj是已編譯爲代碼對象的表達式，或是一個字符串表達式；可以給出全局或者/和局部的名稱空間 |
| exec obj | 執行obj、單一的Python語句或者語句的集合，也就是說格式是代碼對象或者字符串；obj也可以是一個文件對象（已經打開的有效的Python腳本中） |
| input(prompt='') | 等同於eval(raw_input(prompt='')) |
（1）callable()
callable()是一個布爾函數，確定一個對象是否可以通過函數操作符（()）來調用：
>>> callable(dir) True >>> callable(1) False >>> def foo(): pass ... >>> callable(foo) True
（2）compile()
compile()函數允許程序員在運行時刻迅速生成代碼對象，然後就可以用exec語句或者內建函數eval()來執行這些代碼對象或者對它們進行求值。一個很重要的觀點是：exec和eval()都可以執行字符串格式的Python代碼。當執行字符串形式的代碼時，每次都必須對這些代碼進行字節編譯處理。compile()函數提供了一次性字節代碼預編譯，以後每次調用的時候，就不用編譯了。
compile的三個參數都是必需的，第一參數藉助了要編譯的Python代碼。第二個字符串，雖然是必需的，但通常被設置爲空串。該參數代表了存放代碼對象的文件的名字（字符串類型）。compile的通常用法是動態生成字符串形式的Python代碼，然後生成一個代碼對象——代碼顯然沒有存放在任何文件，所以文件名就通常設置爲空了。
最後的參數是個字符串，它用來表明代碼對象的類型，有三個可能值：
| 'eval' | 可求值的表達式，和eval()一起使用 |
| 'single' | 單一可執行語句，和exec一起使用 |
| 'exec' | 可執行語句組，和exec一起使用 |
可求值表達式
>>> eval_code = compile('100+200', '', 'eval')
>>> eval_code
<code object <module> at 0x7f37a5db3cb0, file "", line 1>
>>> eval(eval_code)
300單一可執行語句
>>> single_code = compile('print "Hello world!"', '', 'single')
>>> single_code
<code object <module> at 0x7f37a3c2a0b0, file "", line 1>
>>> exec single_code
Hello world!可執行語句組
>>> exec_code = compile("""
... req = input('Count how many numbers?')
... for eachNum in range(req):
... print eachNum
... """, '', 'exec')
>>>
>>> exec exec_code
Count how many numbers?6
0
1
2
3
4
5（3）eval()
eval()對表達式求值，第一個參數可以爲字符串或compile()創建的預編譯代碼對象。第二個和第三個參數爲可選的，分別默認爲globals()和locals()返回的對象：
>>> a = 3
>>> eval('a')
3
>>> def test_eval():
... a = 6
... print eval('a')
...
>>> test_eval()
6
>>
>>> scope={}
>>> scope['a'] = 3
>>> scope['b'] = 4
>>> result = eval('a+b',scope)
>>> result
7（4）exec
exec語句只接受一個參數，即exec obj，obj除了可以是原始的字符串（單一語句或語句組）或是compile()編譯的代碼對象外，也可以是文件對象：
>>> f = open('xcount.py')
>>> for eachLine in f:
... print eachLine,
...
x = 0
print 'x is currently:', x
while x < 5:
x += 1
print 'incrementing x to:', x
>>>
>>> f.tell()
86
>>> f.seek(0)
>>>
>>> exec f
x is currently: 0
incrementing x to: 1
incrementing x to: 2
incrementing x to: 3
incrementing x to: 4
incrementing x to: 5
>>>
>>> f.tell() # 執行完之後，就指針就停留在文件末尾（end-of-line，EOF）
86（5）input()
內建函數input()是eval()和raw_input()的組合，等價於eval(raw_input())，這說明input()和raw_input()本身還是有區別的。
從功能上看，input不同於raw_input()，因爲raw_input()總是以字符串的形式返回用戶的輸入；input()履行相同的任務，而且它還把輸入作爲Python表達式進行求值。這意味着input()返回的數據是對輸入表達式求值的結果：一個Python對象。
舉例如下：
>>> aString = raw_input('Enter a list: ')
Enter a list: ['xpleaf', 'clyyh']
>>> aString
"['xpleaf', 'clyyh']"
>>> type(aString)
<type 'str'>
>>>
>>> aList = input('Enter a list: ')
Enter a list: ['xpleaf', 'clyyh']
>>> aList
['xpleaf', 'clyyh']
>>> type(aList)
<type 'list'>（6）使用Python在運行時生成和執行Python代碼
有需要時可以參考書本上的例子。