内置函数
目前 DataWay 中支持的内置函数如下：
abs（）
：求数值绝对值
all（）
：判断序列（集合、列表、元组、dict）中所有元素是否满足给定条件
any（）
：判断集合中是否存在元素满足给定条件
bool（）
：构造布尔值
bytearray（）
：构造字节数组
bytes（）
：构造空字节
chr（）
：0~256的整数对应的 ASCII 码
dict（）
：创建字典
enumerate（）
：将一个可遍历的数据对象组合列出数据和数据下标，一般用于 for 循环中
filter（）
：集合过滤，例如：list(filter(lambda x:x>=100, [1,3,4,100,102])) -> [100,102]
float（）
：构造浮点数
getattr（）
：求一个对象的属性值
hasattr（）
：判断一个对象是否有某个属性
hash（）
：求哈希值
id（）
：求对象的唯一标识
int（）
：构造整数
isinstance（）
：判断对象是否属于某种类型
iter（）
：生成一个迭代器
len（）
：获取集合元素个数
list（）
：构造列表
map（）
：根据函数对指定序列做映射，例如：list(map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3, 4, 5])) -> [2, 4, 6, 8, 10]
max（）
：获取数值最大值
min（）
：数值最小值
next（）
：返回迭代器的下一个项目，和 iter() 一起使用
object（）
：返回空对象
ord（）
：单个 ASCII 码字符的整数值
pow（）
：求指数
print（）
：DataWay 调试时可以打印相关信息（仅在 DataWay 表达式编辑时使用 Debug 功能生效）
range（）
：创建可迭代对象，例如：list(range(5)) -> [0, 1, 2, 3, 4]
reversed（）
：创建反转的迭代器，例如：list(reversed('abcdefg')) -> ['g', 'f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']
round（）
：截取数值的整数部分
set（）
：创建一个集合
slice（）
：设置截取元素的切片
sorted（）
：排序
str（）
：构造字符串
sum（）
：数值求和
tuple（）
：构造元组
type（）
：返回对象类型
zip（）
：打包可迭代对象中元素成多个 tuple。例如：list(zip([1,2,3], [4,5,6])) -> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]内置第三方模块
__time__，用于时间处理的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。
目前 DataWay 中支持的库函数/类型如下：
altzone：当前时区相对于 UTC 时区的延迟偏移，单位为秒。
asctime：将一个 struct_time 转换为时间字符串。
ctime：将一个时间戳转换为时间字符串。
mktime（）：将一个 struct_time 转换为时间戳。
strftime（）：将一个 struct_time 进行格式化。
strptime（）：按照给定的格式解析事件字符串，并返回一个结构化的 struct_time 对象。
timezone：当前时区。
tzname：当前时区名称。
time（）：当前时间。
localtime：将一个时间戳转换为当前时区的本地时间，返回 struct_time 类型对象。
__json__，用于处理 json 数据的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。
目前 DataWay 中支持的 json 模块函数：
dumps（）：将 json 对象编码为 json 字符串。
loads（）：将一个 json 串解析为 Python 对象。
__math__，用于数学运算的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。
目前 DataWay 中支持的 math 模块函数：
math.ceil（x）：返回 x 的上限，即大于或者等于 x 的最小整数。如果 x 不是一个浮点数，则委托 x.ceil（），返回整数值。
math.floor（x）：返回 x 的向下取整，即小于或等于 x 的最大整数。如果 x 不是浮点数，则委托 x.floor（），返回整数值。
math.fabs（x）：返回 x 的绝对值。
math.pow（x，y）：返回 x 的 y 次幂。
math.sqrt（x）：返回 x 的平方根。
支持的常量：
math.pi：数学常数 π = 3.141592...，精确到可用精度。
math.e：数学常数 e = 2.718281...，精确到可用精度。
math.inf：浮点正无穷大。（对于负无穷大，使用 -math.inf 。）相当于 float（'inf'）的输出。
math.nan：浮点“非数字”（NaN）值，相当于 float（'nan'）的输出。
__base64__：用于 base64 编解码的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数有：
base64.b64encode（s）：对 bytes 类型参数 base64 编码，返回编码后的 bytes。
base64.b64decode（s）：对 bytes/str 类型参数 base64 解码，返回解码后的 bytes。
__hmac__：用于 hmac 加解密的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数有：
hmac.new（key）：返回一个新的 hmac 对象，key 是一个指定密钥的 bytes 或 bytearray 对象。
__random__：用于随机数生成的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数有：
random.randint（a，b）：返回随机整数 N 满足 a <= N <= b。
__hashlib__：用于生成哈希值的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
hashlib.sha256（）：创建一个 SHA-256 hash 对象。
hashlib.md5（）：创建一个 MD5 的 hash 对象。
hashlib.sha1（）：创建一个 SHA1 的 hash 对象。
__datetime__：用于时间日期处理的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
__datetime.date__：一个理想化的简单型日期，它假设当今的公历在过去和未来永远有效。属性有：year、month 和 day。
__datetime.time__：一个理想化的时间，它独立于任何特定的日期，假设每天一共有 246060 秒。属性有：hour、minute、second、microsecond 和 tzinfo。
__datetime.datetime__：日期和时间的结合。属性有：year、month、day、hour、minute、second、microsecond 和 tzinfo。
__datetime.timedelta__：表示两个 date 对象或者 time 对象，或者 datetime 对象之间的时间间隔，精确到微秒。
__datetime.timezone__：表示相对于世界标准时间（UTC）的偏移量。
__datetime.tzinfo__：描述时区信息对象，用来给 datetime 和 time 类提供自定义的时间调整概念，例如处理时区和/或夏令时。
__decimal__：用于定点数处理的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
decimal.Decimal：表示十进制浮点数对象。
__socket__：Python 中 tcp 套接字的底层实现，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
socket.htonl()：把32位正整数从网络序转换成主机字节序。
socket.ntohl()：将 32 位正整数从网络字节序转换为主机字节序。
__pycryptodome__：专用的加密工具三方库，可参见 pycryptodome 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
__Crypto.Util.Padding__：该模块为添加和删除数据中的标准填充提供了最小的支持，提供 pad（）、unpad（）方法。
__Crypto.Cipher.AES__：AES加密模块。它具有16字节的固定数据块大小，密钥可以是128、192或256位长。提供 new（）方法。
struct：用于打包二进制文件的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
struct.pack（format, v1, v2, ...）：返回一个 bytes 对象，其中包含根据格式字符串 format 打包的值 v1，v2，... 参数个数必须与格式字符串所要求的值完全匹配。
struct.unpack（format、buffer）：根据格式字符串 format 从缓冲区 buffer 解包，返回一个 tuple。
urllib：用于 URL 处理的库，可参考 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
urllib.parse.urlparse（）：获取 url 参数，将 url 解析成一个包含6个字符串的 tuple，分别为：协议，位置，路径，参数，查询，片段识别。
urllib.parse.unquote（）：将编码的 url 进行解码。
csv：用于 CSV 文件读写的库，可参见 Python 官方文档。已内置在 DataWay 的处理上下文中，可以直接引用。 支持的函数/属性有：
csv.reader（）：创建一个 reader 对象，将逐行遍历 CSV 文件对象。
