python内置函数

Python09

python内置函数,第1张

python内置函数是什么?一起来看下吧:

python内置函数有:

abs:求数值的绝对值

>>>abs(-2) 2

pmod:返回两个数值的商和余数

>>>pmod(5,2) (2,1) >>pmod(5.5,2) (2.0,1.5)

bool:根据传入的参数的逻辑值创建一个布尔值

>>>bool() #未传入参数 False >>>bool(0) #数值0、空序列等值为False False >>>bool(1) True

all:判断可迭代对象的每个元素是否都为True值

>>>all([1,2]) #列表中每个元素逻辑值均为True,返回True True >>> all(()) #空元组 True >>> all({}) #空字典 True

help:返回对象的帮助信息

>>> help(str)  Help on class str in module builtins: class str(object) |  str(object='') -> str |  str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str |   |  Create a new string object from the given object. If encoding or |  errors is specified, then the object must expose a data buffer |  that will be decoded using the given encoding and error handler. |  Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined) |  or repr(object). |  encoding defaults to sys.getdefaultencoding(). |  errors defaults to 'strict'. |   |  Methods defined here: |   |  __add__(self, value, /)           Return self+value.

_import_:动态导入模块

index = __import__('index') index.sayHello()

locals:返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典

>>> def f():     print('before define a ')     print(locals()) #作用域内无变量     a = 1     print('after define a')     print(locals()) #作用域内有一个a变量,值为1 >>> f>>> f() before define a  {}  after define a {'a': 1}

input:读取用户输入值

>>> s = input('please input your name:') please input your name:Ain >>> s 'Ain'

open:使用指定的模式和编码打开文件,返回文件读写对象

# t为文本读写,b为二进制读写 >>> a = open('test.txt','rt') >>> a.read() 'some text' >>> a.close()

eval:执行动态表达式求值

>>> eval('1+2+3+4') 10

除了上述举例的函数之外,内置函数按分类还可分为:

1、数学运算(7个)

2、类型转换(24个)

3、序列操作(8个)

4、对象操作(7个)

5、反射操作(8个)

6、变量操作(2个)

7、交互操作(2个)

8、文件操作(1个)

9、编译操作(4个)

10、装饰器(3个)

Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:

(1)Lambda函数

用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。

(2)Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。

(3)Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。

(4)enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。

它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。

(5)Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数,本文主要学习它们的用法。

filter 函数原型如下:

第一个参数是判断函数(返回结果需要是 True 或者 False),第二个为序列,该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作,返回结果是过滤之后结果组成的序列。

简单记忆:对序列中的元素进行筛选,获取符合条件的序列。

返回结果为:,使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下:

该函数运行之后生成一个 list,第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列;

下述代码是一个简单的测试案例:

上述代码运行完毕,得到的结果是:。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数,可以有多个参数,当这种情况出现后,后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题:

reduce 函数原型如下:

第一个参数是函数,第二个参数是序列,返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。

测试代码如下:

最终的结果是 6,如果设置第三个参数为 4,可以运行代码查看结果,最后得到的结论是,第三个参数表示初始值,即累加操作初始的数值。

简单记忆:对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下:

zip 函数将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一样,则返回列表长度与最短的对象相同,利用星号( * )操作符,可以将元组解压为列表。

测试代码如下:

展示如何利用 * 操作符:

输出结果如下:

简单记忆:zip 的功能是映射多个容器的相似索引,可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下:

参数说明:

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。

测试代码如下:

返回结果为:。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合,能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册