【Python3

it2023-12-05 103

一、常见的内置函数及其用法

python中提供了很多内置函数，这些内置函数对于我们解决一些问题来说非常的方便，下面介绍一些常见的内置函数及其用法。

1.常见的内置函数分类大致可以分为如下几类：

类型转换-bool，int， long，float， bytearray，str， unicode， basestring ,list，tuple， set ， dict， frozenset, complex。文件IO- input， print， open， file， format 数学运算- abs，divmod， pow，sum， cmp， bin， oct， hex， chr， unichr， ord， max， min， round 集合切片- len ， range ， iter ， next ， slice ，enumerate， sorted， reversed 高阶函数- any， all， map， reduce， filter， zip 反射内省-type， isinstance， issubclass， callable， staticmethod， classmethod， getattr， setattr， delattr， hasattr， super , dir， help，id ，hash， object， __import__， compile， reload， repr ，vars，locals，globals，eval，exec，execfile， property， memoryview

2.enumerate(iterate)--返回一个枚举对象

先看一下函数的定义：通过一个可迭代的对象返回一个枚举对象。

>>> help(enumerate) Help on class enumerate in module builtins: class enumerate(object) | enumerate(iterable[, start]) -> iterator for index, value of iterable | | Return an enumerate object. iterable must be another object that supports | iteration. The enumerate object yields pairs containing a count (from | start, which defaults to zero) and a value yielded by the iterable argument. | enumerate is useful for obtaining an indexed list: | (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), ... | | Methods defined here: | | __getattribute__(self, name, /) | Return getattr(self, name). | | __iter__(self, /) | Implement iter(self). | | __new__(*args, **kwargs) from builtins.type | Create and return a new object. See help(type) for accurate signature. | | __next__(self, /) | Implement next(self). | | __reduce__(...) | Return state information for pickling.

用法如下：

>>> li = ['a','b','c','d'] >>> list(enumerate(li)) [(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd')] >>> dict(enumerate(li)) {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd'}

3.eval(source)--取出字符串的内容，将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果

查看函数的定义：

>>> help(eval) Help on built-in function eval in module builtins: eval(source, globals=None, locals=None, /) Evaluate the given source in the context of globals and locals. The source may be a string representing a Python expression or a code object as returned by compile(). The globals must be a dictionary and locals can be any mapping, defaulting to the current globals and locals. If only globals is given, locals defaults to it.

用法：

>>> a="{'a':1}" >>> b='1*2**3' >>> eval(a) {'a': 1} >>> eval(b) 8

4.exec(scource)--执行字符串或者编译方法编译过的字符串，没有返回值

函数的定义如下：

>>> help(exec) Help on built-in function exec in module builtins: exec(source, globals=None, locals=None, /) Execute the given source in the context of globals and locals. The source may be a string representing one or more Python statements or a code object as returned by compile(). The globals must be a dictionary and locals can be any mapping, defaulting to the current globals and locals. If only globals is given, locals defaults to it.

用法：

s = ''' z = 10 su = x + y + z print(su) print('OK') ''' >>> x=1 >>> y=2 >>> exec(s) 13 OK

5.map(func,*iterate)--对于参数iterable中的每个元素都应用fuction函数--一般与lambda函数配合使用，并将结果作为列表返回

函数的定义如下：可迭代对象是不定长参数，因此可以对多个可迭代对象进行fun的引用。

用法：

#用法1--lis int内容转换成str >>> l1=[1,2,3,4] >>> list(map(str,l1)) ['1', '2', '3', '4'] #用法2--lambda函数配合使用 >>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27] >>> list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo)) [14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]

6.filter(fun or None,iterable)--过滤器:将可迭代序列的每一个元素传入函数，如果函数返回值为真，则该元素保留。否则丢弃该元素。

filter函数的定义吐下：

用法：

>>> list(filter(None,(0,0,False,11,True,1,123))) [11, True, 1, 123] >>> list(filter(lambda x:not x%2,[x for x in range(10)])) [0, 2, 4, 6, 8]

7.zip(iter1,iter2...)--将多个可迭代对象进行配对组合

函数的定义：

用法：

>>> l3=[1,2,3] >>> t1=('a','b','c') >>> list(zip(l3,t1)) [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')] >>> dict(zip(l3,t1)) {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'} >>> str2='python' >>> list(zip((l3,t1,str2))) [([1, 2, 3],), (('a', 'b', 'c'),), ('python',)]

8.lambda函数--匿名函数

匿名函数是不必写函数名而只实现函数体的函数，可以快速的定义函数，在高阶函数中使用可以提高代码的可读性

>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27] >>> >>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo) [18, 9, 24, 12, 27] >>> >>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo) [14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64] >>> >>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo) 139

9.reduce函数--reduce()函数作用是：把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

函数使用：

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) 比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现： >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25 当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场： >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579 这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数： >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> def char2num(s): ... return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s] ... >>> reduce(fn, map(char2num, '13579')) 13579

10-any(),all()函数

#any(x)判断x对象是否有空对象，如果都为空、0、false，则返回false，如果不都为空、0、false，则返回true

#all(x)如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、''、False或者x为空对象，则返回True，否则返回False

简单记忆：any(False)? all(True)?的布尔结果

>>> any('123') True >>> any([0,1]) True >>> any([0,'0','']) True >>> any([0,'']) False >>> any([0,'','false']) True >>> any([0,'',bool('false')]) True >>> any([0,'',False]) False >>> any(('a','b','c')) True >>> any(('a','b','')) True >>> any((0,False,'')) False >>> any([]) False >>> any(()) False >>> all(['a', 'b', 'c', 'd']) #列表list， True >>> all(['a', 'b', 'c', 'd']) #列表list，元素都不为空或0 True >>> all(['a', 'b', '', 'd']) #列表list，存在一个为空的元素 False >>> all([0, 1,2, 3]) #列表list，存在一个为0的元素 False >>> all(('a', 'b', 'c', 'd')) #元组tuple，元素都不为空或0 True >>> all(('a', 'b', '', 'd')) #元组tuple，存在一个为空的元素 False >>> all((0, 1,2, 3)) #元组tuple，存在一个为0的元素 False >>> all([]) # 空列表 True >>> all(()) # 空元组 True >>> #注意：空元组、空列表返回值为True，这里要特别注意 >>> all(('', '', '', '')) #元组tuple，全部为空的元素 False >>> all('') True >>> #如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、''、False或者x为空对象，则返回True，否则返回False >>>

二、面试题

常见内置函数的使用熟记即可，即使有面试题也是简单的函数使用，因此了解函数的用法就行

转载于:https://www.cnblogs.com/forfreewill/articles/9305159.html

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