python函数详解 python函数用法大全

68 个 Python 内置函数详解

内置函数就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print.,input等。

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截止到python版本3.6.2 ,python一共提供了68个内置函数,具体如下

本文将这68个内置函数综合整理为12大类,正在学习Python基础的读者一定不要错过,建议收藏学习!

(1)列表和元组

(2)相关内置函数

(3)字符串

frozenset 创建一个冻结的集合,冻结的集合不能进行添加和删除操作。

语法:sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

语法:fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存

Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列,用于简洁表达一组字符串特征,检查一个字符串是否与某种模式匹配,使用起来十分方便。

在Python中,我们通过调用re库来使用re模块:

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式,返回match对象,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。具体参数为:

re.I:忽略大小写。

re.L:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M:多行模式。

re.S:即 . ,并且包括换行符在内的任意字符(. 不包括换行符)。

re.U:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X:为了增加可读性,忽略空格和 # 后面的注释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果:

其中,span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果:

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,如果匹配成功则返回match对象,否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果:

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果:

从上面不难发现re.match与re.search的区别:re.match只匹配字符串的起始位置,只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败,而re.search是匹配整个字符串,直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern:一个字符串形式的正则表达式。

flags:可选,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果:

findall函数

搜索字符串,以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串,如果没有找到匹配的,则返回空列表。

需要注意的是,match 和 search 是匹配一次,而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string:待匹配的字符串。

pos:可选参数,指定字符串的起始位置,默认为0。

endpos:可选参数,指定字符串的结束位置,默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果:

re.finditer函数

和 findall 类似,在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如是否区分大小写,多行匹配等。

import re  r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果:

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后,以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

maxsplit:分割次数,maxsplit=1分割一次,默认为0,不限次数。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等。

import re  r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果:

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern:正则中的模式字符串。

repl:替换的字符串,也可为一个函数。

string:要被查找替换的原始字符串。

count:模式匹配后替换的最大次数,默认0表示替换所有的匹配。

import re  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果:

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了,希望大家以后多多支持!

Python:map函数用法详解

 一个简单的例子:将一个list中所有元素平方,常规的做法如下图所示,虽然实现了这个功能,但并没有给人一目了然的感觉。若换成map来实现,则会好很多。

1、map函数介绍及其简单使用

上述用一个简单的例子演示的map函数的用法及其优势,下面将详细介绍map函数的用法:map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素,并把结果作为新的Iterable返回。其语法格式为:

                                                    map(function,iterable...)

                                                    function---函数名

                                                    iterable---一个或多个序列

map作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,我们可以用这种方式计算任意复杂的函数,再比如,把一个list的所有数据转为string类型:

再举一个小例子,对list中的各个元素开方,一步到位:

!注意:在使用math自带函数时,只需要函数名即可

2、map函数与lambda函数结合使用,下面方法同样可以达到对list中的数二次方的目的

map函数与lambda函数结合使用,可以传入两个参数相加:

还可以同时计算多个值:


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