Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

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1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

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。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，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。

python有多少内置函数

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。

Python程序代码混淆、编译、打包、运行（桌面程序防破解向）

像Python这种解释性的语言，要想私有化部署的同时又保护好源码，就像是对于鱼和熊掌的追求。

虽然做不到尽善尽美，但是对代码进行混淆，增加一点破解的难度，或许能规避一些泄露的风险。

本次演示环境：linux

确保要发布的包根目录("demo")中有__main__.py文件，这个是程序执行入口。

编译

批量改名.pyc文件

移动.pyc文件

清理.py文件

清理__pycache__文件夹

打包成zip

运行时只要将zip文件作为参数即可

最终整合脚本

调用方式

对于在变量和函数名上的混淆有点小儿科，而对于跨文件的类名的混淆又太容易实现。

所以对于混淆程度的取舍，要视工程的规模而定。

2.1 混淆工具pyminifier

在原来的工具 pyminifier上修复了几个bug。

安装：

python3 安装

或者clone下来，自行安装

使用例子

2.2 源码变更

不同的配置对于源码的要求不同，以下是笔者踩过的坑。

其他混淆想法

结合混淆、编译和打包，尝试出以下发布脚本。

主要的思路 ：创建一个工作目录tmp，然后在此目录下混淆、编译python代码，完成后把内容打包成pyc文件，再将pyc文件和其他配置文件移动到dist，发布dist即可。

混淆的目的是最大程度保护源码，在发布到客户端后不被轻易破解。

将下面Python代码封装成函数

Python：常用函数封装：

def is_chinese(uchar):

"""判断一个unicode是否是汉字"""

if uchar = u'\u4e00' and uchar=u'\u9fa5':

return True

else:

return False

def is_number(uchar):

"""判断一个unicode是否是数字"""

if uchar = u'\u0030' and uchar=u'\u0039':

return True

else:

return False

def is_alphabet(uchar):

"""判断一个unicode是否是英文字母"""

if (uchar = u'\u0041' and uchar=u'\u005a') or (uchar = u'\u0061' and uchar=u'\u007a'):

return True

else:

return False

def is_other(uchar):

"""判断是否非汉字，数字和英文字符"""

if not (is_chinese(uchar) or is_number(uchar) or is_alphabet(uchar)):

return True

else:

return False

def B2Q(uchar):

"""半角转全角"""

inside_code=ord(uchar)

if inside_code0x0020 or inside_code0x7e: #不是半角字符就返回原来的字符

return uchar

if inside_code==0x0020: #除了空格其他的全角半角的公式为:半角=全角-0xfee0

inside_code=0x3000

else:

inside_code+=0xfee0

return unichr(inside_code)

def Q2B(uchar):

"""全角转半角"""

inside_code=ord(uchar)

if inside_code==0x3000:

inside_code=0x0020

else:

inside_code-=0xfee0

if inside_code0x0020 or inside_code0x7e: #转完之后不是半角字符返回原来的字符

return uchar

return unichr(inside_code)

def stringQ2B(ustring):

"""把字符串全角转半角"""

return "".join([Q2B(uchar) for uchar in ustring])

def uniform(ustring):

"""格式化字符串，完成全角转半角，大写转小写的工作"""

return stringQ2B(ustring).lower()

def string2List(ustring):

"""将ustring按照中文，字母，数字分开"""

retList=[]

utmp=[]

for uchar in ustring:

if is_other(uchar):

if len(utmp)==0:

continue

else:

retList.append("".join(utmp))

utmp=[]

else:

utmp.append(uchar)

if len(utmp)!=0:

retList.append("".join(utmp))

return retList

将python打包成exe

return 应该放在一个函数里面的，

将python打包成exe的程序有很多，比如py2exe、PyInstaller等等，但是到目前为止，它们对python3.1支持的都不好，所以这里我要介绍一下cx_freeze 4.2.2，它还能支持跨平台，可以在windows和linux运行。

cx_freeze的下载网址为 ，要根据已安装的python版本进行选择。比如我使用的是python3.1，所以就要下载cx_Freeze-4.2.2.win32-py3.1.msi这个文件。运行这个安装包后，相关程序就会被拷贝到python的目录下。主要在两个地方，一个是C:/Python31/Scripts，另一个是C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze

在以前版本的cx_Freeze中，是通过FreezePython.py这个脚本将py转换为exe，而在4.2.2这个版本中，FreezePython.py已经不见了，主要的工作交给了C:/Python31/Scripts下的cxfreeze.bat来完成。

使用cx_Freeze完成python打包exe主要有两种方法：

第一种，直接运行cxfreeze.bat通过:

先进入cmd命令行，进入C:/Python31/Scripts目录，然后运行cxfreeze.bat -h 就可以看到它的使用说明了。我们可以用cx_freeze自己的sample做个试验。

进入到c:/python31/scripts/下，运行

cxfreeze C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze/samples/PyQt4/PyQt4app.py --install-dir=d:/123

pytqt4app.py就会被打包成exe，并且它所用到的库文件，也被一并考到了d:/123目录下。

python zip函数的用法

定义：zip([iterable, ...])

zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列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tuple（元组），然后返回由这些 tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list unzip（解压），看下面的例子就明白了：

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a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [4,5,6,7,8] zipped = zip(a,b) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(a,c) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(*zipped) [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

对于这个并不是很常用函数，下面举几个例子说明它的用法：

* 二维矩阵变换（矩阵的行列互换）

比如我们有一个由列表描述的二维矩阵

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

通过python列表推导的方法，我们也能轻易完成这个任务

1 2

print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：

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a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] zip(*a) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] map(list,zip(*a)) [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

这种方法速度更快但也更难以理解，将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果，再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list

* 以指定概率获取元素

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import random def random_pick(seq,probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumulative_probability = 0.0 for item, item_probability in zip(seq, probabilities): cumulative_probability += item_probability if x cumulative_probability: break return item for i in range(15): random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6]) 'c' 'b' 'c' 'c' 'a' 'b' 'c' 'c' 'c' 'a' 'b' 'b' 'c' 'a' 'c'

这个函数有个限制，指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1，否则这个函数可能不能像预想的那样工作。

稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加，直到和大于x终止循环

这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0，假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到

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