python内建函数详解 python中内建函数
python、什么是内建函数?
python内建函数总结
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1. abs(x)
abs()函数返回数字(可为普通型、长整型或浮点型)的绝对值。如果给出复数,返回值就是该复数的模。例如:
print abs(-2,4)
2.4
print abs(4+2j)
4.472135955
2. apply(function,args[,keywords])
apply()函数将args参数应用到function上。function参数必须是可调用对象(函数、方法或其他可调用对象)。args参数必须以
序列形式给出。列表在应用之前被转换为元组。function对象在被调用时,将args列表的内容分别作为独立的参数看待。例如:
apply(add,(1,3,4))
等价于
add(1,3,4)
在以列表或元组定义了一列参数,且需要将此列表参数分别作为个个独立参数使用的情况下,必须使用apply()函数。在要把变长参数列应用到已函数上时,apply()函数非常有用。
可选项keywords参数应是个字典,字典的关键字是字符串。这些字符串在apply()函数的参数列末尾处给出,它们将被用作关键字参数。
3. buffer(object[,offset[,size]])
如果object对象支持缓存调用接口buffer()函数就为object对象创建一个新缓存。这样的对象包括字符串、数组和缓存。该新缓存通过使用从
offset参数值开始知道该对象末尾的存储片段或从offset参数值开始直到size参数给出的尺寸为长度的存储片段来引用object对象。如果没
给出任何选项参数,缓存区域就覆盖整个序列,最终得到的缓存对象是object对象数据的只读拷贝。
缓存对象用于给某个对象类型创建一个更友好的接口。比如,字符串对象类型通用缓存对象而变得可用,允许逐个字节地访问字符串中的信息。
4. callable(object)
callable()函数在object对象是可调用对象的情况下,返回真(true);否则假(false),可调用对象包括函数、方法、代码对象、类(在调用时返回新的实例)和已经定义‘调用’方法的类实例
5. chr(i)
chr()函数返回与ASCII码i相匹配的一个单一字符串,如下例所示:
print chr(72)+chr(101)+chr(108)+chr(111)
hello
chr()函数是ord()函数的反函数,其中ord()函数将字符串转换回ASCII整数码,参数i的取值应在0~255范围内。如果参数i的取值在此范围之外,将引发ValueError异常。
6. cmp(x,y)
cmp()函数比较x和y这两个对象,且根据比较结果返回一个整数。如果xy,则返回正数。请注意,此函数特别用来比较数值大小,而不是任何引用关系,因而有下面的结果:
a=99
b=int('99')
cmp(a,b)
7. coerce(x,y)
coerce()函数返回一个元组,该元组由两个数值型参数组成。此函数将两个数值型参数转换为同一类型数字,其转换规则与算术转换规则一样。一下是两个例子:
a=1
b=1.2
coerce(a,b)
(1.0,1.2)
a=1+2j
b=4.3e10
coerce(a,b)
((1+2j),(43000000000+0j))
8 compile(string,filename,kind)
compile()函数将string编译为代码对象,编译生成的代码对象接下来被exec语句执行,接着能利用eval()函数对其进行求值。
filename参数应是代码从其中读出的文件名。如果内部生成文件名,filename参数值应是相应的标识符。kind参数指定string参数中所含代码的类别。
举例如下:
a=compile(‘print “Hello World”’,’’,’single’)
exec(a)
Hello World
eval(a)
Hello World
9. complex(real,[image])
Complex()函数返回一个复数,其实部为real参数值。如果给出image参数的值,则虚部就为image;如果默认image参数,则虚部为0j。
10. delattr(object,name)
delattr()函数在object对象许可时,删除object对象的name属性,此函数等价于如下语句:
del object.attr
而delattr()函数允许利用编程方法定义来定义object和name参数,并不是在代码中显示指定。
Python中冷门但非常好用的内置函数
Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率,同时提升代码的简洁度,增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes,直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型:
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象,简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于统计的一种数据类型,在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit] += 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现:
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了,也更容易阅读和维护了。
elements()
返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1,elements()将会忽略它。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表,其中包含n个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None,most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序:
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法,其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words,请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符(包括重复字符),并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。
输入:words = ["bella", "label", "roller"]
输出:["e", "l", "l"]
输入:words = ["cool", "lock", "cook"]
输出:["c", "o"]看到统计字符,典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符,首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数,依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符,然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下,发现83个测试用例耗时48ms,速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted(),它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表
对列表升序操作:
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出:[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作:
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出:[9, 6, 4, 1]使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出:['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意:空元组、空列表返回值为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
Trueany函数正好和all函数相反:判断一个tuple或者list是否全为空,0,False。如果全为空,0,False,则返回False;如果不全为空,则返回True。
F-strings
在python3.6.2版本中,PEP 498提出一种新型字符串格式化机制,被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings,F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化:
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数:
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快,比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多,书写起来也更加简单。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数,更多内容以后会陆陆续续更新~
Python基础之常见内建函数
map() 函数接受两个参数,一个是函数,一个是可迭代对象(Iterable), map 将传入的函数依次作用到可迭代对象的每一个元素,并把结果作为迭代器(Iterator)返回。
举例说明,有一个函数 f(x)=x^2 ,要把这个函数作用到一个list [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 上:
运用简单的循环可以实现:
运用高阶函数 map() :
结果 r 是一个迭代器,迭代器是惰性序列,通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list 。
如果要把这个list所有数字转为字符串利用 map() 就简单了:
小练习:利用 map() 函数,把用户输入的不规范的英文名字变为首字母大写其他小写的规范名字。输入 ['adam', 'LISA', 'barT'] ,输出 ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
reduce() 函数也是接受两个参数,一个是函数,一个是可迭代对象, reduce 将传入的函数作用到可迭代对象的每个元素的结果做累计计算。然后将最终结果返回。
效果就是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
举例说明,将序列 [1,2,3,4,5] 变换成整数 12345 :
小练习:编写一个 prod() 函数,可以接受一个 list 并利用 reduce 求积:
map() 和 reduce() 综合练习:编写 str2float 函数,把字符串 '123.456' 转换成浮点型 123.456
filter() 函数用于过滤序列, filter() 也接受一个函数和一个序列, filter() 把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素。
举例说明,删除list中的偶数:
小练习:用 filter() 求素数
定义一个筛选函数:
定义一个生成器不断返回下一个素数:
打印100以内素数:
python内置的 sorted() 函数可以对list进行排序:
sorted() 函数也是一个高阶函数,还可以接受一个 key 函数来实现自定义排序:
key 指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据 key 函数返回的结果进行排序.
默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于'Z' 'a',结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面。如果想忽略大小写可都转换成小写来比较:
要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数 reverse=True :
小练习:假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩: L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] 。用sorted()对上述列表分别按c成绩从高到低排序:
运用匿名函数更简洁:
python内建函数
其实安装python包会自带一个有问号标示“?”的"Python Manuals"可以仔细阅读一下,也可作帮助文档的。
介绍Python的内建函数和异常.许多内建函数的细节及特性可以在这里找到.
内建函数
本节介绍的函数在解释器中总是可用的,他们被包含在 __builtin__ 模块里.另外每个模块的 __builtins__ 属性经常指的是这个模块(除了当在restricted execution环境下运行时).
_(下划线)
默认情况下,变量 _ 用于在交互模式下表示最近一个表达式的运行结果.
参阅 sys.displayhook (118)
__import__(name [, globals [, locals [, fromlist]]])
import语句通过调用这个函数来导入模块. name是包含模块名字的字符串, globals是一个可选的定义全局名称空间的字典, locals是定义局部名称空间的字典, fromlist是from语句目标的列表.例如, import spam语句会调用__import__('spam', globals(), locals(), []) ,而from spam import foo 语句会调用 __import__('spam', globals(), locals(), ['foo']). 如果模块名在包名字之后(如foo.bar)而且fromlist为空时,就返回对应的模块对象.如果fromlist不为空,则只会返回最顶级的包.
这个函数是一个低等级的模块载入接口.它并不执行import语句的所有步骤(通常情况下局部名称空间并不会随模块中包含对象的名称引用的改变而改变.这个函数可以由用户来重新定义,这样为import语句加入新的行为.默认的执行并不会检查locals参数,而globals只用于决定包的内容(这些参数可以使 __import__()能够完整地访问全局和局部名称空间)
abs(x)
返回x的绝对值
apply(func [, args [, keywords]])
对可调用对象func执行函数调用. args是一个包含固定位置参数的元组, keywords是包含关键参数的字典. apply()函数也可以写做func(*args ,**keywords ).
buffer(sequence [, offset [, size]])
创建一个新的缓冲器对象.缓冲器通常是一个序列(如字符串)的字节导向序列.缓冲器和字符串在许多地方是相同的,但是它不支持字符串方法,而且也不能使用string模块的函数.
callable(object)
当object为可调用对象时返回True,否则返回False
chr(i)
将一个0到255的整数转换为一个字符.
cmp(x,y)
比较x和y. x y返回负数; x== y返回零; x y返回整数.它可以比较任意两个对象并返回结果,即使有时候对象的比较豪无意义(例如比较文件对象).在某些环境下,这样的比较会引发异常.
coerce(x,y)
将x和y值转换为同一个数值类型并作为一个元组返回.(第三章,类型和对象)
compile(string, filename, kind)
使用exec()或eval()将字符串编译为代码对象. filename is a string containing the name of the file in which the string was defined. kind为'exec'时代表一个表达式的序列, 'eval'代表一个表达式, 'single'代表一个运行语句.
complex(real [, imag])
创建一个复数
delattr(object, attr)
删除对象的一个属性, attr是一个字符串.与 del object.attr相同
dir([object])
返回包含属性名称的列表.它们来自对象的 __dict__, __methods__,以及 __members__ 属性.如果没有传递给它参数,则会返回当前的local symbol table
divmod(a,b)
返回一个包含商和余数的元组.对于整数,将返回(a / b , a % b ),对于浮点数,将返回(math.floor(a / b ), a % b )
eval(expr [, globals [, locals]])
计算一个表达式的值. expr是一个字符串或由compile()创建的一个代码对象. globals和locals为操作定义的全局和局部名称空间,当省略时,表达式将在调用时的名称空间计算.
execfile(filename [, globals [, locals]])
运行文件filename中的语句. globals和locals定义了文件运行的全局和局部名称空间,当省略时,文件将在调用时的名称空间运行.这个函数不能在一个函数主体里使用,因为它与内嵌范围不相容.
filter(function, list)
使用func()函数来过滤s中的元素.使func返回值为false的元素被丢弃,其它的存入filter函数返回的列表中.如果function是None,则list中值为False的元素就被删除.
float(x)
将x转换为浮点数
getattr(object, name [, default])
返回一个对象的属性. name是一个字符串. default是一个可选的值,代表当没有这个属性时返回的值. 与 object.name 结果相同
globals()
返回一个与全局名称空间对应的字典
hasattr(object, name)
返回object是否有name属性,布尔值
hash(object)
返回一个对象的整数哈希值(如果可能).两个相等对象的哈希值是相同的.模块没有定义一个哈希值.
hex(x)
将一个整数或长整数转换为一个十六进制的字符串
id(object)
返回一个对象的整数id
input([prompt])
相当于eval(raw_input(prompt ))
int(x [, base])
将一个数字或字符串转换为整数. 可选参数base代表从字符串转换时的基础/根据
intern(string)
Checks to see whether string is contained in an internal table of strings. If found, a copy of the internal string is returned. If not, string is added to the internal table and returned. This function is primarily used to get better performance in operations involving dictionary lookups. Interned strings are never garbage-collected. Not applicable to Unicode strings.
isinstance(object, classobj)
检查object是否是classobj的事例或子类.也可用于检查类型
issubclass(class1, class2)
检查class1是否是class2的子类(派生类)
注意: issubclass(A , A )返回True
len(s)
返回序列s中包含的条目数目
list(s)
返回一个包含序列s中条目的新列表
locals()
返回一个与调用时局部名称空间相对应的字典
long(x [, base])
将一个数字或字符串转换为长整数,可选参数base代表从字符串转换时的基础/根据
map(function, list, ...)
将序列list中的每个元素传递给function函数做参数,函数的返回值组成列表并返回.如果提供给多个列表,则函数应包含有多个参数,每个参数从不同的列表获得.如果函数为None,则默认为 identity function(?身份函数).如果None映射到多个列表,则返回一个包含元组的列表,元组的每个元素分别来自各个列表.如果有必要,短的列表将使用None来扩充到与最长列表长度相等. map可以使用list comprehensions 来代替.例如map(function , alist ),可以使用[function (x) for x in alist ]来代替
参阅 zip (105).
max(s [, args, ...])
单个参数时,返回序列s中的最大值.多个参数时,返回值最大的参数
min(s [, args, ...])
单个参数时,返回序列s中的最小值.多个参数时,返回值最小的参数
oct(x)
将一个整数或者长整数转换为八进制字符串
open(filename [, mode [, bufsize]])
打开文件filename并返回一个文件对象(第十章,运行环境). mode代表文件打开的模式. 'r' 表示读, 'w' 表示写, 'a' 表示在文件末尾添加内容. 还有一种更新模式,你只要在读写模式后增加一个'+'就可以使用这种模式,如'r+' 或 'w+'.当一个文件以更新模式打开,你就可以对这个文件进行读写操作.只要在任何读取操作之前刷新所有的输出缓冲就不会有问题.如果一个文件以 'w+' 模式打开,它的长度就度截为 0.当mode省略时,将会使用'w'模式.bufsize参数指定了缓冲行为, 0代表无缓冲,1代表行缓冲,其他正数代表一个大约的字节缓冲器大小,负数代表使用系统默认缓冲器大小(也是默认行为)
ord(c)
返回单个字符c的整数顺序值.普通字符返回[0,255]中的一个值,Unicode字符返回 [0,65535]中的一个值
pow(x, y [, z])
返回x ** y ,如果z存在返回(x ** y ) % z
range([start,] stop [, step])
返回一个从start到stop的整数序列, step代表步进,默认值为1. start默认值为0.负数的step可以创建一个递减的整数序列
参阅xrange (105)
raw_input([prompt])
从标准输入(sys.stdin)中读取一行,并把它作为字符串返回.如果提供了prompt,它将首先打印到标准输出(sys.stdout).当读取到一个EOF时,就会引发一个EOFError异常.如果readline模块被导入,那么这个函数会使用它来提供更高级的功能
reduce(func, seq [, initializer])
函数从一个序列收集信息,然后只返回一个值(例如求和,最大值,等).它首先以序列的前两个元素调用函数,再将返回值和第三个参数作为参数调用函数,依次执行下去,返回最终的值. func函数有且只有两个参数.在seq为空时,将使用初始值initializer.
reload(module)
重新导入一个已经导入的模块. module必须是一个已经存在的模块对象.一般情况下并不鼓励使用这个函数,除了在调试的时候.
当一个模块重导入时,定义它的全局名称空间的字典依然存在.Thus, definitions in the old module that aren’t part of the newly reloaded module are retained.模块可以利用这个来检查他们是否已经被导入.
重导入一个使用C编写的模块通常是不合法的
If any other modules have imported this module by using the from statement, they’ll continue to use the definitions in the previously imported module. This problem can be avoided by either reissuing the from statement after a module has been reloaded or using fully qualified names such as module.name .
如果有使用以前模块中类创建的实例,它们将继续使用以前的模块
repr(object)
返回一个对象的标准字符串表示.与向后的引号 `object` 相同.大多数情况下,返回的字符串可以使用eval()来再次创建这个对象.
round(x [, n])
Returns the result of rounding the floating-point number x to the closest multiple of 10 to the power minus n . If n is omitted, it defaults to 0. If two multiples are equally close, rounding is done away from 0 (例如, 0.5 is rounded to 1.0 and -0.5 is rounded to -1.0).
setattr(object, name, value)
设置一个对象的属性. name是一个字符串. 相当于object.name = value .
slice([start,] stop [, step])
返回一个代表指定数列中一个整数的切片对象.切片对象也可以有扩展切片操作语句来产生.(第三章,序列和映射方法)
str(object)
返回表示对象的可打印形式的字符串.与print语句产生的字符串相同.
tuple(s)
从序列s中创建一个元组.如果s已经是一个元组,则返回s
type(object)
返回object的类型,它是一个types模块中定义type类型
参阅isinstance (102)
unichr(i)
将一个0到65535的整数转换为一个Unicode字符
unicode(string [, encoding [, errors]])
将string转换为Unicode字符串. encoding指定了string的数据编码,它被省略时,将使用sys.getdefaultencoding(). errors指定编码错误处理方式.('strict', 'ignore', 或 'replace' .参阅第三章和第九章中有关Unicode内容)
vars([object])
返回object的 symbol table (通常在object的__dict__属性).如果没有给它提供参数,则返回对应当前局部名称空间的字典.
xrange([start,] stop [, step])
和range函数相似,但返回的是一个XRangeType对象.它生成一个迭代器,就是只有用那个数时才临时通过计算提供值,而不是全部储存它们.这样在处理大的数列时能节省大量的内存.
zip(s1 [, s2 [,..]])
用来将几个序列组合成一个包含元组的序列,序列中的每个元素t[i ] = (s1[i ], s2[i ], ..., sn[i ]).结果与最短序列的长度相等.
Python中字典的内建函数用法是什么?
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正文
大家好,我是Pythn人工智能技术。
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。
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
abs() dict() help() min() setattr()
all() dir() hex() next() slice()
any() divmod() id() object() sorted()
ascii() enumerate() input() oct() staticmethod()
bin() eval() int() open() str()
bool() exec() isinstance() ord() sum()
bytearray() filter() issubclass() pow() super()
bytes() float() iter() print() tuple()
callable() format() len() property() type()
chr() frozenset() list() range() vars()
classmethod() getattr() locals() repr() zip()
compile() globals() map() reversed() __import__()
complex() hasattr() max() round()
delattr() hash() memoryview() set()
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!
和数字相关 1. 数据类型
bool : 布尔型(True,False)
int : 整型(整数)
float : 浮点型(小数)
complex : 复数
2. 进制转换
bin() 将给的参数转换成二进制
otc() 将给的参数转换成八进制
hex() 将给的参数转换成十六进制
print(bin(10)) # 二进制:0b1010
print(hex(10)) # 十六进制:0xa
print(oct(10)) # 八进制:0o12
3. 数学运算
abs() 返回绝对值
divmode() 返回商和余数
round() 四舍五入
pow(a, b) 求a的b次幂, 如果有三个参数. 则求完次幂后对第三个数取余
sum() 求和
min() 求最小值
max() 求最大值
print(abs(-2)) # 绝对值:2
print(divmod(20,3)) # 求商和余数:(6,2)
print(round(4.50)) # 五舍六入:4
print(round(4.51)) #5
print(pow(10,2,3)) # 如果给了第三个参数. 表示最后取余:1
print(sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # 求和:55
print(min(5,3,9,12,7,2)) #求最小值:2
print(max(7,3,15,9,4,13)) #求最大值:15
和数据结构相关 1. 序列
(1)列表和元组
list() 将一个可迭代对象转换成列表
tuple() 将一个可迭代对象转换成元组
print(list((1,2,3,4,5,6))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(tuple([1,2,3,4,5,6])) #(1, 2, 3, 4, 5, 6)
(2)相关内置函数
reversed() 将一个序列翻转, 返回翻转序列的迭代器
slice() 列表的切片
lst = "你好啊"
it = reversed(lst) # 不会改变原列表. 返回一个迭代器, 设计上的一个规则
print(list(it)) #['啊', '好', '你']
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(lst[1:3:1]) #[2,3]
s = slice(1, 3, 1) # 切片用的
print(lst[s]) #[2,3]
(3)字符串
str() 将数据转化成字符串
print(str(123)+'456') #123456
format() 与具体数据相关, 用于计算各种小数, 精算等.
s = "hello world!"
print(format(s, "^20")) #剧中
print(format(s, "20")) #左对齐
print(format(s, "20")) #右对齐
# hello world!
# hello world!
# hello world!
print(format(3, 'b' )) # 二进制:11
print(format(97, 'c' )) # 转换成unicode字符:a
print(format(11, 'd' )) # ⼗进制:11
print(format(11, 'o' )) # 八进制:13
print(format(11, 'x' )) # 十六进制(⼩写字母):b
print(format(11, 'X' )) # 十六进制(大写字母):B
print(format(11, 'n' )) # 和d⼀样:11
print(format(11)) # 和d⼀样:11
print(format(123456789, 'e' )) # 科学计数法. 默认保留6位小数:1.234568e+08
print(format(123456789, '0.2e' )) # 科学计数法. 保留2位小数(小写):1.23e+08
print(format(123456789, '0.2E' )) # 科学计数法. 保留2位小数(大写):1.23E+08
print(format(1.23456789, 'f' )) # 小数点计数法. 保留6位小数:1.234568
print(format(1.23456789, '0.2f' )) # 小数点计数法. 保留2位小数:1.23
print(format(1.23456789, '0.10f')) # 小数点计数法. 保留10位小数:1.2345678900
print(format(1.23456789e+3, 'F')) # 小数点计数法. 很大的时候输出INF:1234.567890
bytes() 把字符串转化成bytes类型
bs = bytes("今天吃饭了吗", encoding="utf-8")
print(bs) #b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x90\x83\xe9\xa5\xad\xe4\xba\x86\xe5\x90\x97'
bytearray() 返回一个新字节数组. 这个数字的元素是可变的, 并且每个元素的值得范围是[0,256)
ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8')
print(ret[0]) #97
print(ret) #bytearray(b'alex')
ret[0] = 65 #把65的位置A赋值给ret[0]
print(str(ret)) #bytearray(b'Alex')
ord() 输入字符找带字符编码的位置
chr() 输入位置数字找出对应的字符
ascii() 是ascii码中的返回该值 不是就返回u
print(ord('a')) # 字母a在编码表中的码位:97
print(ord('中')) # '中'字在编码表中的位置:20013
print(chr(65)) # 已知码位,求字符是什么:A
print(chr(19999)) #丢
for i in range(65536): #打印出0到65535的字符
print(chr(i), end=" ")
print(ascii("@")) #'@'
repr() 返回一个对象的string形式
s = "今天\n吃了%s顿\t饭" % 3
print(s)#今天# 吃了3顿 饭
print(repr(s)) # 原样输出,过滤掉转义字符 \n \t \r 不管百分号%
#'今天\n吃了3顿\t饭'
2. 数据集合
字典:dict 创建一个字典
集合:set 创建一个集合
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。
3. 相关内置函数
len() 返回一个对象中的元素的个数
sorted() 对可迭代对象进行排序操作 (lamda)
语法:sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)
Iterable: 可迭代对象
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序
reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]
lst.sort() # sort是list里面的一个方法
print(lst) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]
ll = sorted(lst) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的
print(ll) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]
l2 = sorted(lst,reverse=True) #倒序
print(l2) #[18, 13, 12, 9, 7, 6, 5, 5, 1]
#根据字符串长度给列表排序
lst = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']
def f(s):
return len(s)
l1 = sorted(lst, key=f, )
print(l1) #['one', 'two', 'six', 'four', 'five', 'three']
enumerate() 获取集合的枚举对象
lst = ['one','two','three','four','five']
for index, el in enumerate(lst,1): # 把索引和元素一起获取,索引默认从0开始. 可以更改
print(index)
print(el)
# 1
# one
# 2
# two
# 3
# three
# 4
# four
# 5
# five
all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True
any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True
print(all([1,'hello',True,9])) #True
print(any([0,0,0,False,1,'good'])) #True
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
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst2 = ['醉乡民谣', '驴得水', '放牛班的春天', '美丽人生', '辩护人', '被嫌弃的松子的一生']
lst3 = ['美国', '中国', '法国', '意大利', '韩国', '日本']
print(zip(lst1, lst1, lst3)) #
for el in zip(lst1, lst2, lst3):
print(el)
# (1, '醉乡民谣', '美国')
# (2, '驴得水', '中国')
# (3, '放牛班的春天', '法国')
# (4, '美丽人生', '意大利')
# (5, '辩护人', '韩国')
# (6, '被嫌弃的松子的一生', '日本')
fiter() 过滤 (lamda)
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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def func(i): # 判断奇数
return i % 2 == 1
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
l1 = filter(func, lst) #l1是迭代器
print(l1) #
print(list(l1)) #[1, 3, 5, 7, 9]
map() 会根据提供的函数对指定序列列做映射(lamda)
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
def f(i): return i
lst = [1,2,3,4,5,6,7,]
it = map(f, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器print(list(it)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
和作用域相关
locals() 返回当前作用域中的名字
globals() 返回全局作用域中的名字
def func():
a = 10
print(locals()) # 当前作用域中的内容
print(globals()) # 全局作用域中的内容
print("今天内容很多")
func()
# {'a': 10}
# {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':
# _frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000026F8D566080,
# '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__':
# (built-in), '__file__': 'D:/pycharm/练习/week03/new14.py', '__cached__': None,
# 'func': }
# 今天内容很多
和迭代器生成器相关
range() 生成数据
next() 迭代器向下执行一次, 内部实际使⽤用了__ next__()⽅方法返回迭代器的下一个项目
iter() 获取迭代器, 内部实际使用的是__ iter__()⽅方法来获取迭代器
for i in range(15,-1,-5):
print(i)
# 15
# 10
# 5
# 0
lst = [1,2,3,4,5]
it = iter(lst) # __iter__()获得迭代器
print(it.__next__()) #1
print(next(it)) #2 __next__()
print(next(it)) #3
print(next(it)) #4
字符串类型代码的执行
eval() 执行字符串类型的代码. 并返回最终结果
exec() 执行字符串类型的代码
compile() 将字符串类型的代码编码. 代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值
s1 = input("请输入a+b:") #输入:8+9
print(eval(s1)) # 17 可以动态的执行代码. 代码必须有返回值
s2 = "for i in range(5): print(i)"
a = exec(s2) # exec 执行代码不返回任何内容
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
print(a) #None
# 动态执行代码
exec("""
def func():
print(" 我是周杰伦")
""" )
func() #我是周杰伦
code1 = "for i in range(3): print(i)"
com = compile(code1, "", mode="exec") # compile并不会执行你的代码.只是编译
exec(com) # 执行编译的结果
# 0
# 1
# 2
code2 = "5+6+7"
com2 = compile(code2, "", mode="eval")
print(eval(com2)) # 18
code3 = "name = input('请输入你的名字:')" #输入:hello
com3 = compile(code3, "", mode="single")
exec(com3)
print(name) #hello
输入输出
print() : 打印输出
input() : 获取用户输出的内容
print("hello", "world", sep="*", end="@") # sep:打印出的内容用什么连接,end:以什么为结尾
#hello*world@
内存相关
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
s = 'alex'print(hash(s)) #-168324845050430382lst = [1, 2, 3, 4, 5]print(hash(lst)) #报错,列表是不可哈希的 id() : 获取到对象的内存地址s = 'alex'print(id(s)) #2278345368944
文件操作相关
open() : 用于打开一个文件, 创建一个文件句柄
f = open('file',mode='r',encoding='utf-8')
f.read()
f.close()
模块相关
__ import__() : 用于动态加载类和函数
# 让用户输入一个要导入的模块
import os
name = input("请输入你要导入的模块:")
__import__(name) # 可以动态导入模块
帮 助
help() : 函数用于查看函数或模块用途的详细说明
print(help(str)) #查看字符串的用途
调用相关
callable() : 用于检查一个对象是否是可调用的. 如果返回True, object有可能调用失败, 但如果返回False. 那调用绝对不会成功
a = 10
print(callable(a)) #False 变量a不能被调用
def f():
print("hello")
print(callable(f)) # True 函数是可以被调用的
查看内置属性
dir() : 查看对象的内置属性, 访问的是对象中的__dir__()方法
print(dir(tuple)) #查看元组的方法
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python所有内置函数的定义详解
1、定义函数
函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数,如len()函数和range()函数,但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下:
def 函数名(参数):
函数体
定义函数的规则如下:
①关键字def用来定义一个函数,它是define的缩写。
②函数名是函数的唯一标识,函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。
③函数名后面一定要紧跟着一个括号,括号内的参数是可选的,括号后面要有冒号。
④函数体(statement)为一个或一组Python语句,注意要有缩进。
⑤函数体的第一行可以有文档字符串,用于描述函数的功能,用三引号括起来。
按照定义规则,可以定义第一个函数了:
def hello_world():
... print('Hello,world!') # 注意函数体要有缩进
...
hello_world()
Hello,world!
这个函数不带任何参数,它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代码hello_world()是调用函数,即让Python执行函数的代码。
2、全局变量和局部变量
全局变量是定义在所有函数外的变量。例如,定义一个全局变量a,分别在函数test1()和test2()使用变量a:
a = 100 # 全局变量
def test1():
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
test2()
100
定义了全局变量a之后,在函数test1()和test2()内都可以使用变量a,由此可知,全局变量的作用范围是全局。
局部变量是在函数内定义的变量,除了用关键字global修饰的变量以外。例如,在函数test1()内定义一个局部变量a,分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a:
def test1():
... a = 100 # 局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError: name 'a' is not defined
test2()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
File "stdin", line 2, in test2
NameError: name 'a' is not defined
Python解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内,因此,在函数test1()内可以使用变量a,但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a,都会报错,由此可见,局部变量的作用范围是定义它的函数内部。
一般情况下,在函数内声明的变量都是局部变量,但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量:
def test1():
... global a # 全局变量
... a = 100
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
100
test2()
100
这个程序与上个程序相比,只是在函数test1()中多了一行代码“global a”,程序便可以正确运行了。在函数test1()中,采用关键字global修饰了变量a之后,变量a就变成了全局变量,不仅可以在该函数内使用,还可以在函数外或者其他函数内使用。
如果在某个函数内局部变量与全局变量同名,那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量:
a = 100 # 全局变量
def test1():
... a = 200 # 同名局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
200
test2()
100
由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a,因此,在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了,但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。
综上所述,在Python中,全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据,变量仅供局部代码块使用。
本文名称:python内建函数详解 python中内建函数
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