Python 中 10 个常用的内置函数-Python 实用宝典

Python 中 10 个常用的内置函数

在 3.8 版本中,Python 解释器有近 69 个内置函数可供使用,有了它们能极大地提高编码效率

图片

数量虽然不少,但在日常搬砖中只用到其中一部分,根据使用频率和用法,这里列出来几个本人认为不错的内置函数,结合一些例子介绍给大家

complex()

返回一个形如 a+bj 的复数,传入参数分为三种情况:

  • 参数为空时,返回0j
  • 参数为字符串时,将字符串表达式解释为复数形式并返回
  • 参数为两个整数(a,b)时,返回 a+bj
  • 参数只有一个整数 a 时,虚部 b 默认为0,函数返回 a+0j
>>> complex('1+2j')
(1+2j)
>>> complex()
0j
>>> complex(1,2)
(1+2j)
>>> complex(2)
(2+0j)

dir()

  • 不提供参数时,返回当前本地范围内的名称列表
  • 提供一个参数时,返回该对象包含的全部属性
>>> class Test:
 def first(self):
  return 1
 def second(self):
  return 2
>>> dir(Test)# 提供参数时
['__class__''__delattr__''__dict__''__dir__''__doc__''__eq__''__format__''__ge__''__getattribute__''__gt__''__hash__''__init__''__init_subclass__''__le__''__lt__''__module__''__ne__''__new__''__reduce__''__reduce_ex__''__repr__''__setattr__''__sizeof__''__str__''__subclasshook__''__weakref__''first''second']
>>> dir()# 未提供参数时
['Test''__annotations__''__builtins__''__doc__''__loader__''__name__''__package__''__spec__']

divmod(a,b)

  • a -- 代表被除数,整数或浮点数;
  • b -- 代表除数,整数或浮点数;

根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数,函数返回一个元组(p,q) ,p 代表商 a//b ,q 代表余数 a%b

>>> divmod(21,4)
(5, 1)
>>> divmod(20.1,3)
(6.0, 2.1000000000000014)

enumerate(iterable,start=0)

  • iterable -- 一个可迭代对象,列表、元组序列等
  • start -- 计数索引值,默认初始为0

该函数返回枚举对象是个迭代器,利用 next() 方法依次返回元素值,每个元素以元组形式存在,包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值;

>>> stu = ['xiao','zhang','li','qian']
>>> enumerate(stu)
<enumerate object at 0x0000025331773F48>
>>> list(enumerate(stu))# 默认start = 0
[(0, 'xiao'), (1, 'zhang'), (2, 'li'), (3, 'qian')]
>>> list(enumerate(stu,start = 1))# 默认start = 1
[(1, 'xiao'), (2, 'zhang'), (3, 'li'), (4, 'qian')]

eval(expression,globals,locals)

  • expression -- 字符串表达式
  • globals -- 变量作用,全局命名空间,如果提供必须为字典形式;可选参数
  • locals -- 变量作用域,局部命名空间,如果提须可为任何可映射对象;可选参数

将字符串表达式解析,返回执行结果

>>> eval("2+2")
4
>>> eval("2==2")
True

filter(function,iterable)

  • function -- 提供筛选函数名,返回 true 或 false

  • iterable -- 列表、元组等可迭代对象

函数返回 iterable 中满足 function 为 True 的元素;假设有一个列表,我们只需要其中的一部分元素,这时就可以提前写一个函数再借助 filter 来进行过滤

>>> num_list = list(range(20))
>>> num_list
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> def mod_three(num):
 if(num%3==0):
  return True
 else:
  return False

>>> filter(mod_three,num_list)
<filter object at 0x00000253315A6608>
>>> list(filter(mod_three,num_list))
[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18]

isinstance(object,classinfo)

  • object --表示一个类型的对象,若不是此类型, 函数恒返回 False;
  • calssinfo -- 为一个类型元组或单个类型;

判断对象 object 的类型是否为 classinfo 或 classinfo 中其中一个类型,返回 True 或 False;

调试Python程序时,障碍之一就是初始变量没有定义类型,所以在代码编写或者调试时,isinstance() 函数常被用来判断变量类型,帮助我们了解程序整个逻辑防止出错

>>> isinstance(num,str)
False
>>> isinstance(num,int)
True

map(function,iterable,...)

  • function -- 执行函数;
  • iterable -- 可迭代对象;

将 iterable 中的每一个元素放入函数 function 中依次执行,得到与 iteable 元素数量相同的迭代器;

map() 中可迭代对象可以为多个,其中函数 function 中的参数为所有可迭代对象中并行元素,最终得到的迭代器的数量是以提供元素数量最少可迭代对象为基准,当数量最少的可迭代对象所有元素输入完毕后即执行停止

>>> def fun_a(a,b):
 return a+2*b

>>> num_list1 = [1,2,3,4]
>>> num_list2 = [2,3,4,5]
>>> list(map(fun_a,num_list1,num_list2))
[5, 8, 11, 14]

input()

函数用于人机交互,读取从输入端输入的一行内容,转化为字符串

>>> s = input('input:')
input:小张Pyhon
>>> s
'小张Pyhon'

zip(*iteables)

  • *iterables -- 两个或两个以上可迭代对象

将所有 iterable 对象中元素按参数顺序以元素并行方式聚合在一起,得到一个迭代器,迭代器中每个元素是个n元素元组,n 表示函数中输入 iterable 参数数量

>>> num_list1 = [1,2,3,4]
>>> num_list2 = [2,3,1,2]
>>> list(zip(num_list1,num_list2))
[(1, 2), (2, 3), (3, 1), (4, 2)]

zip() 函数功能等价于

def zip(*iterables):
    # zip('ABCD', 'xy') --> Ax By
    sentinel = object()
    iterators = [iter(it) for it in iterables]
    while iterators:
        result = []
        for it in iterators:
            elem = next(it, sentinel)
            if elem is sentinel:
                return
            result.append(elem)
        yield tuple(result)

除了上面列举的 10 个之外,还有其它 59 个内置函数,想了解的小伙伴可点击下方原文阅读去了解

对于 Python 开发者来说,掌握这些内置函数非常有用,一方面能提高编码效率,另一方面也能提高代码简洁性;在某一方面功能虽然没有第三方库函数强大,但也不能被小觑

好了以上就是本篇文章的全部内容了,最后感谢大家阅读,我们下期见~

本文转自AirPython.

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

有任何问题,可以在公众号后台回复:加群,回答相应验证信息,进入互助群询问。

原创不易,希望你能在下面点个赞和在看支持我继续创作,谢谢!


​Python实用宝典 ( pythondict.com )
不只是一个宝典
欢迎关注公众号:Python实用宝典

Pandas 性能优化
本文由 Python 实用宝典 作者:Python实用宝典 发表,其版权均为 Python 实用宝典 所有,文章内容系作者个人观点,不代表 Python 实用宝典 对观点赞同或支持。如需转载,请注明文章来源。
5

抱歉,评论已关闭!