Python基础：21.常用内置函数

Posted 2021-09-18

python常用内置函数

下图是python的内置函数：

在此只列举常用的，不常见的可以参考菜鸟教程

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all()函数

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

空元组、空列表返回值为True，这里要特别注意

any() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否全部为 False，则返回 False，如果有一个为 True，则返回 True。

print(all([\'a\', \'b\', \'c\', \'d\']))
print(all([\'a\', \'b\', \'\', \'d\']))
print(all((\'a\', \'b\', \'\', \'d\')))
print(all((0, 1, 2, 3)))
print(all([]))
print(all(()))

True
False
False
False
True
True

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enumerate() 函数

enumerate(sequence, [start=0]),其中sequence为序列、迭代器或其他支持迭代对象，start是下标起始位置，默认为0
返回值：返回 enumerate(枚举) 对象，即同时列出数据和数据下标。这个返回值是一个迭代器，可以用list()转为列表

enumerate() 函数一般用在 for 循环当中，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

from collections.abc import Iterator
seasons = [\'Spring\', \'Summer\', \'Fall\', \'Winter\']
print(enumerate(seasons))
print(isinstance(enumerate(seasons), Iterator))  # 判断是否为迭代器
print(list(enumerate(seasons)))                  # list()将迭代器转为列表
for i, element in enumerate(seasons,start=1):    # 这是常用的用法，下标自己定义
    print(i, element)

<enumerate object at 0x00000225102F22D0>
True
[(0, \'Spring\'), (1, \'Summer\'), (2, \'Fall\'), (3, \'Winter\')]

1 Spring
2 Summer
3 Fall
4 Winter

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help()函数

help() 函数可以打印输出一个函数的说明文档

help(print)

Help on built-in function print in module builtins:

print(...)
    print(value, ..., sep=\' \', end=\'\\n\', file=sys.stdout, flush=False)
    
    Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
    Optional keyword arguments:
    file:  a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
    sep:   string inserted between values, default a space.
    end:   string appended after the last value, default a newline.
    flush: whether to forcibly flush the stream.

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isinstance()函数：

isinstance(object, classinfo) 其中object -- 实例对象，classinfo -- 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组
返回值：如果对象的类型与参数二的类型（classinfo）相同则返回 True，否则返回 False

isinstance() 与 type() 区别：
type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。type用于求一个未知数据类型对象。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。isinstance用于判断一个对象是否是已知数据类型。

python基本数据类型：
int，float，bool，complex，str(字符串)，list，dict(字典)，set，tuple

a = 2
print(isinstance (a,int))
print(isinstance (a,(str,int,list))) # 是元组中的一个也返回 True

True
True

class A:
    pass
 
class B(A): # A是B的父类
    pass
  
print(isinstance(A(), A))    # 实例A是否是A类的类型
print(type(A()))             # 实例A的类型是什么
print(isinstance(B(), A))    # 实例B是否是A类的类型
print(type(B()) == A)        # type不考虑继承

True
<class \'__main__.A\'>
True
False

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reversed()函数

reversed(seq),seq -- 要转换的序列，可以是 tuple, string, list 或 range。返回一个反转的迭代器

如果没有实例化(即未使用list函数或for循环)，它并不会产生一个倒序的序列

# 字符串
seqString = \'Runoob\'
print(list(reversed(seqString)))
 
# 元组
seqTuple = (\'R\', \'u\', \'n\', \'o\', \'o\', \'b\')
print(list(reversed(seqTuple)))
 
# range
seqRange = range(5, 9)
print(list(reversed(seqRange)))
 
# 列表
seqList = [1, 2, 4, 3, 5]
print(list(reversed(seqList)))

[\'b\', \'o\', \'o\', \'n\', \'u\', \'R\']
[\'b\', \'o\', \'o\', \'n\', \'u\', \'R\']
[8, 7, 6, 5]
[5, 3, 4, 2, 1]

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sorted()函数

sorted(iterable, key=None, reverse=False)，其中iterable--可迭代对象，reverse--排序规则，reverse = True 降序，reverse = False 升序（默认）

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。返回值为重新排序的列表

• sort 与 sorted 区别：sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。

print(sorted([36, 5, -12, 9, -21]))  # 默认按照数值大小升序排列
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs))  # 按照指定的abs值进行升序排列
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs,reverse = True)) # 按照指定的abs值进行降序排列
print(sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=lambda x:x*(-1)))  # 按照指定的函数进行升序排列

[-21, -12, 5, 9, 36]
[5, 9, -12, -21, 36]
[36, -21, -12, 9, 5]
[36, 9, 5, -12, -21]

print(sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'])) # 字符串默认按照ASCLL大大小升序排列，\'Z\'<\'a\'
print(sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'],key=str.lower))  # 按照指定的函数，即字符串小写字母ASCLL升序排列
print(sorted([\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\'],key=len))  # 按照字符串长度升序排列

[\'Credit\', \'Zoo\', \'about\', \'bob\']
[\'about\', \'bob\', \'Credit\', \'Zoo\']
[\'bob\', \'Zoo\', \'about\', \'Credit\']

字典排序一般指定按照哪个键来排序，也会涉及到多列排序

array = [{"age":20,"name":"a"},{"age":25,"name":"b"},{"age":10,"name":"c"}]
print(sorted(array,key=lambda x:x["age"]))   # 按照字典中的\'age\'升序排列

[{\'age\': 10, \'name\': \'c\'}, {\'age\': 20, \'name\': \'a\'}, {\'age\': 25, \'name\': \'b\'}]

d1 = [{\'name\':\'alice\', \'score\':38}, {\'name\':\'bob\', \'score\':18}, {\'name\':\'darl\', \'score\':28}, {\'name\':\'christ\', \'score\':28}]
l = sorted(d1, key=lambda x:(-x[\'score\'], x[\'name\']))  # 先按照成绩降序排序，相同成绩的按照名字升序排序：
print(l)

[{\'name\': \'alice\', \'score\': 38}, {\'name\': \'christ\', \'score\': 28}, {\'name\': \'darl\', \'score\': 28}, {\'name\': \'bob\', \'score\': 18}]

reduce函数

• reduce()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，reduce将传入的函数依次对序列的元素做累积计算
• 注意体会map和reduce的区别

from functools import reduce
def add(x, y):
     return x + y  
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])  # 1+3+5+7+9

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map()函数

• map()函数根据提供的函数对指定序列做映射，其接收两个参数，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个元素，并把结果作为新的Iterator返回
• map函数能够清楚的看出程序需要对可迭代对象做出怎样的函数操作

from collections.abc import Iterable,Iterator
def f(x):
    return x*x
a = map(f,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])  # 第一个参数是函数，另一个是可迭代的列表，返回的是一个迭代器
print(isinstance(a,Iterator))
list(a)   # map返回的是一个惰性序列，要用list将其都计算出来

True





[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))   # 将数字转为字符

[\'1\', \'2\', \'3\', \'4\', \'5\', \'6\', \'7\', \'8\', \'9\']

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filter()函数

• Python内建的filter()函数用于过滤序列
• filter()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，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
• filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list

def is_odd(x):  # 保留奇数
    return x%2 == 1
list(filter(is_odd,[1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

[1, 5, 9, 15]

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zip()函数

zip([iterable, ...]),其中iterabl为一个或多个可迭代对象。返回一个迭代器

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对象，这样做的好处是节约了不少的内存

如果各个可迭代对象的元素个数不一致，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，注意符号是放置在括号内的

from collections.abc import Iterable,Iterator

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8]
zipped = zip(a,b)
print(zipped)
print(isinstance(zipped, Iterator)) 
print(list(zipped))     
print(list(zip(a,c)))  # 元素个数与最短的列表一致

<zip object at 0x00000146B7F8CD88>
True
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
[(1, 7), (2, 8)]

zip()函数常用的场景是同时遍历多个序列，有时也可以和enumerate()函数一起使用

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
for x,y in zip(a,b):  # 同时遍历a,b序列
    print(x,y)

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list1 = [\'Spring\', \'Summer\', \'Fall\', \'Winter\']
list2 = [\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\']
for i,(x,y) in enumerate(zip(list1,list2)):   # 和enumerate()函数一起使用
    print(\'%d:%s,%s\' % (i,x,y))

0:Spring,bob
1:Summer,about
2:Fall,Zoo
3:Winter,Credit

a,b = zip(*[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]) # 与 zip 相反，zip(*) 可理解为解压，返回二维矩阵式
a,b  # 有一种将行列颠倒的感觉

((1, 2, 3), (4, 5, 6))

通过zip函数配对两个序列生成字典

key_list = [1,2,3,4,5]
value_list = [\'bob\', \'about\', \'Zoo\', \'Credit\',\'Alex\']
dict1 = dict(zip(key_list,value_list))
dict1

{1: \'bob\', 2: \'about\', 3: \'Zoo\', 4: \'Credit\', 5: \'Alex\'}

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str()函数与repr()函数

str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式
repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式
二者均是将任意的值转化为字符串，但函数str( )将其转化成为适于人阅读的前端样式文本，而repr(object)就是原本未处理的用于编译器阅读的后台底层代码

a = \'hello, world!\\n\'
print(str(a))
print(repr(a))

hello, world!

\'hello, world!\\n\'

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range()函数

range() 函数返回的是一个可迭代对象（类型是对象），而不是列表类型，转为列表需要用list函数

语法：range(stop)或range(start, stop[, step])

• start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始
• stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop
• step：步长，默认为1

加了step，就得有start，否则不生成数据

list(range(5))

[0, 1, 2, 3, 4]

list(range(0, 30, 5))

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

list(range(10, 2))  # 得不到想要的列表

[]

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slice函数

slice() 函数实现切片对象，主要用在切片操作函数里的参数传递

class slice(stop)
class slice(start, stop[, step])

• start -- 起始位置
• stop -- 结束位置
• step -- 间距

返回一个切片对象，返回序列中对应位置的元素

myslice1 = slice(5)    # 设置截取5个元素的切片
print(myslice1)
arr = list(range(10))
print(arr)
print(arr[myslice1])

slice(None, 5, None)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4]

myslice2 = slice(1,20,2)    # 设置截取5个元素的切片
print(myslice2)
arr = list(range(20,40))
print(arr[myslice2])

slice(1, 20, 2)
[21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39]