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。

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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、什么是内建函数？

python内建函数总结

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中字典的内建函数用法是什么？

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编辑：乐乐 | 来自：pypypypy

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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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在Python中定义Main函数

目录

许多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。

尽管如此，为程序的执行定义一个起始点有助于理解程序是如何运行的。Python程序员提出了几种方式对此进行实现。

本文结束时，您将了解以下内容：

Python中的基本main()函数

一些Python脚本中，包含一个函数定义和一个条件语句，如下所示：

此代码中，包含一个main()函数，在程序执行时打印Hello World!。此外，还包含一个条件（或if）语句，用于检查__name__的值并将其与字符串"__main__"进行比较。当if语句为True时，Python解释器将执行main()函数。更多关于Python条件语句的信息可以由此获得。

这种代码模式在Python文件中非常常见，它将作为脚本执行并导入另一个模块。为了帮助理解这段代码的执行方式，首先需要了解Python解释器如何根据代码的执行方式设置__name__。

Python中的执行模式

Python解释器执行代码有两种方式：

更多内容可参考如何运行Python脚本。无论采用哪种方式，Python都会定义一个名为__name__的特殊变量，该变量包含一个字符串，其值取决于代码的使用方式。

本文将如下示例文件保存为execution_methods.py，以 探索 代码如何根据上下文改变行为：

在此文件中，定义了三个对print()函数的调用。前两个打印一些介绍性短语。第三个print()会先打印短语The value __name__ is，之后将使用Python内置的repr()函数打印出__name__变量。

在Python中，repr()函数将对象转化为供解释器读取的形式。上述示例通过使用repr()函数来强调__name__的值为字符串。更多关于repr()的内容可参考Python文档。

在本文中，您将随处可见文件(file)，模块(module)和脚本(script)这三个字眼。实际上，三者之间并无太大的差别。不过，在强调代码目的时，还是存在细微的差异：

“如何运行Python脚本”一文也讨论了三者的差别。

基于命令行执行

在这类方法中，Python脚本将通过命令行来执行。

执行脚本时，无法与Python解释器正在执行的代码交互。关于如何通过命令行执行代码的详细信息对本文而言并不重要，但您可以通过展开下框阅读更多有关Windows，Linux和macOS之间命令行差异的内容。

命令行环境

不同的操作系统在使用命令行执行代码时存在细微的差异。

在Linux和macOS中，通常使用如下命令：

美元符号($)之前的内容可能有所不同，具体取决于您的用户名和计算机名称。您键入的命令位于$之后。在Linux或macOS上，Python3的可执行文件名为python3，因此可以通过输入python3 script_name.py来运行python脚本。

在Windows上，命令提示符通常如下所示：

根据您的用户名，之前的内容可能会有所不同，您输入的命令位于之后。在Windows上，Python3的可执行文件通常为python。因此可以通过输入python script_name.py来运行python脚本。

无论哪种操作系统，本文的Python脚本的输出结果都是相同的。因此本文以Linux和macOS为例。

使用命令行执行execution_methods.py，如下所示：

在这个示例中，__name__具有值'__main__'，其中引号(')表明该值为字符串类型。

请记住，在Python中，使用单引号(')和双引号(")定义的字符串没有区别。更多关于字符串的内容请参考Python的基本数据类型。

如果在脚本中包含"shebang行"并直接执行它(./execution_methods.py)，或者使用IPython或Jupyter Notebook的%run，将会获取相同的结果。

您还可以通过向命令行添加-m参数的方法实现以模块的方式执行。通常情况下，推荐如下方式pip: python3 -m pip install package_name。

添加-m参数将会运行包中__main__.py的代码。更多关于__main__.py文件的内容可参考如何将开源Python包发布到PyPI中。

在三种情况中，__name__都具有相同的值：字符串'__main__'。

技术细节：Python文档中具体定义了__name__何时取值为'__main__'。

当通过标准输入，脚本或者交互提示中读取数据时，模块的__name__将取值为'__main__'。（来源）

__name__与__doc__，__package__和其他属性一起存储在模块的全局命名空间。更多关于属性的信息可参考Python数据模型文档，特别是关于模块和包的信息，请参阅Python Import文档。

导入模块或解释器

接下来是Python解释器执行代码的第二种方式：导入。在开发模块或脚本时，可以使用import关键字导入他人已经构建的模块。

在导入过程中，Python执行指定模块中定义的语句（但仅在第一次导入模块时）。要演示导入execution_methods.py文件的结果，需要启动Python解释器，然后导入execution_methods.py文件：

在此代码输出中，Python解释器执行了三次print()函数调用。前两行由于没有变量，在输出方面与在命令行上作为脚本执行时完全相同。但是第三个输出存在差异。

当Python解释器导入代码时，__name__的值与要导入的模块的名称相同。您可以通过第三行的输出了解这一点。__name__的值为'execution_methods'，是Python导入的.py文件。

注意如果您在没有退出Python时再次导入模块，将不会有输出。

注意：更多关于导入在Python中如何工作的内容请参考官方文档和Python中的绝对和相对导入。

Main函数的最佳实践

既然您已经了解两种执行方式上的差异，那么掌握一些最佳实践方案还是很有用的。它们将适用于编写作为脚本运行的代码或者在另一个模块导入的代码。

如下是四种实践方式：

将大部分代码放入函数或类中

请记住，Python解释器在导入模块时会执行模块中的所有代码。有时如果想要实现用户可控的代码，会导致一些副作用，例如：

在这种情况下，想要实现用户控制触发此代码的执行，而不是让Python解释器在导入模块时执行代码。

因此，最佳方法是将大部分代码包含在函数或类中。这是因为当Python解释器遇到def或class关键字时，它只存储这些定义供以后使用，并且在用户通知之前不会实际执行。

将如下代码保存在best_practices.py以证明这个想法：

在此代码中，首先从time模块中导入sleep()。

在这个示例中，参数以秒的形式传入sleep()函数中，解释器将暂停一段时间再运行。随后，使用print()函数打印关于代码描述的语句。

之后，定义一个process_data()函数，执行如下五项操作：

在命令行中执行

当你将此文件作为脚本用命令行执行时会发生什么呢？

Python解释器将执行函数定义之外的from time import sleep和print()，之后将创建函数process_data()。然后，脚本将退出而不做任何进一步的操作，因为脚本没有任何执行process_data()的代码。

如下是这段脚本的执行结果：

我们在这里看到的输出是第一个print()的结果。注意，从time导入和定义process_data()函数不产生结果。具体来说，调用定义在process_data()内部的print()不会打印结果。

导入模块或解释器执行

在会话（或其他模块）中导入此文件时，Python解释器将执行相同的步骤。

Python解释器导入文件后，您可以使用已导入模块中定义的任何变量，类或函数。为了证明这一点，我们将使用可交互的Python解释器。启动解释器，然后键入import best_practices：

导入best_practices.py后唯一的输出来自process_data()函数外定义的print()。导入模块或解释器执行与基于命令行执行类似。

使用__name__控制代码的执行

如何实现基于命令行而不使用Python解释器导入文件来执行呢？

您可以使用__name__来决定执行上下文，并且当__name__等于"__main__"时才执行process_data()。在best_practices.py文件中添加如下代码：

这段代码添加了一个条件语句来检验__name__的值。当值为"__main__"时，条件为True。记住当__name__变量的特殊值为"__main__"时意味着Python解释器会执行脚本而不是将其导入。

条件语块内添加了四行代码（第12，13，14和15行）：

现在，在命令行中运行best_practices.py，并观察输出的变化：

首先，输出显示了process_data()函数外的print()的调用结果。

之后，data的值被打印。因为当Python解释器将文件作为脚本执行时，变量__name__具有值"__main__"，因此条件语句被计算为True。

接下来，脚本将调用process_data()并传入data进行修改。当process_data执行时，将输出一些状态信息。最终，将输出modified_data的值。

现在您可以验证从解释器（或其他模块）导入best_practices.py后发生的事情了。如下示例演示了这种情况：

注意，当前结果与将条件语句添加到文件末尾之前相同。因为此时__name__变量的值为"best_practices"，因此条件语句结果为False，Python将不执行process_data()。

创建名为main()的函数来包含要运行的代码

现在，您可以编写作为脚本由从命令行执行并导入且没有副作用的Python代码。接下来，您将学习如何编写代码并使其他程序员能轻松地理解其含义。

许多语言，如C，C++，Java以及其他的一些语言，都会定义一个叫做main()的函数，当编译程序时，操作系统会自动调用该函数。此函数通常被称为入口点(entry point)，因为它是程序进入执行的起始位置。

相比之下，Python没有一个特殊的函数作为脚本的入口点。实际上在Python中可以将入口点定义成任何名称。

尽管Python不要求将函数命名为main()，但是最佳的做法是将入口点函数命名为main()。这样方便其他程序员定位程序的起点。

此外，main()函数应该包含Python解释器执行文件时要运行的任何代码。这比将代码放入条件语块中更好，因为用户可以在导入模块时重复使用main()函数。

修改best_practices.py文件如下所示：

在这个示例中，定义了一个main()函数，它包含了上面的条件语句块。之后修改条件语块执行main()。如果您将此代码作为脚本运行或导入，将获得与上一节相同的输出。

在main()中调用其他函数

另一种常见的实现方式是在main()中调用其他函数，而不是直接将代码写入main()。这样做的好处在于可以实现将几个独立运行的子任务整合。

例如，某个脚本有如下功能：

如果在单独的函数中各自实现这些子任务，您（或其他用户）可以很容易地实现代码重用。之后您可以在main()函数中创建默认的工作流。

您可以根据自己的情况选择是否使用此方案。将任务拆分为多个函数会使重用更容易，但会增加他人理解代码的难度。

修改best_practices.py文件如下所示：

在此示例代码中，文件的前10行具有与之前相同的内容。第12行的第二个函数创建并返回一些示例数据，第17行的第三个函数模拟将修改后的数据写入数据库。

第21行定义了main()函数。在此示例中，对main()做出修改，它将调用数据读取，数据处理以及数据写入等功能。

首先，从read_data_from_web()中创建data。将data作为参数传入process_data()，之后将返回modified_data。最后，将modified_data传入write_data_to_database()。

脚本的最后两行是条件语块用于验证__name__，并且如果if语句为True，则执行main()。

在命令行中运行如下所示：

根据执行结果，Python解释器在执行main()函数时，将依次执行read_data_from_web()，process_data()以及write_data_to_database()。当然，您也可以导入best_practices.py文件并重用process_data()作为不同的数据输入源，如下所示：

在此示例中，导入了best_practices并且将其简写为bp。

导入过程会导致Python解释器执行best_practices.py的全部代码，因此输出显示解释文件用途的信息。

然后，从文件中存储数据而不是从Web中读取数据。之后，可以重用best_practices.py文件中的process_data()和write_data_to_database()函数。在此情况下，可以利用代码重写来取代在main()函数中实现全部的代码逻辑。

实践总结

以下是Python中main()函数的四个关键最佳实践：

结论

恭喜！您现在已经了解如何创建Python main()函数了。

本文介绍了如下内容：

现在，您可以开始编写一些非常棒的关于Python main()函数代码啦！

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