python小结函数讲解 python各类函数

python 8个常用内置函数解说

8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。

这次来梳理下8个好用的python内置函数

1、set()

当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。

用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。

3、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：

对元组倒序操作：

使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：

4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。

5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。

map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：

6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。

reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。

你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。

7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？

filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。

8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。

enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。

相关问答

Q1: python函数与方法的区别总结

1、函数的分类：

内置函数：python内嵌的一些函数。

匿名函数：一行代码实现一个函数功能。

递归函数

自定义函数：根据自己的需求，来进行定义函数。

2、方法的分类：

普通方法：直接用self调用的方法。

私有方法：__函数名，只能在类中被调用的方法。

属性方法：@property，将方法伪装成为属性，让代码看起来更合理。

特殊方法(双下划线方法)：以__init__为例，是用来封装实例化对象的属性，只要是实例化对象就一定会执行__init方法，如果对象子类中没有则会寻找父类（超类），如果父类（超类）也没有，则直接继承object（python 3.x）类，执行类中的__init__方法。类方法：通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法。

静态方法：不用传入类空间、对象的方法， 作用是保证代码的一致性，规范性，可以完全独立类外的一个方法，但是为了代码的一致性统一的放到某个模块（py文件）中。

其次，从作用域的角度来分析：

（1）函数作用域：从函数调用开始至函数执行完成，返回给调用者后，在执行过程中开辟的空间会自动释放，也就是说函数执行完成后，函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留，会随着返回给调用者后，开辟的空间会自动释放。

（2）方法作用域：通过实例化的对象进行方法的调用，调用后开辟的空间不会释放，也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留。

最后，调用的方式不同。

（1）函数：通过“函数名（）”的方式进行调用。

（2）方法：通过“对象.方法名”的方式进行调用。

Q2: 68 个 Python 内置函数详解

内置函数就是Python给你提供的python小结函数讲解，拿来直接用的函数python小结函数讲解，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

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python小结函数讲解！

（1）列表和元组

（2）相关内置函数

（3）字符串

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。

语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

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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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

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

Q3: python中set的用法小结

python提供python小结函数讲解了常用的数据结构python小结函数讲解，其中之一就是set，python中的set是不支持索引的、值不能重复、无需插入的容器。

简单记录下set常用的操作函数python小结函数讲解：

1.新建一个set：

set("Hello"),这样会转成单个字符的值进行插入，结果是'H','e','l','o'，'l'因为重复只能插入一次。

2.增加一个元素：

add()用于增加一个元素值，

update([])，用于增加多个元素值，参数为list，注意如果用add增加多个值，会报参数类型错误。

3.删除一个元素：

remove()用于删除一个set中的元素，这个值在set中必须存在，如果不存在的话，会引发KeyError错误。

discard()用于删除一个set中的元素，这个值不必一定存在，不存在的情况下删除也不会触发错误。

4.随机删除函数：

set提供了一个pop()函数，这个函数随机返回一个元素值，然后把这个值删除，如果set为空，调用这个函数会返回Key错误。

5.清空函数：

clear(),将set全部清空。

6.测试单个元素在集合内是否存在：

in 或者 not in 如果需要判断一个值在集合内是否存在，in就能满足要求，例如2 in set_num 如果存在则返回True，否则返回False。

7.测试两个集合是否包含，子集操作：

issubset和issuperset，

s1.issubset(s2)  :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为 s1=s2;

s2.issuperset(s1)  :测试是否 s1 中的每一个元素都在 s2 中,运算符操作为 s1=s2;//注意是s2调用，参数为s1.

8.集合的并集：

union s1.union(s2)  :返回一个新集合，新集合包含s1,s2的所有元素，等价的运算符为 | 。

9.集合的交集：

intersection，s1.intersection(s2),返回s1和s2中相同部分

10.其他操作：

s1.difference(s2):包含s1中有，但是s2没有的元素的集合。

s1symmetric_difference(s2)：包含s1和s2中不相同的元素的集合。

以上只是一部分操作的描述，如果有错误，敬请指正。

Q4: Python的函数参数总结

import math

a = abs

print(a(-1))

n1 = 255

print(str(hex(n1)))

def my_abs(x):

# 增加了参数的检查

if not isinstance(x, (int, float)):

raise TypeError('bad operand type')

if x = 0:

return x

else:

return -x

print(my_abs(-3))

def nop():

pass

if n1 = 255:

pass

def move(x, y, step, angle=0):

nx = x + step * math.cos(angle)

ny = y - step * math.sin(angle)

return nx, ny

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(x, y)

tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(tup)

print(isinstance(tup, tuple))

def quadratic(a, b, c):

k = b * b - 4 * a * c

# print(k)

# print(math.sqrt(k))

if k 0:

print('This is no result!')

return None

elif k == 0:

x1 = -(b / 2 * a)

x2 = x1

return x1, x2

else:

x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)

x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)

return x1, x2

print(quadratic(2, 3, 1))

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x

return s

print(power(2))

print(power(2, 3))

def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

enroll('elder', 'F')

enroll('android', 'B', 9)

enroll('pythone', '6', city='AnShan')

def add_end(L=[]):

L.append('end')

return L

print(add_end())

print(add_end())

print(add_end())

def add_end_none(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END')

return L

print(add_end_none())

print(add_end_none())

print(add_end_none())

def calc(*nums):

sum = 0

for n in nums:

sum = sum + n * n

return sum

print(calc(1, 2, 3))

print(calc())

l = [1, 2, 3, 4]

print(calc(*l))

def foo(x, y):

print('x is %s' % x)

print('y is %s' % y)

foo(1, 2)

foo(y=1, x=2)

def person(name, age, **kv):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)

person('Elder', '8')

person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

person('Jack', 24, **extra)

def person2(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')

def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):

print(name, age, other, city, job)

person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)

person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')

def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)

test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')

args = (1, 2, 3, 4)

kw = {'d': 99, 'x': '#'}

test2(*args, **kw)

Q5: python函数解析

lambda是个匿名函数而已， 这里就是产生了字典{True:f1, False f2}，字典的两个值就是2个函数，f1 就是shutil.copy(...)，f2就是copytree了，你可以理解成两个函数指针。

bresult是个true或者false的值，后面[bresult]()：就表示，根据bresult的结果调用前面字典里面对应的两个函数。bresult在这里是字典的key。函数在这里是字典的value.

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