【Python内功心法】:深挖内置函数,释放语言潜能

文章目录

      • 🚀一、常见内置函数
      • 🌈二、高级内置函数
        • ⭐1. enumerate函数
        • 👊2. eval函数
        • ❤️3. exec函数
        • 💥4. eval与exec 中 globals与locals如何用
            • ☔4-1 globals 参数
            • 🎬4-2 locals 参数
        • ❤️5. filter函数
        • 👊6. zip函数
        • 🚲7. map函数

🚀一、常见内置函数

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Python 提供了许多内置函数,这些函数无需导入任何模块即可直接使用,极大地丰富了编程的便捷性。以下是一些常用的Python内置函数及其简要说明:

函数概念
len()查长度
min()求最小值
max()求最大值
sorted()排序
reversed()反向(返回一个反转的迭代器)
sum()求和
bin()转化二进制
int(‘转化进制数据’,‘进制类型’)转化为十进制
oct()转化为八进制
hex()转化为十六进制
ord()字符转ASCLL码
chr()ASCLL码转字符
range()生成一个给定范围内的数字序列。

这些只是冰山一角,Python还有许多其他有用的内置函数,建议查阅官方文档或使用help()函数深入学习。

🌈二、高级内置函数

⭐1. enumerate函数

enumerate是Python的一个内置函数,它在遍历(如循环)过程中为可迭代对象(如列表、元组、字符串等)的每个元素生成索引号,这样就可以同时访问到元素的索引和值。这对于需要追踪元素位置的情况非常有用,而无需单独维护一个计数器变量。

基本语法

enumerate(iterable, start=0)
  • iterable:需要遍历的可迭代对象。
  • start:索引起始值,默认为0。你可以设置任意整数作为起始索引。
a = ['apple', 'banana', 'orange']
for index, value in enumerate(a):print(index, value)

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👊2. eval函数

eval() 是 Python 中的一个内置函数,它的作用是执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。这个功能强大但也危险,因为它可以执行任意的 Python 代码,这可能导致安全风险,特别是当处理来自不可信来源的数据时。

基本语法

eval(expression, globals=None, locals=None)
  • expression: 要被解析和执行的字符串形式的 Python 表达式。
  • globals: 可选参数,一个字典,将用作全局命名空间。如果未提供,则使用当前的全局命名空间。
  • locals: 可选参数,一个映射,将用作局部命名空间。如果未提供,则使用当前的局部命名空间。
x = 10
y = 5# 使用 eval 计算两个数的和
sum_str = "x + y"
result = eval(sum_str)print("The sum is:", result)  # 输出: The sum is: 15

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注意:尽管 eval() 可用于动态执行代码或计算字符串形式的表达式,但应谨慎使用,特别是在处理用户输入时,以避免代码注入攻击。最佳实践是尽量寻找更安全的替代方案,如使用 ast.literal_eval() 处理安全的字面量数据结构,或者直接编写代码来避免执行用户提供的代码。

❤️3. exec函数

exec() 函数也是 Python 的一个内置函数,它用来执行储存在字符串或文件中的 Python 代码。与 eval() 类似,exec() 功能更为强大,可以执行复杂的代码块,包括声明、赋值、函数定义等,而不只是简单的表达式。然而,这也意味着它带来了更大的安全风险,尤其是在执行来自不可信来源的代码时。

基本语法

exec(object[, globals[, locals]])
  • object: 一个包含 Python 代码的字符串,或者一个代码对象。
  • globals: 可选参数,一个字典,用作全局命名空间。如果未提供,默认使用当前的全局命名空间。
  • locals: 可选参数,一个映射,用作局部命名空间。如果未提供,默认使用全局命名空间的一个拷贝,或者如果提供了 globals 参数且它是一个字典,则使用 globals 的拷贝。
code = """
def greet(name):print(f"Hello, {name}!")
greet("World")
"""
# 执行代码
exec(code)

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注意:由于 exec() 可以执行任意的 Python 代码,因此也存在一些安全性问题。如果向 exec() 中传入了恶意代码,就可能会导致程序出现安全漏洞。建议只在必要的情况下使用 exec(),并且不要将用户输入的字符串直接作为参数传入。

💥4. eval与exec 中 globals与locals如何用
☔4-1 globals 参数

globals 参数接受一个字典对象,用于指定全局变量的名称和值。当代码块中访问某个未定义的全局变量时,默认会在 globals 参数所指定的字典中查找对应的值。

【示例】

a = 100
b = 200
my_globals = {"a": 300, "b": 400}
exec("""
def func():c = a + bprint(c)
func()""", my_globals)

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使用 exec() 函数来执行函数 func(),并通过 my_globals 参数指定了全局变量 a 和 b 的值为 300 和 400。因此,代码块中计算出的 c 的值为 700。

🎬4-2 locals 参数

locals 参数接受一个字典对象,用于指定局部变量的名称和值。当代码块中声明了一个新的局部变量时(如:x=100),该变量将被添加到 locals 参数所指定的字典中。

【示例】

my_locals = {}
exec("x = 100", None, my_locals)
print(my_locals["x"])
# 输出 100

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exec() 函数执行了一个简单的赋值语句,并将结果保存在 my_locals 字典中。由于局部变量 x 被添加到了 my_locals 中,因此我们可以通过该字典获取变量的值。

locals 参数仅在 exec() 函数中生效。在 eval() 函数中,局部变量会被设置为 eval() 函数内部定义的变量。

【示例】

x = 100
y = eval("x + 1")
print(y)
# 输出 101

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eval() 函数执行了简单的算术表达式,其中包含了全局变量 x。由于 eval() 函数的局部环境是固定的,因此它无法读取或修改其他变量定义。

❤️5. filter函数

filter() 函数是 Python 中的一个内置高阶函数,用于对序列进行过滤操作,构造一个新的迭代器,该迭代器生成满足特定条件的元素。filter() 函数接收两个参数:一个是函数(该函数用于测试序列中的每个元素),另一个是可迭代对象(如列表、元组、字符串等),然后返回一个迭代器,该迭代器生成经过测试函数筛选后的元素。

基本语法

filter(function, iterable)
  • function: 一个函数,它接受一个元素并返回 True 或 False。如果该参数为 None,则假定它是一个身份函数,即只保留那些在布尔上下文中为 True 的元素(例如,非零、非空元素)。
  • iterable: 一个可迭代的对象,如列表、元组、字符串等。

【示例】:过滤掉所有的偶数,只保留奇数

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 定义一个函数来测试是否为奇数
is_odd = lambda x: x % 2 != 0
# 使用 filter 函数
filtered_numbers = filter(is_odd, numbers)
# 将迭代器转换为列表查看结果
print(list(filtered_numbers))  # 输出: [1, 3, 5]

在这里插入图片描述
注意:从 Python 3 开始,filter() 直接返回一个迭代器而不是列表,因此如果需要实际的列表或其他容器,通常需要将结果转换为所需的类型。

👊6. zip函数

zip() 是 Python 中的一个内置函数,用于将多个可迭代对象(如列表、元组、字符串等)打包成一个元组的列表(在 Python 2 中返回列表,在 Python 3 中返回迭代器,但通常习惯性转换为列表使用)。如果传入的各个可迭代对象长度不一致,zip() 函数会以最短的那个对象为准。

迭代器对象(Iterator)是 Python 的内置类型之一,用于对序列进行遍历和访问。所有的 Python 可迭代对象都可以通过 iter() 函数生成一个迭代器。
迭代器的优点在于可以逐个返回元素,从而可以直接在序列上进行操作,而不需要创建一个新的列表或元组。
迭代器有两个常用的方法,即 iter() 和 next():

  • iter():返回迭代器本身。
  • next():返回当前迭代位置的下一个元素。

基本语法

zip(iterable1, iterable2, ..., iterableN)
  • iterable1, iterable2, ..., iterableN:多个可迭代对象作为参数。

功能说明

  • 当传入两个或多个可迭代对象时,zip() 会将这些可迭代对象中相同位置的元素配对,形成一个元组,然后将这些元组合并成一个列表(或在 Python 3 中直接返回一个迭代器)。
  • 如果只有一个可迭代对象被传入,zip() 会将这个对象的元素与它们自己的索引配对。
  • 当可迭代对象长度不同时,zip() 会停止于最短的那个可迭代对象结束。
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [24, 30, 22]# 使用 zip 函数配对姓名和年龄
pairs = list(zip(names, ages))
print(pairs)  # 输出: [('Alice', 24), ('Bob', 30), ('Charlie', 22)]# 如果有不同长度的列表
heights = [165, 180]
# 配对时以最短的列表为准
short_pairs = list(zip(names, ages, heights))
print(short_pairs)  # 输出: [('Alice', 24, 165), ('Bob', 30, 180)]

在这里插入图片描述
解压 zip 对象
已经创建了一个 zip 对象并想恢复原始的可迭代对象,可以使用 zip(*zipped) 结构,这里的 * 操作符用于解包 zip 对象。

# 假设我们有之前创建的 pairs
pairs = [('Alice', 24), ('Bob', 30), ('Charlie', 22)]# 解压 pairs 回到 names 和 ages
names_back, ages_back = zip(*pairs)
print(list(names_back))  # 输出: ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
print(list(ages_back))   # 输出: [24, 30, 22]

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🚲7. map函数

map() 是 Python 的一个内置函数,它接受一个函数和一个或多个可迭代对象作为输入,将函数依次应用于可迭代对象的每个元素上,并返回一个由处理结果组成的迭代器(在 Python 2 中返回列表,在 Python 3 中返回迭代器,通常可以通过 list()、tuple() 等转换为具体的数据结构)。

基本语法

map(function, iterable1, iterable2, ...)
  • function:一个接受单个或多个参数的函数,会被应用到每个迭代器的元素上。
  • iterable1, iterable2, ...:一个或多个可迭代对象,这些对象的元素将作为参数传递给 function。

功能说明

  • map() 会遍历每个可迭代对象,并将相应的元素作为参数传递给 function。
  • 当提供多个可迭代对象时,function 必须接受与可迭代对象数量相等的参数。
  • 如果可迭代对象长度不一致,map() 会以最短的那个为准。
# 将列表中的每个元素平方
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared))  # 输出: [1, 4, 9, 16]# 对两个列表中的元素进行相加
nums1 = [1, 2, 3]
nums2 = [4, 5, 6]
sums = map(lambda x, y: x+y, nums1, nums2)
print(list(sums)) 

在这里插入图片描述
注意

  • 在 Python 3 中,map() 返回的是一个迭代器,因此通常需要通过 list()、tuple() 或在循环中直接使用来获取具体的结果。
  • 使用 map() 可以使代码更加简洁和高效,尤其是配合匿名函数 lambda 使用时,非常适合进行简单的数据处理任务。然而,在某些情况下,列表推导式可能提供更清晰的代码可读性。

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