Python 作为一门高级编程语言,为我们提供了许多方便易用的内置函数,节省了不少开发应用的时间。目前,Python 3.7 共有 69 个内置函数,一些是我们耳熟能详的函数,另一些却不是很常见,这里主要介绍一些新手必备函数及其用法。
为了便于说明,我把这些内置函数粗略地分为六大类:
输入输出 | print() open() input() | |||
迭代相关 | enumerate() zip() | |||
序列属性 | sum() max() min() len() | |||
操作序列 | sorted() reversed() range() | |||
对象属性 | dir() id() isinstance() type() | |||
映射类型 | eval() map() slice() |
print 函数将对象输出至控制台
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=
sys.stdout, flush=False)
*objects 为可变参数,可以接受任意多个对象。sep 参数表示输出对象之
间的分隔符,默认为空格。
>>> print('Python', '高效编程')
Python 高效编程
分隔符为'*':
>>> print('Python', '高效编程', sep = '*')
Python*高效编程
格式化输出字符串的三种方式:
name = 'Python高效编程'
fmt1 = f'公众号:{name}'
fmt2 = '公众号:{}'.format(name)
fmt3 = '公众号:%s' %name
print(fmt1)
print(fmt2)
print(fmt3)
# 公众号:Python高效编程
open 函数打开文件并返回文件对象
open(file, mode='r', buffering=-1,
encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
file 为文件地址,mode 为打开文件的模式,默认为 'r',表示读取文件,常用的还有:'w' 表示写入文件、'b' 表示以二进制形式打开。
常用上下文管理器 with 打开文件,f.read( ) 读取全部内容,f.readline() 读取一行内容。
with open('test.txt', 'r') as f:
text1 = f.read()
with open('test.txt', 'r') as f:
text2 = ''
line = f.readline()
while line:
text2 += line
line = f.readline()
assert text1 == text2
print(text1)
###############
输出内容:
Python 高效编程
Python 高效编程
Python 高效编程
Python 高效编程
###############
有时候,我们读取文件还会遇到乱码问题,可以指定编码格式:
当文件中有中文的时候,使用 'utf-8' 编码会导致异常:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb8 in position 7: invalid start byte
with open('test.txt', 'r',
encoding='utf-8') as f:
text1 = f.read()
这时候,我们可以尝试 'gb2312' 或者 'gbk' 编码来打开含有中文字符的文件。这时,便可以成功打开文件。
with open('test.txt', 'r',
encoding='gb2312') as f:
text1 = f.read()
with open('test.txt', 'w',
encoding='gbk') as f:f.write('Python高效编程')
input 函数获取控制台输入
input([prompt])
input 可接受字符串为参数,提示用户输入。
>>> s = input('请输入公众号名称:')
请输入公众号名称:Python高效编程
>>> s
'Python高效编程'
迭代相关enumerate 函数返回元素的序号与对应值
enumerate(iterable, start=0)
iterable 参数表示可迭代对象,start 参数是元素序号的起点,默认为 0。enumerate 函数的等价形式如下:def enumerate(sequence, start=0):
n = start
for elem in sequence:
yield n, elem
n += 1
seq = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']for i, elem in enumerate(seq):
print(i, elem)
zip 函数用于同时迭代多个对象
zip(*iterables)
*iterable 可以接受任意多个可迭代对象
a = ["**", '**', '**']
b = ['微信公众号', '关注', 'Python高效编程']
c = a
print('#'*20)
for i, j, k in zip(a, b, c):
print(i, j, k)
print('#'*20)
####################
** 微信公众号 **
** 关注 **
** Python高效编程 **
####################
序列属性序列最大值:max
序列最小值:min
序列的和: sum
序列长度: len
基本用法:向这四个函数中传入序列,可以得到对应属性。
import random
random.seed(21)
seq = [random.randint(0, 100) for i in range(10)]
print(seq)
# [21, 53, 88, 53, 81, 36, 61, 27, 60, 65]
print(max(seq))
# 88
print(min(seq))
# 21
print(sum(seq))
# 545
print(len(seq))
# 10
作为内置函数,可以直接传入生成器(不需要括号)作为参数:
import random
random.seed(21)
num = max(random.randint(0, 100) for i in range(10))
print(num)
# 88
可传入 key 参数,作为比较大小的依据,相当于把序列中每一个元素 item 先传入函数 key 中,将函数返回的数值作为判断对象大小的依据。
def foo(x):
return 1. / x
max(seq, key = foo)
# 21
对于我们自定义的类型,必须实现特殊方法,才能进行 len 等操作。
__len__ 代表:len 操作,__eq__ 代表:= 操作,__lt__ 代表 < 操作。
class foo:
def __init__(self, num, seq):
self.num = num
self.seq = seq
def __len__(self):
return len(self.seq)
def __eq__(self, other):
return self.num == other.num
def __lt__(self, other):
return self.num < other.num
>>> f1 = foo(18, [1, 4, 6])
>>> f2 = foo(21, [1, 7, 9, 10])
>>> f1 < f2
True
>>> f1 > f2
False
>>> f1 == f2
False
>>> f3 = foo(18, [9, 9, 0, 7])
>>> f1 == f3
True
>>> len(f1)
3
>>> len(f2)
4
操作序列range 函数生成序列
range(start, stop[, step])
start 可选参数,默认为 0 ,表示序列起点
stop 必选参数,表示序列终点,不包括终点
step 可选参数,序列的步长,默认为 1
>>> range(6)
range(0, 6)
>>> list(range(6))
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> list(range(0, 6, 2))
[0, 2, 4]
range 函数生成的对象可以迭代,和列表很类似,_ 表示废弃变量(为了避免污染变量环境):
for _ in range(3):
print('Python高效编程')
reversed 函数可以将序列逆置
reversed 可以将序列逆置,包括元组、字符串、列表。对于列表和字符串的逆置,使用 list[::-1] 或者slice()更加方便。
import random
random.seed(21)
seq = [random.randint(0, 100) for i in range(10)]
print(seq)
# [21, 53, 88, 53, 81, 36, 61, 27, 60, 65]
reversed(seq)
print(list(reversed(seq)))
# [65, 60, 27, 61, 36, 81, 53, 88, 53, 21]
字符串逆置:
>>> a = 'Python高效编程'
>>> a[::-1]
'程编效高nohtyP'
>>> ''.join(reversed('Python高效编程'))
'程编效高nohtyP'
sorted 函数可以对序列进行排序
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)
sorted 不同于 list.sort 操作(原地排序),返回一个新的有序序列,原序列保持不变。* 表示仅限关键字参数(keyword-only),也就是说,key、reverse 参数只能通过关键字传参,而不能通过位置传参。reverve 参数表示逆置操作,key 与之前 len 中的 key 参数类似,是函数排序的依据。
>>> sorted([9, 6, 2, 3, 6])
[2, 3, 6, 6, 9]
对象属性dir 函数返回属性列表
id 函数返回对象地址
isinstance 判断对象的类型
type 返回对象的类型
class foo:pass
>>> dir(foo)
['__class__','__delattr__','__dict__','__dir__',
......'__str__','__subclasshook__','__weakref__']# 创建实例
>>> f = foo()
>>> type(foo)
__main__.foo
>>> isinstance(f, foo)
True
>>> id(f)
2135099584864
映射类型eval 解除引号的束缚
map 应用函数于单个对象
slice 生成切片
eval 可以去除字符串的单引号,从而获取引号内部内容。下面的演示展示了,如何使用 eval 函数获取字符串中的字典:
>>> info = '{"name": "LiHua", "age": 12}'
>>> eval(info)
{'name': 'LiHua', 'age': 12}
>>> info_dict = eval(info)
>>> type(info_dict)
dict
map 将传进来的函数应用于序列中的每一个元素,并返回迭代器。
map(function, iterable, ...)
举例来说,map 就是对 seq 列表中的每一个元素 item 进行 int 操作(int(item))。匿名函数同理,就是对序列中的每一个元素进行加 2 的操作。
>>> seq = [1.5, 4.5, 9.1]
>>> list(map(int, seq))
[1, 4, 9]
>>> list(map(lambda x: x + 2, seq))
[3.5, 6.5, 11.1]
slice 函数为切片操作命名,使得切片操作更加清晰明了。
slice(start, stop[, step])
start 为起点,stop 为终点,step 为步长。使用该操作,使得截取有规律的文本内容变得很轻松。特别是长文本,使用 slice 函数更加清晰易懂。
>>> text = '微信公众号 Python高效编程'
>>> name = slice(0, 6)
>>> text[name]
微信公众号
>>> content = slice(6, 16)
>>> text[content]
Python高效编程
这篇文章到此结束了,大家可以趁热打铁,多多练习。觉得不过瘾的小伙伴,可以继续学习我们公众号中的python教程。
作者:flywind
来源:Python高效编程