本文綱要

Python 作為一門(mén)高級(jí)編程語(yǔ)言，為我們提供了許多方便易用的內(nèi)置函數(shù)，節(jié)省了不少開(kāi)發(fā)應(yīng)用的時(shí)間。目前，Python 3.7 共有 69 個(gè)內(nèi)置函數(shù)，一些是我們耳熟能詳?shù)暮瘮?shù)，另一些卻不是很常見(jiàn)，這里主要介紹一些新手必備函數(shù)及其用法。

為了便于說(shuō)明，我把這些內(nèi)置函數(shù)粗略地分為六大類：

輸入輸出	print() open() ?input()
迭代相關(guān)	enumerate() ?zip()
序列屬性	sum() ?max() ?min() ?len()
操作序列	sorted() ?reversed() ?range()
對(duì)象屬性	dir() ?id() ?isinstance() ?type()
映射類型	eval() ?map() ?slice()

輸入輸出

print 函數(shù)將對(duì)象輸出至控制臺(tái)

print(*objects, sep=' ', end='\n', file=
sys.stdout, flush=False)

*objects 為可變參數(shù)，可以接受任意多個(gè)對(duì)象。sep 參數(shù)表示輸出對(duì)象之

間的分隔符，默認(rèn)為空格。

>>> print('Python', '高效編程')
Python 高效編程

分隔符為'*':

>>> print('Python', '高效編程', sep = '*')
Python*高效編程

格式化輸出字符串的三種方式：

name =?'Python高效編程'
fmt1 = f'公眾號(hào)：{name}'
fmt2 = '公眾號(hào)：{}'.format(name)
fmt3 = '公眾號(hào)：%s' %name
print(fmt1)
print(fmt2)
print(fmt3)
# 公眾號(hào)：Python高效編程

open 函數(shù)打開(kāi)文件并返回文件對(duì)象

open(file, mode='r', buffering=-1,
encoding=None, errors=None, newline=
None, closefd=True, opener=None)

file 為文件地址，mode 為打開(kāi)文件的模式，默認(rèn)為 'r'，表示讀取文件，常用的還有：'w' 表示寫(xiě)入文件、'b' 表示以二進(jìn)制形式打開(kāi)。

常用上下文管理器 with 打開(kāi)文件，f.read( ) 讀取全部?jī)?nèi)容，f.readline() 讀取一行內(nèi)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)

###############
輸出內(nèi)容：
Python 高效編程
Python 高效編程
Python 高效編程
Python 高效編程
###############

有時(shí)候，我們讀取文件還會(huì)遇到亂碼問(wèn)題，可以指定編碼格式：

當(dāng)文件中有中文的時(shí)候，使用 'utf-8' 編碼會(huì)導(dǎo)致異常：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()

?這時(shí)候，我們可以嘗試 'gb2312' 或者 'gbk' 編碼來(lái)打開(kāi)含有中文字符的文件。這時(shí)，便可以成功打開(kāi)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高效編程')

input 函數(shù)獲取控制臺(tái)輸入

input([prompt])

input 可接受字符串為參數(shù)，提示用戶輸入。? ?

>>> s = input('請(qǐng)輸入公眾號(hào)名稱：')
請(qǐng)輸入公眾號(hào)名稱：Python高效編程
>>> s
'Python高效編程'迭代相關(guān)

enumerate 函數(shù)返回元素的序號(hào)與對(duì)應(yīng)值

enumerate(iterable, start=0)iterable 參數(shù)表示可迭代對(duì)象，start 參數(shù)是元素序號(hào)的起點(diǎn)，默認(rèn)為 0。enumerate 函數(shù)的等價(jià)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 函數(shù)用于同時(shí)迭代多個(gè)對(duì)象

zip(*iterables)

*iterable 可以接受任意多個(gè)可迭代對(duì)象

a = ["**", '**', '**']
b = ['微信公眾號(hào)', '關(guān)注', 'Python高效編程']
c = a
print('#'*20)
for i, j, k in zip(a, b, c):
? ?print(i, j, k)
print('#'*20)


####################
** 微信公眾號(hào) **
** 關(guān)注 **
** Python高效編程 **
####################序列屬性

序列最大值：max

序列最小值：min

序列的和：? ?sum

序列長(zhǎng)度：? ?len

基本用法：向這四個(gè)函數(shù)中傳入序列，可以得到對(duì)應(yīng)屬性。

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

作為內(nèi)置函數(shù)，可以直接傳入生成器(不需要括號(hào))作為參數(shù)：

import random
random.seed(21)
num = max(random.randint(0, 100) for i in range(10))
print(num)
# 88

可傳入 key 參數(shù)，作為比較大小的依據(jù)，相當(dāng)于把序列中每一個(gè)元素 item 先傳入函數(shù) key 中，將函數(shù)返回的數(shù)值作為判斷對(duì)象大小的依據(jù)。

def foo(x):
? ?return 1. / x
max(seq, key = foo)
# 21

對(duì)于我們自定義的類型，必須實(shí)現(xiàn)特殊方法，才能進(jìn)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 函數(shù)生成序列

range(start, stop[, step])

• start 可選參數(shù)，默認(rèn)為 0 ，表示序列起點(diǎn)

• stop 必選參數(shù)，表示序列終點(diǎn)，不包括終點(diǎn)

• step 可選參數(shù)，序列的步長(zhǎng)，默認(rèn)為 1

>>> range(6)
range(0, 6)
>>> list(range(6))
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> list(range(0, 6, 2))
[0, 2, 4]

range 函數(shù)生成的對(duì)象可以迭代，和列表很類似，_ 表示廢棄變量(為了避免污染變量環(huán)境)：

for _ in range(3):
?print('Python高效編程')

reversed 函數(shù)可以將序列逆置

reversed 可以將序列逆置，包括元組、字符串、列表。對(duì)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高效編程'
>>> a[::-1]
'程編效高nohtyP'
>>> ''.join(reversed('Python高效編程'))
'程編效高nohtyP'

sorted 函數(shù)可以對(duì)序列進(jìn)行排序

sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

sorted 不同于 list.sort 操作(原地排序)，返回一個(gè)新的有序序列，原序列保持不變。* 表示僅限關(guān)鍵字參數(shù)(keyword-only)，也就是說(shuō)，key、reverse 參數(shù)只能通過(guò)關(guān)鍵字傳參，而不能通過(guò)位置傳參。reverve 參數(shù)表示逆置操作，key 與之前 len 中的 key 參數(shù)類似，是函數(shù)排序的依據(jù)。?

>>> sorted([9, 6, 2, 3, 6])
[2, 3, 6, 6, 9]對(duì)象屬性

dir 函數(shù)返回屬性列表

id ?函數(shù)返回對(duì)象地址

isinstance ?判斷對(duì)象的類型

type 返回對(duì)象的類型

class foo:
? ?pass

>>> dir(foo)
['__class__',
'__delattr__',
'__dict__',
'__dir__',
......
'__str__',
'__subclasshook__',
'__weakref__']
# 創(chuàng)建實(shí)例
>>> f = foo()
>>> type(foo)
__main__.foo
>>> isinstance(f, foo)
True
>>> id(f)
2135099584864映射類型

eval 解除引號(hào)的束縛

map 應(yīng)用函數(shù)于單個(gè)對(duì)象

slice 生成切片

eval 可以去除字符串的單引號(hào)，從而獲取引號(hào)內(nèi)部?jī)?nèi)容。下面的演示展示了，如何使用 eval 函數(shù)獲取字符串中的字典：

>>> info = '{"name": "LiHua", "age": 12}'
>>> eval(info)
{'name': 'LiHua', 'age': 12}
>>> info_dict = eval(info)
>>> type(info_dict)
dict

map 將傳進(jìn)來(lái)的函數(shù)應(yīng)用于序列中的每一個(gè)元素，并返回迭代器。

map(function, iterable, ...)

舉例來(lái)說(shuō),map 就是對(duì) seq 列表中的每一個(gè)元素 item 進(jìn)行 int 操作(int(item))。匿名函數(shù)同理，就是對(duì)序列中的每一個(gè)元素進(jìn)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 函數(shù)為切片操作命名，使得切片操作更加清晰明了。

slice(start, stop[, step])

start 為起點(diǎn)，stop 為終點(diǎn)，step 為步長(zhǎng)。使用該操作，使得截取有規(guī)律的文本內(nèi)容變得很輕松。特別是長(zhǎng)文本，使用 slice 函數(shù)更加清晰易懂。

>>> text = '微信公眾號(hào) Python高效編程'
>>> name = slice(0, 6)
>>> text[name]
微信公眾號(hào)?
>>> content = slice(6, 16)
>>> text[content]
Python高效編程

這篇文章到此結(jié)束了，大家可以趁熱打鐵，多多練習(xí)。覺(jué)得不過(guò)癮的小伙伴，可以打開(kāi)歷史文章繼續(xù)學(xué)下去。

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歷史文章：

一些面試想法豆瓣已經(jīng)玩爛，用爬蟲(chóng)揭開(kāi)IMDB電影背后的秘密

和160位小伙伴一起學(xué)Python

與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python len函数_知识清单Python必备的69个函数，你掌握了吗？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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