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Python这些内建函数你学废了吗?

发布于:百学网 2022-03-15

Python这些内建函数你学废了吗?

  在学习python中总有一些问题困扰我们:

  Python中有这么多函数,记住所有这些的最好方法是什么?

  学习我们日常需要的函数(如enumerate 和range)的最佳方法是什么?

  你怎么知道用 Python 解决问题的所有方法?你会记住它们吗?

  实际上PyPI 上有几十个内置函数和类,数百个工具捆绑在 Python 的标准库中,还有数千个第三方库。没有人能记住所有这些东西。

  我建议对这些知识按以下进行分类:

  有些内容我们应该记住,以便我熟悉它们

  有些内容我们应该知道,,以便我以后可以更有效地查找它们

  有些内容除非有一天我需要它们,否则我根本不应该花费太长时间去研究它们。

  考虑到这种方法,我们将浏览 Python 文档中的内置函数页面。

  要说完所有内容文章会比较长,我会分几篇进行,这篇我们先说前10个最通用的内在函数,所以如果你时间紧迫或特别想看某个内置函数,你不必逐一查看,可以直接定位到你感兴趣的内容上:

  我估计大多数 Python 开发人员只需要大约 30 个内置函数,但其中 30 个取决于实际使用Python 所做的事情。

  我们全局的方式来看看 Python 的所有 71 个内置函数。

  我将尝试将这些内置插件分为五类:

  众所周知的内置插件:大多数较新的Pythonistas 很快就迫不及待地接触到这些内置插件

  被新的Pythonistas忽略:了解这些函数很有用,但是当对 Python 较新时,它们很容易被忽略

  稍后再学习:这些内置插件通常很有用,但会在需要时/如果需要它们时找到它们

  也许最终会学习这些:这些可以派上用场,但仅限于特定情况

  可能不需要这些:除非正在做一些相当专业的事情,否则不太可能需要这些

  第 1 类和第2 类中的内置函数是几乎所有 Python 程序员最终都应该学习的基本内置函数。

  第 3 类和第 4 类中的内置程序是专门的内置程序,它们通常非常有用,但对它们的需求会因你对 Python 的使用而异。第 5 类是神秘的内置插件,当你需要它们时可能会非常方便,但许多 Python 程序员可能永远不需要。

  Pythonistas的注意事项:我将所有这些内置函数称为函数,但其中 27 个实际上不是函数。

  众所周知的内置函数(可能大家已经知道):

  print

  len

  str

  int

  float

  list

  tuple

  dict

  set

  range

  新的 Python 程序员经常忽略的内置函数:

  sum

  enumerate

  zip

  bool

  reversed

  sorted

  min

  max

  any

  all

  还有 5 个通常被忽视的内置插件,我建议了解这些插件,因为它们使调试更容易:

  dir

  vars

  breakpoint

  type

  help

  除了上面的 25 个内置函数外,我们还将在稍后学习中简要介绍其他 46 个内置函数,也许最终会学习它,也可能不需要这些部分。

  10个常见的内置函数

  如果你一直在编写 Python 代码,那么这些内置函数可能已经很熟悉了。

  print

  你可能已经知道它的打印功能,但可能不知道 print 还可以接受的各种关键字参数:

  >>> words = ["Welcome", "to", "Python"]

  >>> print(words)

  ['Welcome', 'to', 'Python']

  >>> print(*words, end="!\n")

  Welcome to Python!

  >>> print(*words, sep="\n")

  Welcome

  to

  Python

  你可以自己测试下。

  len

  在 Python 中,我们不写 my_list.length() 或 my_string.length 之类的东西;相反,我们奇怪地(至少对于新的 Pythonistas)用 len(my_list) 和 len(my_string)。

  >>> words = ["Welcome", "to", "Python"]

  >>> len(words)

  3

  不管你是否喜欢这个类似运算符的 len 函数,你都必须使用了,所以你需要习惯它。

  str

  与许多其他编程语言不同,Python 没有类型强制,因此你无法在 Python 中连接字符串和数字。

  >>> version = 3

  >>> "Python " + version

  Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

  TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

  Python 拒绝将 3 个整数强制转换为字符串,因此我们需要自己手动完成,使用内置的 str 函数(从技术上讲是类,但正如我所说,我将调用这些函数):

  >>> version = 3

  >>> "Python " + str(version)

  'Python 3'

  int

  你是否有用户输入并需要将其转换为数字?你需要 int 函数!

  int 函数可以将字符串转换为整数:

  >>> program_name = "Python 3"

  >>> version_number = program_name.split()[-1]

  >>> int(version_number)

  3

  还可以使用 int 将浮点数截断为整数:

  >>> from math import sqrt

  >>> sqrt(28)

  5.291502622129181

  >>> int(sqrt(28))

  5

  请注意,如果需要在除法时截断, // 运算符可能更合适(尽管这对负数的工作方式不同):int(3 / 2) == 3 // 2。

  float

  需要转换为数字的字符串实际上不是整数, 就需要使用 float 而不是 int 进行此转换。

  >>> program_name = "Python 3"

  >>> version_number = program_name.split()[-1]

  >>> float(version_number)

  3.0

  >>> pi_digits = '3.141592653589793238462643383279502884197169399375'

  >>> len(pi_digits)

  50

  >>> float(pi_digits)

  3.141592653589793

  还可以使用 float 将整数转换为浮点数。

  在 Python 2 中,我们曾经使用 float 将整数转换为浮点数来强制浮点除法而不是整数除法。“整数除法”在 Python 3 中不再存在(除非你专门使用 // 运算符),因此我们不再需要 float 来达到此目的。因此,如果在 Python 3 代码中看到 float(x) / y,则可以将其更改为仅 x / y。

  list

  列表函数这样做:

  >>> numbers = [2, 1, 3, 5, 8]

  >>> squares = (n**2 for n in numbers)

  >>> squares

   at 0x7fd52dbd5930>

  >>> list_of_squares = list(squares)

  >>> list_of_squares

  [4, 1, 9, 25, 64]

  如果你知道正在使用列表,则可以使用 copy 方法制作列表的新副本:

  >>> copy_of_squares = list_of_squares.copy()

  但是如果你不知道你正在使用的迭代器是什么,列表函数是循环遍历一个迭代器并复制它的更通用的方法:

  >>> copy_of_squares = list(list_of_squares)

  也可以为此使用列表推导,但如果是新手我不建议这样做。

  >>> my_list = list() # Don't do this

  >>> my_list = [] # Do this instead

  使用 [] 被认为更惯用,因为这些方括号 ([]) 实际上看起来像 Python 列表。

  tuple

  tuple 函数与 list 函数非常相似,不同之处在于它生成元组:

  >>> numbers = [2, 1, 3, 4, 7]

  >>> tuple(numbers)

  (2, 1, 3, 4, 7)

  如果你需要一个元组而不是一个列表,因为正在尝试创建一个可散列的集合以在字典键中使用,例如,将希望通过列表访问元组。

  dict

  dict 函数创建一个新字典。

  与 list 和 tuple 类似,dict 函数等效于循环遍历键值对的可迭代对象并从中创建字典。

  给定一个包含两项元组的列表:

  >>> color_counts = [('red', 2), ('green', 1), ('blue', 3), ('purple', 5)]

  >>> colors = {}

  >>> for color, n in color_counts:

  ... colors[color] = n

  ...

  >>> colors

  {'red': 2, 'green': 1, 'blue' 3, 'purple': 5}

  用dict函数替换:

  >>> colors = dict(color_counts)

  >>> colors

  {'red': 2, 'green': 1, 'blue' 3, 'purple': 5}

  dict 函数接受两种类型的参数:

  另一个字典(映射是通用术语),在这种情况下,该字典将被复制

  一个键值元组列表(更准确地说,是一个包含两项迭代的迭代),在这种情况下,一个新的字典将从这些元组中构造出来

  所以这也有效:

  >>> colors

  {'red': 2, 'green': 1, 'blue' 3, 'purple': 5}

  >>> new_dictionary = dict(colors)

  >>> new_dictionary

  {'red': 2, 'green': 1, 'blue' 3, 'purple': 5}

  dict 函数还可以接受关键字参数来制作带有基于字符串的键的字典:

  >>> person = dict(name='Trey Hunner', profession='Python Trainer')

  >>> person

  {'name': 'Trey Hunner', 'profession': 'Python Trainer'}

  但我更喜欢使用字典文字来代替:

  >>> person = {'name': 'Trey Hunner', 'profession': 'Python Trainer'}

  >>> person

  {'name': 'Trey Hunner', 'profession': 'Python Trainer'}

  字典字面量语法更灵活,速度也更快,但最重要的是,我发现它更清楚地传达了我们正在创建字典的事实。

  与列表和元组一样,空字典也应该使用文字语法来制作:

  >>> my_list = dict() # Don't do this

  >>> my_list = {} # Do this instead

  使用 {} 的 CPU 效率稍高一些,但更重要的是它更符合习惯:通常会看到花括号 ({}) 用于制作字典,但 dict 的使用频率要低得多。

  set

  set 函数创建一个新集合。它接受一个可哈希值(字符串、数字或其他不可变类型)的迭代并返回一个集合:

  >>> numbers = [1, 1, 2, 3, 5, 8]

  >>> set(numbers)

  {1, 2, 3, 5, 8}

  没有办法用 {} 集合字面量语法创建一个空集(普通的 {} 创建一个字典),所以 set 函数是创建一个空集的唯一方法:

  >>> numbers = set()

  >>> numbers

  set()

  实际上这是一个不对,因为我们有这个:

  >>> {*()} # This makes an empty set

  set()

  但是这种语法令人困惑(它依赖于 * 运算符的一个较少使用的功能),所以我不推荐它。

  range

  range 函数为我们提供了一个 range 对象,它表示一个数字范围:

  >>> range(10_000)

  range(0, 10000)

  >>> range(-1_000_000_000, 1_000_000_000)

  range(-1000000000, 1000000000)

  生成的数字范围包括起始数字,但不包括终止数字(范围(0, 10)不包括 10)。

  当想循环数字时,范围函数很有用。

  >>> for n in range(0, 50, 10):

  ... print(n)

  ...

  0

  10

  20

  30

  40

  一个常见的用例是执行 n 次操作(顺便说一下,这是一个列表生成式):

  first_five = [get_things() for _ in range(5)]

  Python 2 的 range 函数返回一个列表,这意味着上面的表达式会产生非常大的列表。Python 3 的范围与 Python 2 的 xrange 类似(尽管它们有点不同),因为当我们遍历这些范围对象时,数字是惰性计算的,想必Python3的方式更好。

  以上就是最常用的python内建函数使用了,接下来一篇讲解释另外10有用的内建函数。

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