记录一些python内置函数(菜鸟教程python内置函数)

记录一些python内置函数(菜鸟教程python内置函数)这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数,本文主要学习它们的用法。

本文目录一览:

Python 之内置函数:filter、map、reduce、zip、enumerate

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数,本文主要学习它们的用法。

filter 函数原型如下:

第一个参数是判断函数(返回结果需要是 True 或者 False),第二个为序列,该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作,返回结果是过滤之后结果组成的序列。

简单记忆:对序列中的元素进行筛选,获取符合条件的序列。

返回结果为: ,使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下:

该函数运行之后生成一个 list,第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列;

下述代码是一个简单的测试案例:

上述代码运行完毕,得到的结果是: 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数,可以有多个参数,当这种情况出现后,后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题:

reduce 函数原型如下:

第一个参数是函数,第二个参数是序列,返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。

测试代码如下:

最终的结果是 6,如果设置第三个参数为 4,可以运行代码查看结果,最后得到的结论是,第三个参数表示初始值,即累加操作初始的数值。

简单记忆:对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下:

zip 函数将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一样,则返回列表长度与最短的对象相同,利用星号( * )操作符,可以将元组解压为列表。

测试代码如下:

展示如何利用 * 操作符:

输出结果如下:

简单记忆:zip 的功能是映射多个容器的相似索引,可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下:

参数说明:

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。

测试代码如下:

返回结果为: 。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合,能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册

python三个重要的内置函数(map, filter,reduce)-

map函数第一个参数是一个函数function,第二个参数是一个可迭代的对象iterable,他的功能是将可迭代对象iterable里面的每一项都应用到函数function中,然后返回一个迭代器。

可迭代器里面有多少个元素则结果就包含多少个元素

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。

记录一些python内置函数(菜鸟教程python内置函数)

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if…else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if…else语句用来执行需要判断的情形。

4、for…in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率,同时提升代码的简洁度,增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes,直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型:

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象,简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于统计的一种数据类型,在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = [‘apple’, ‘peach’, ‘apple’, ‘lemon’, ‘peach’, ‘peach’]

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{‘apple’: 2, ‘peach’: 3, ‘lemon’: 1}下面我们看用Counter怎么实现:

from collections import Counter

fruits = [‘apple’, ‘peach’, ‘apple’, ‘lemon’, ‘peach’, ‘peach’]

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{‘apple’: 2, ‘peach’: 3, ‘lemon’: 1}显然代码更加简单了,也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1,elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

[‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘b’, ‘b’]most_common([n])

返回一个列表,其中包含n个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None,most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序:

Counter(‘abracadabra’).most_common(3)

[(‘a’, 5), (‘b’, 2), (‘r’, 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法,其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words,请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符(包括重复字符),并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入:words = [“bella”, “label”, “roller”]

输出:[“e”, “l”, “l”]

输入:words = [“cool”, “lock”, “cook”]

输出:[“c”, “o”]看到统计字符,典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符,首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数,依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符,然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) – List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下,发现83个测试用例耗时48ms,速度还是不错的

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:

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出:[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作:

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出:[9, 6, 4, 1]使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:

fruits = [‘apple’, ‘watermelon’, ‘pear’, ‘banana’]

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出:[‘pear’, ‘apple’, ‘banana’, ‘watermelon’]all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意:空元组、空列表返回值为True。

all([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]) # 列表list,元素都不为空或0

True

all([‘a’, ‘b’, ”, ‘d’]) # 列表list,存在一个为空的元素

False

all([0, 1,2, 3]) # 列表list,存在一个为0的元素

False

all((‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’)) # 元组tuple,元素都不为空或0

True

all((‘a’, ‘b’, ”, ‘d’)) # 元组tuple,存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple,存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反:判断一个tuple或者list是否全为空,0,False。如果全为空,0,False,则返回False;如果不全为空,则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中,PEP 498提出一种新型字符串格式化机制,被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings,F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化:

s1=’Hello’

s2=’World’

print(f'{s1} {s2}!’)

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数:

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}’)

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快,比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多,书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数,更多内容以后会陆陆续续更新~

python有多少内置函数

Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:

(1)Lambda函数

用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。

(2)Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。

(3)Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。

(4)enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。

它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。

(5)Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。

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