快上网专注成都网站设计 成都网站制作 成都网站建设
成都网站建设公司服务热线:028-86922220

网站建设知识

十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队

量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后,网站问题一站解决

python内部函数使用的简单介绍

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

创新互联坚持“要么做到,要么别承诺”的工作理念,服务领域包括:网站设计、网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务,满足客户于互联网时代的永济网站设计、移动媒体设计的需求,帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴!

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 内置排序函数使用

python内置关于排序的工具主要有两个一个是列表自带的 sort() 方法,另外一个是 sorted() 函数。Python 列表内置方法可以直接修改列表。而 sorted() 内置函数从一个可迭代对象(列表,元组等都可以)构建一个新的排序列表。其函数原型分别如下:

对列表进行默认排序

从函数原型来看,可以看到两者都具有两个可选参数,它们都必须指定为关键字参数。

key 指定带有单个参数的函数,用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。默认值为 None (直接比较元素)。 key 形参的值应该是个函数(或其他可调用对象),它接受一个参数并返回一个用于排序的键。

假设有其他类型的变量,比如一个自定义的类或者列表中又是一个列表。以官网例子为例有这样一个列表,其元素为元组,

可以用以下方式按照年龄排序

类似的有自定义类

可以用如下方式进行排序

也可以显示定义一个函数,且只有一个参数,返回用于排序的键,比如

总之就是定义一个函数返回一个用于排序的键,可以用lambda函数或者 def 定义都可以。

上面实现的简单函数实际就是实现了返回一个有序结构的第 n 的元素,或者某个类中的某个属性,因此 Python 提供了便利功能,使访问器功能更容易,更快捷。operator 模块有 itemgetter() 、 attrgetter() 函数。分别完成返回第 n 个元素,某个属性功能。上面的排序可以用如下方式进行实现

在python2中,sort有一个 cmp 参数,即用一个函数来自定义比较,在python3中这种方式被取消。为了继承类似的用法,在 Python 3.2 中, functools.cmp_to_key() 函数被添加到标准库中的 functools 模块中。

这种作用先定义如何比较两个变量,以上面的学生列表按照年龄排序为例

这种做法自定义比较函数接收两个形参,返回比较结果(bool),而新式方法接受一个参数,返回的是比较的键。

假设有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ,则可以通过以下方式对字典按照键和值进行排序

Python中字典的内建函数用法是什么?

点击上方 "Python人工智能技术" 关注,星标或者置顶

22点24分准时推送,第一时间送达

后台回复“大礼包”,送你特别福利

编辑:乐乐 | 来自:pypypypy

上一篇:

正文

大家好,我是Pythn人工智能技术。

内置函数就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print.,input等。

截止到python版本3.6.2 ,python一共提供了68个内置函数,具体如下

abs() dict() help() min() setattr()

all() dir() hex() next() slice()

any() divmod() id() object() sorted()

ascii() enumerate() input() oct() staticmethod()

bin() eval() int() open() str()

bool() exec() isinstance() ord() sum()

bytearray() filter() issubclass() pow() super()

bytes() float() iter() print() tuple()

callable() format() len() property() type()

chr() frozenset() list() range() vars()

classmethod() getattr() locals() repr() zip()

compile() globals() map() reversed() __import__()

complex() hasattr() max() round()

delattr() hash() memoryview() set()

本文将这68个内置函数综合整理为12大类,正在学习Python基础的读者一定不要错过,建议收藏学习!

和数字相关 1. 数据类型

bool : 布尔型(True,False)

int : 整型(整数)

float : 浮点型(小数)

complex : 复数

2. 进制转换

bin() 将给的参数转换成二进制

otc() 将给的参数转换成八进制

hex() 将给的参数转换成十六进制

print(bin(10)) # 二进制:0b1010

print(hex(10)) # 十六进制:0xa

print(oct(10)) # 八进制:0o12

3. 数学运算

abs() 返回绝对值

divmode() 返回商和余数

round() 四舍五入

pow(a, b) 求a的b次幂, 如果有三个参数. 则求完次幂后对第三个数取余

sum() 求和

min() 求最小值

max() 求最大值

print(abs(-2)) # 绝对值:2

print(divmod(20,3)) # 求商和余数:(6,2)

print(round(4.50)) # 五舍六入:4

print(round(4.51)) #5

print(pow(10,2,3)) # 如果给了第三个参数. 表示最后取余:1

print(sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # 求和:55

print(min(5,3,9,12,7,2)) #求最小值:2

print(max(7,3,15,9,4,13)) #求最大值:15

和数据结构相关 1. 序列

(1)列表和元组

list() 将一个可迭代对象转换成列表

tuple() 将一个可迭代对象转换成元组

print(list((1,2,3,4,5,6))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]

print(tuple([1,2,3,4,5,6])) #(1, 2, 3, 4, 5, 6)

(2)相关内置函数

reversed() 将一个序列翻转, 返回翻转序列的迭代器

slice() 列表的切片

lst = "你好啊"

it = reversed(lst) # 不会改变原列表. 返回一个迭代器, 设计上的一个规则

print(list(it)) #['啊', '好', '你']

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

print(lst[1:3:1]) #[2,3]

s = slice(1, 3, 1) # 切片用的

print(lst[s]) #[2,3]

(3)字符串

str() 将数据转化成字符串

print(str(123)+'456') #123456

format() 与具体数据相关, 用于计算各种小数, 精算等.

s = "hello world!"

print(format(s, "^20")) #剧中

print(format(s, "20")) #左对齐

print(format(s, "20")) #右对齐

# hello world!

# hello world!

# hello world!

print(format(3, 'b' )) # 二进制:11

print(format(97, 'c' )) # 转换成unicode字符:a

print(format(11, 'd' )) # ⼗进制:11

print(format(11, 'o' )) # 八进制:13

print(format(11, 'x' )) # 十六进制(⼩写字母):b

print(format(11, 'X' )) # 十六进制(大写字母):B

print(format(11, 'n' )) # 和d⼀样:11

print(format(11)) # 和d⼀样:11

print(format(123456789, 'e' )) # 科学计数法. 默认保留6位小数:1.234568e+08

print(format(123456789, '0.2e' )) # 科学计数法. 保留2位小数(小写):1.23e+08

print(format(123456789, '0.2E' )) # 科学计数法. 保留2位小数(大写):1.23E+08

print(format(1.23456789, 'f' )) # 小数点计数法. 保留6位小数:1.234568

print(format(1.23456789, '0.2f' )) # 小数点计数法. 保留2位小数:1.23

print(format(1.23456789, '0.10f')) # 小数点计数法. 保留10位小数:1.2345678900

print(format(1.23456789e+3, 'F')) # 小数点计数法. 很大的时候输出INF:1234.567890

bytes() 把字符串转化成bytes类型

bs = bytes("今天吃饭了吗", encoding="utf-8")

print(bs) #b'\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\x90\x83\xe9\xa5\xad\xe4\xba\x86\xe5\x90\x97'

bytearray() 返回一个新字节数组. 这个数字的元素是可变的, 并且每个元素的值得范围是[0,256)

ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8')

print(ret[0]) #97

print(ret) #bytearray(b'alex')

ret[0] = 65 #把65的位置A赋值给ret[0]

print(str(ret)) #bytearray(b'Alex')

ord() 输入字符找带字符编码的位置

chr() 输入位置数字找出对应的字符

ascii() 是ascii码中的返回该值 不是就返回u

print(ord('a')) # 字母a在编码表中的码位:97

print(ord('中')) # '中'字在编码表中的位置:20013

print(chr(65)) # 已知码位,求字符是什么:A

print(chr(19999)) #丢

for i in range(65536): #打印出0到65535的字符

print(chr(i), end=" ")

print(ascii("@")) #'@'

repr() 返回一个对象的string形式

s = "今天\n吃了%s顿\t饭" % 3

print(s)#今天# 吃了3顿 饭

print(repr(s)) # 原样输出,过滤掉转义字符 \n \t \r 不管百分号%

#'今天\n吃了3顿\t饭'

2. 数据集合

字典:dict 创建一个字典

集合:set 创建一个集合

frozenset() 创建一个冻结的集合,冻结的集合不能进行添加和删除操作。

3. 相关内置函数

len() 返回一个对象中的元素的个数

sorted() 对可迭代对象进行排序操作 (lamda)

语法:sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

Iterable: 可迭代对象

key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序

reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序

lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]

lst.sort() # sort是list里面的一个方法

print(lst) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]

ll = sorted(lst) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的

print(ll) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]

l2 = sorted(lst,reverse=True) #倒序

print(l2) #[18, 13, 12, 9, 7, 6, 5, 5, 1]

#根据字符串长度给列表排序

lst = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']

def f(s):

return len(s)

l1 = sorted(lst, key=f, )

print(l1) #['one', 'two', 'six', 'four', 'five', 'three']

enumerate() 获取集合的枚举对象

lst = ['one','two','three','four','five']

for index, el in enumerate(lst,1): # 把索引和元素一起获取,索引默认从0开始. 可以更改

print(index)

print(el)

# 1

# one

# 2

# two

# 3

# three

# 4

# four

# 5

# five

all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True

any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True

print(all([1,'hello',True,9])) #True

print(any([0,0,0,False,1,'good'])) #True

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

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

lst2 = ['醉乡民谣', '驴得水', '放牛班的春天', '美丽人生', '辩护人', '被嫌弃的松子的一生']

lst3 = ['美国', '中国', '法国', '意大利', '韩国', '日本']

print(zip(lst1, lst1, lst3)) #

for el in zip(lst1, lst2, lst3):

print(el)

# (1, '醉乡民谣', '美国')

# (2, '驴得水', '中国')

# (3, '放牛班的春天', '法国')

# (4, '美丽人生', '意大利')

# (5, '辩护人', '韩国')

# (6, '被嫌弃的松子的一生', '日本')

fiter() 过滤 (lamda)

语法:fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

搜索公众号顶级架构师后台回复“面试”,送你一份惊喜礼包。

def func(i): # 判断奇数

return i % 2 == 1

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

l1 = filter(func, lst) #l1是迭代器

print(l1) #

print(list(l1)) #[1, 3, 5, 7, 9]

map() 会根据提供的函数对指定序列列做映射(lamda)

语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

def f(i): return i

lst = [1,2,3,4,5,6,7,]

it = map(f, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器print(list(it)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

和作用域相关

locals() 返回当前作用域中的名字

globals() 返回全局作用域中的名字

def func():

a = 10

print(locals()) # 当前作用域中的内容

print(globals()) # 全局作用域中的内容

print("今天内容很多")

func()

# {'a': 10}

# {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':

# _frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000026F8D566080,

# '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__':

# (built-in), '__file__': 'D:/pycharm/练习/week03/new14.py', '__cached__': None,

# 'func': }

# 今天内容很多

和迭代器生成器相关

range() 生成数据

next() 迭代器向下执行一次, 内部实际使⽤用了__ next__()⽅方法返回迭代器的下一个项目

iter() 获取迭代器, 内部实际使用的是__ iter__()⽅方法来获取迭代器

for i in range(15,-1,-5):

print(i)

# 15

# 10

# 5

# 0

lst = [1,2,3,4,5]

it = iter(lst) # __iter__()获得迭代器

print(it.__next__()) #1

print(next(it)) #2 __next__()

print(next(it)) #3

print(next(it)) #4

字符串类型代码的执行

eval() 执行字符串类型的代码. 并返回最终结果

exec() 执行字符串类型的代码

compile() 将字符串类型的代码编码. 代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值

s1 = input("请输入a+b:") #输入:8+9

print(eval(s1)) # 17 可以动态的执行代码. 代码必须有返回值

s2 = "for i in range(5): print(i)"

a = exec(s2) # exec 执行代码不返回任何内容

# 0

# 1

# 2

# 3

# 4

print(a) #None

# 动态执行代码

exec("""

def func():

print(" 我是周杰伦")

""" )

func() #我是周杰伦

code1 = "for i in range(3): print(i)"

com = compile(code1, "", mode="exec") # compile并不会执行你的代码.只是编译

exec(com) # 执行编译的结果

# 0

# 1

# 2

code2 = "5+6+7"

com2 = compile(code2, "", mode="eval")

print(eval(com2)) # 18

code3 = "name = input('请输入你的名字:')" #输入:hello

com3 = compile(code3, "", mode="single")

exec(com3)

print(name) #hello

输入输出

print() : 打印输出

input() : 获取用户输出的内容

print("hello", "world", sep="*", end="@") # sep:打印出的内容用什么连接,end:以什么为结尾

#hello*world@

内存相关

hash() : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存

s = 'alex'print(hash(s)) #-168324845050430382lst = [1, 2, 3, 4, 5]print(hash(lst)) #报错,列表是不可哈希的 id() : 获取到对象的内存地址s = 'alex'print(id(s)) #2278345368944

文件操作相关

open() : 用于打开一个文件, 创建一个文件句柄

f = open('file',mode='r',encoding='utf-8')

f.read()

f.close()

模块相关

__ import__() : 用于动态加载类和函数

# 让用户输入一个要导入的模块

import os

name = input("请输入你要导入的模块:")

__import__(name) # 可以动态导入模块

帮 助

help() : 函数用于查看函数或模块用途的详细说明

print(help(str)) #查看字符串的用途

调用相关

callable() : 用于检查一个对象是否是可调用的. 如果返回True, object有可能调用失败, 但如果返回False. 那调用绝对不会成功

a = 10

print(callable(a)) #False 变量a不能被调用

def f():

print("hello")

print(callable(f)) # True 函数是可以被调用的

查看内置属性

dir() : 查看对象的内置属性, 访问的是对象中的__dir__()方法

print(dir(tuple)) #查看元组的方法

你还有什么想要补充的吗?

免责声明:本文内容来源于网络,文章版权归原作者所有,意在传播相关技术知识行业趋势,供大家学习交流,若涉及作品版权问题,请联系删除或授权事宜。

技术君个人微信

添加技术君个人微信即送一份惊喜大礼包

→ 技术资料共享

→ 技术交流社群

--END--

往日热文:

Python程序员深度学习的“四大名著”:

这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的。给大家推荐这几本好书并做简单介绍。

获得方式:

2.后台回复关键词:名著


新闻标题:python内部函数使用的简单介绍
本文地址:http://6mz.cn/article/hcdpcs.html

其他资讯