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Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:
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(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。
在学习Python的过程中,有几个比较重要的内置函数:help()函数、dir()函数、input()与raw_input()函数、print()函数、type()函数。
第一、help()函数
Help()函数的参数分为两种:如果传一个字符串做参数的话,它会自动搜索以这个字符串命名的模块、方法等;如果传入的是一个对象,就会显示这个对象的类型的帮助。比如输入help(‘print’),它就会寻找以‘print’为名的模块、类等,找不到就会看到提示信息;而print在Python里是一个保留字,和pass、return同等,而非对象,所以help(print)也会报错。
第二、dir()函数
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表,包含模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易,但是记住每个模块包含什么却不是这么简单,您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。Python提供了一种方法,可以使用内置的dir()函数来检查模块的内容,当你为dir()提供一个模块名的时候,它返回模块定义的属性列表。dir()函数适用于所有对象的类型,包含字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。
第三、input与raw_input函数
都是用于读取用户输入的,不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式,而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。
第四、Print()函数
Print在Python3版本之间是作为Python语句使用的,在Python3里print是作为函数使用的。
第五、type()函数
Type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型,这对于处理多种数据类型的函数非常有用,它通过返回类型对象来做到这一点,可以将这个类型对象与types模块中定义类型相比较。
python的常用内置函数
1.abs() 函数返回数字的绝对值
abs(-40)=40
2. dict() 函数用于创建一个字典
dict()
{} #创建一个空字典类似于u={},字典的存取方式一般为key-value
例如u = {"username":"tom", "age":18}
3. help() 函数用于查看函数或模块用途的详细说明
help('math')查看math模块的用处
a=[1,2,3,4]
help(a)查看列表list帮助信息
4.dir()获得当前模块的属性列表
dir(help)
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']
5.min() 方法返回给定参数的最小值 /参数可以为序列
a= min(10,20,30,40)
a
10
6. next() 返回迭代器的下一个项目
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
next(it)
1
next(it)
2
7. id() 函数用于获取对象的内存地址
a=12
id(a)
1550569552
8.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。
a=["tom","marry","leblan"]
list(enumerate(a))
[(0, 'tom'), (1, 'marry'), (2, 'leblan')]
9. oct() 函数将一个整数转换成8进制字符串
oct(15)
'0o17'
oct(10)
'0o12'
10. bin() 返回一个整数 int 或者长整数 long int 的二进制表示
bin(10)
'0b1010'
bin(15)
'0b1111'
11.eval() 函数用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值
eval('2+2')
4
12.int() 函数用于将一个字符串会数字转换为整型
int(3)
3
int(3.6)
3
int(3.9)
3
int(4.0)
4
13.open() 函数用于打开一个文件,创建一个file对象,相关的方法才可以调用它进行读写
f=open('test.txt')
14.str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式
str(3)
'3'
15. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型,如果没有参数,返回 False
bool()
False
bool(1)
True
bool(10)
True
bool(10.0)
True
16.isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型
a=5
isinstance(a,int)
True
isinstance(a,str)
False
17. sum() 方法对系列进行求和计算
sum([1,2,3],5)
11
sum([1,2,3])
6
18. super() 函数用于调用下一个父类(超类)并返回该父类实例的方法。super 是用来解决多重继承问题的,直接用类名调用父类方法
class User(object):
def__init__(self):
class Persons(User):
super(Persons,self).__init__()
19. float() 函数用于将整数和字符串转换成浮点数
float(1)
1.0
float(10)
10.0
20. iter() 函数用来生成迭代器
a=[1,2,3,4,5,6]
iter(a)
for i in iter(a):
... print(i)
...
1
2
3
4
5
6
21.tuple 函数将列表转换为元组
a=[1,2,3,4,5,6]
tuple(a)
(1, 2, 3, 4, 5, 6)
22.len() 方法返回对象(字符、列表、元组等)长度或项目个数
s = "playbasketball"
len(s)
14
a=[1,2,3,4,5,6]
len(a)
6
23. property() 函数的作用是在新式类中返回属性值
class User(object):
def __init__(self,name):
self.name = name
def get_name(self):
return self.get_name
@property
def name(self):
return self_name
24.type() 函数返回对象的类型
25.list() 方法用于将元组转换为列表
b=(1,2,3,4,5,6)
list(b)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
26.range() 函数可创建一个整数列表,一般用在 for 循环中
range(10)
range(0, 10)
range(10,20)
range(10, 20)
27. getattr() 函数用于返回一个对象属性值
class w(object):
... s=5
...
a = w()
getattr(a,'s')
5
28. complex() 函数用于创建一个复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串,则不需要指定第二个参数
complex(1,2)
(1+2j)
complex(1)
(1+0j)
complex("1")
(1+0j)
29.max() 方法返回给定参数的最大值,参数可以为序列
b=(1,2,3,4,5,6)
max(b)
6
30. round() 方法返回浮点数x的四舍五入值
round(10.56)
11
round(10.45)
10
round(10.45,1)
10.4
round(10.56,1)
10.6
round(10.565,2)
10.56
31. delattr 函数用于删除属性
class Num(object):
... a=1
... b=2
... c=3.
.. print1 = Num()
print('a=',print1.a)
a= 1
print('b=',print1.b)
b= 2
print('c=',print1.c)
c= 3
delattr(Num,'b')
print('b=',print1.b)
Traceback (most recent call last): File "", line 1, inAttributeError: 'Num' object has no attribute 'b'
32. hash() 用于获取取一个对象(字符串或者数值等)的哈希值
hash(2)
2
hash("tom")
-1675102375494872622
33. set() 函数创建一个无序不重复元素集,可进行关系测试,删除重复数据,还可以计算交集、差集、并集等。
a= set("tom")
b = set("marrt")
a,b
({'t', 'm', 'o'}, {'m', 't', 'a', 'r'})
ab#交集
{'t', 'm'}
a|b#并集
{'t', 'm', 'r', 'o', 'a'}
a-b#差集
{'o'}
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~
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