python中idx函数_python 常用函数、内置函数清单

本文详细介绍了Python中的内置函数,如type()用于查询变量类型,dir()查询对象属性,help()查看帮助文档,range()创建序列,len()获取元素数量,以及math运算、类型转换、序列操作等。通过实例演示了这些函数的使用方法。

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文章内容摘自:http://www.cnblogs.com/vamei

1.type() 查询变量的类型

例:

>>> a = 10

>>> print a

10

>>> print type(a)

2.dir() 查询一个类或者对象所有属性

>>>print dir(list)

3.help() 查询类的说明文档

>>>print help(list)

4.range() 建立表(list、数组)

idx = range(5)print idx

可以看到idx是[0,1,2,3,4]

这个函数的功能是新建一个表。这个表的元素都是整数,从0开始,下一个元素比前一个大1, 直到函数中所写的上限 (不包括该上限本身)

(关于range(),还有丰富用法,有兴趣可以查阅, Python 3中, range()用法有变化,见评

#4楼 2012-05-30 18:31 qqblog

1.尝试输入

在python-3.2下输出了:

2.十分诧异,后输入:

输出了:

#5楼[楼主] 2012-05-30 20:06 Vamei

@qqblog

python 3.2请用下面语句代替range(10):

list(range(10))

具体来说,在3.2中,range生成了一个iterator,要转换成list的类型。

5.len()用来返回list所包含的元素的总数

python 内置函数清单

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。

Python内置(built-in)函数随着python解释器的运行而创建。在Python的程序中,你可以随时调用这些函数,不需要定义。最常见的内置函数是:

print("Hello World!")

在Python教程中,我们已经提到下面一些内置函数:

基本数据类型 type()

反过头来看看 dir() help() len()

词典 len()

循环设计 range() enumerate() zip()

循环对象 iter()

map()filter() reduce()

下面我采取的都是实际的参数,你可以直接在命令行尝试效果。

数学运算

abs(-5)                          # 取绝对值,也就是5

round(2.6)                      # 四舍五入取整,也就是3.0

pow(2, 3)                       # 相当于2**3,如果是pow(2, 3, 5),相当于2**3 % 5

cmp(2.3, 3.2)                    # 比较两个数的大小

divmod(9,2)                     # 返回除法结果和余数

max([1,5,2,9])                  # 求最大值

min([9,2,-4,2])                 # 求最小值

sum([2,-1,9,12])               # 求和

类型转换

int("5")                         # 转换为整数 integer

float(2)                        # 转换为浮点数 float

long("23")                       # 转换为长整数 long integer

str(2.3)                         # 转换为字符串 string

complex(3, 9)                    # 返回复数 3 + 9i

ord("A")                         # "A"字符对应的数值

chr(65)                         # 数值65对应的字符

unichr(65)                      # 数值65对应的unicode字符

bool(0)                         # 转换为相应的真假值,在Python中,0相当于False

在Python中,下列对象都相当于False: [],(), {}, 0,None, 0.0, ''

bin(56)                          # 返回一个字符串,表示56的二进制数

hex(56)                          # 返回一个字符串,表示56的十六进制数

oct(56)                          # 返回一个字符串,表示56的八进制数

list((1,2,3))                    # 转换为表 list

tuple([2,3,4])                   # 转换为定值表 tuple

slice(5,2,-1)                   # 构建下标对象 slice

dict(a=1,b="hello",c=[1,2,3])    # 构建词典 dictionary

序列操作

all([True, 1, "hello!"])         # 是否所有的元素都相当于True值

any(["", 0, False, [], None])    # 是否有任意一个元素相当于True值

sorted([1,5,3])                 # 返回正序的序列,也就是[1,3,5]

reversed([1,5,3])                # 返回反序的序列,也就是[3,5,1]

类,对象,属性

# define class

classMe(object):deftest(self):print "Hello!"def new_test():

print "New Hello!"

me= Me()

hasattr(me, "test")               # 检查me对象是否有test属性

getattr(me, "test")               # 返回test属性

setattr(me, "test", new_test)     # 将test属性设置为new_test

delattr(me, "test")               # 删除test属性

isinstance(me, Me)                # me对象是否为Me类生成的对象 (一个instance)

issubclass(Me, object)            # Me类是否为object类的子类

编译,执行

repr(me)                       # 返回对象的字符串表达

compile("print('Hello')",'test.py','exec')      # 编译字符串成为code对象

eval("1 + 1")                    # 解释字符串表达式。参数也可以是compile()返回的code对象

exec("print('Hello')")           # 解释并执行字符串,print('Hello')。参数也可以是compile()返回的code对象

其他

input("Please input:")            # 等待输入

globals()                        # 返回全局命名空间,比如全局变量名,全局函数名

locals()                         # 返回局部命名空间

<think>我们正在讨论Python内置函数的使用技巧和最佳实践。根据引用[2],Python内置函数是解释器预装的核心工具集,无需导入即可使用,覆盖数据类型转换、数学运算、迭代处理、对象操作等关键领域。熟练使用内置函数能减少30%以上的代码量。下面我将介绍一些常用内置函数的使用技巧和最佳实践。 1. **map()和filter()与列表推导式的选择** - 在Python中,`map()`和`filter()`函数可以实现对可迭代对象的转换和过滤。但列表推导式通常更简洁和易读。 - 例如,将列表中的每个元素平方: ```python # 使用map nums = [1, 2, 3] squared = list(map(lambda x: x**2, nums)) # 使用列表推导式 squared = [x**2 for x in nums] ``` 推荐使用列表推导式,因为它更清晰。 2. **enumerate()同时获取索引和值** - 在遍历列表时,如果需要索引,可以使用`enumerate()`代替`range(len(list))`。 ```python fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] for index, fruit in enumerate(fruits): print(index, fruit) ``` 这样更简洁,且可避免使用`range`和索引访问。 3. **zip()并行迭代多个序列** - 当需要同时遍历多个列表时,`zip()`可以将多个可迭代对象打包成元组序列。 ```python names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] ages = [25, 30, 35] for name, age in zip(names, ages): print(f"{name} is {age} years old") ``` 4. **sorted()与key参数的高级排序** - `sorted()`可以对列表进行排序,通过`key`参数可以指定排序依据。 ```python # 按字符串长度排序 words = ['apple', 'fig', 'banana'] sorted_words = sorted(words, key=len) # 按字典的值排序 scores = {'Alice': 85, 'Bob': 72, 'Charlie': 90} sorted_scores = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1]) ``` 5. **any()和all()进行条件判断** - `any(iterable)`:如果可迭代对象中任意元素为真,则返回True。 - `all(iterable)`:如果可迭代对象中所有元素为真,则返回True。 ```python numbers = [1, 0, 3] print(any(numbers)) # True,因为存在非零元素 print(all(numbers)) # False,因为0为False ``` 6. **使用get()避免字典键错误** - 访问字典时,如果键不存在,使用`dict[key]`会引发KeyError。使用`get(key, default)`可以避免。 ```python d = {'a': 1, 'b': 2} value = d.get('c', 0) # 键'c'不存在,返回0 ``` 7. **利用functools.partial创建偏函数** - 虽然`functools.partial`不是内置函数,但它是标准库中常用的工具函数,用于固定原函数的部分参数。 ```python from functools import partial def power(base, exponent): return base ** exponent square = partial(power, exponent=2) print(square(5)) # 25 ``` 8. **使用setdefault()设置字典默认值** - 当需要为字典中不存在的键设置默认值时,可以使用`setdefault(key, default)`。 ```python d = {} d.setdefault('key', []).append(1) # 如果'key'不存在,则设置为空列表再追加 ``` 9. **eval()和exec()的安全风险** - `eval()`和`exec()`可以执行字符串形式的代码,但存在安全风险,应避免执行不可信的输入。 10. **利用dir()和help()进行探索** - 在交互式环境中,可以使用`dir(obj)`查看对象的属性和方法,使用`help(obj)`查看帮助文档。 以上技巧和最佳实践可以帮助你更高效地使用Python内置函数。在实际编程中,应结合具体场景选择合适的内置函数,并注意代码的可读性和安全性。 §§相关问题§§ 1. 如何避免在使用内置函数时出现常见的错误? 2. 有哪些内置函数在性能优化中特别有效? 3. 在数据分析中,哪些内置函数常用? 4. 如何结合内置函数和标准库函数提升代码效率?</think>### Python常用内置函数使用技巧与最佳实践 Python内置函数是无需导入即可直接使用的核心工具,合理运用能显著提升开发效率(减少30%以上代码量)[^2]。以下是关键函数的使用技巧和最佳实践: --- #### 1. **数据处理三剑客:`map()`、`filter()`、`reduce()`** - **`map()`技巧**:结合lambda表达式实现快速转换 ```python # 传统方式 nums = [1, 2, 3] squared = [] for n in nums: squared.append(n**2) # 最佳实践:map + lambda squared = list(map(lambda x: x**2, nums)) # [1, 4, 9] ``` - **`filter()`技巧**:快速过滤数据 ```python # 筛选偶数 evens = list(filter(lambda x: x%2==0, range(10))) # [0, 2, 4, 6, 8] ``` - **`reduce()`注意**:需从`functools`导入,适合累积计算 ```python from functools import reduce product = reduce(lambda x,y: x*y, [1,2,3,4]) # 24 ``` > **最佳实践**:优先使用列表推导式(更Pythonic): > ```python > squared = [x**2 for x in nums] # 替代map > evens = [x for x in range(10) if x%2==0] # 替代filter > ``` --- #### 2. **高效迭代工具:`enumerate()`与`zip()`** - **`enumerate()`技巧**:同时获取索引和值 ```python fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] for idx, fruit in enumerate(fruits, start=1): # start定义起始索引 print(f"{idx}. {fruit}") ``` - **`zip()`技巧**:并行迭代多个序列 ```python names = ['Alice', 'Bob'] scores = [95, 88] for name, score in zip(names, scores): print(f"{name}: {score}") ``` > **最佳实践**:使用`zip(*iterable)`实现矩阵转置: > ```python > matrix = [[1,2,3], [4,5,6]] > transposed = list(zip(*matrix)) # [(1,4), (2,5), (3,6)] > ``` --- #### 3. **智能类型转换函数** - **安全转换技巧**:避免转换异常 ```python # int() 和 float() 的安全用法 num_str = "123" num = int(num_str) if num_str.isdigit() else 0 # 先验证后转换 ``` - **灵活容器转换**:`list()`/`tuple()`/`set()` ```python word = "hello" char_set = set(word) # {'h','e','l','o'} 自动去重 ``` > **最佳实践**:用`dict()`快速构建字典: > ```python > keys = ['a','b'] > values = [1,2] > my_dict = dict(zip(keys, values)) # {'a':1, 'b':2} > ``` --- #### 4. **高阶函数应用** - **`sorted()`高级用法**:自定义排序规则 ```python students = [{'name':'Bob','age':20}, {'name':'Alice','age':18}] # 按年龄排序 sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x['age']) ``` - **`any()`/`all()`技巧**:快速逻辑判断 ```python checks = [True, False, True] print(any(checks)) # True(至少一个为真) print(all(checks)) # False(非全为真) ``` > **性能提示**:对大型数据集优先使用生成器表达式: > ```python > any(x > 10 for x in huge_list) # 比列表推导节省内存 > ``` --- #### 5. **调试与自省函数** - **`dir()`技巧**:探索对象属性 ```python print(dir(str)) # 查看字符串所有方法 ``` - **`help()`实时文档**: ```python help(filter) # 显示函数文档 ``` - **`isinstance()`最佳实践**:类型检查 ```python if isinstance(value, (int, float)): # 支持多类型检查 do_calculation(value) ``` --- ### 关键注意事项 1. **避免`eval()`安全风险**:执行字符串代码可能导致注入漏洞[^2] 2. **内存优化**:对大数据集使用`map()`/`filter()`返回的迭代器而非立即转换为列表 3. **可读性平衡**:复杂逻辑避免过度嵌套lambda,改用命名函数 4. **新特性优先**:Python 3.10+推荐使用`zip(strict=True)`确保等长迭代安全 > 统计显示,熟练使用内置函数可使代码行数减少30%,同时提升可维护性[^2]。建议通过交互环境(如Jupyter)实践`dir()`和`help()`来加深理解[^3]。
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