Python基础入门掌握（十）

内置函数

 

目录

内置函数概述

常用内置函数及示例

总结‍

1. 内置函数概述

内置函数是Python语言预先定义好的函数，可以直接调用，无需额外导入模块。它们涵盖了数据类型转换、数学运算、字符串处理、列表操作等多个方面，极大地简化了编程过程。掌握这些内置函数，可以帮助我们更高效地编写代码。

2. 常用内置函数及示例

示例1：len() —— 获取对象长度

len()函数用于获取字符串、列表、元组、字典等对象的长度。

应用场景：

统计字符串或列表的长度。

# 获取字符串长度text = "Hello, Python!"length = len(text)print(f"字符串的长度是：{length}")

# 获取列表长度numbers = [1, 2, 3, 4, 5]length = len(numbers)print(f"列表的长度是：{length}")

输出：

字符串的长度是：13

列表的长度是：5

解析：

len()函数返回对象的长度，适用于多种数据类型。

 

示例2：type() —— 获取变量类型

type()函数用于获取变量的数据类型。

应用场景：

检查变量是否为特定类型。​​​​​​​

# 检查变量类型a = 10b = "Hello"c = [1, 2, 3]print(f"a 的类型是：{type(a)}")print(f"b 的类型是：{type(b)}")print(f"c 的类型是：{type(c)}")

输出：

a 的类型是：

b 的类型是：

c 的类型是：

解析：

type()函数返回变量的类型，常用于调试和类型检查。

 

示例3：print() —— 输出内容

print()函数用于将内容输出到控制台。

应用场景：

在程序中输出调试信息或结果。

​​​​​​​

# 输出字符串print("Hello, World!")# 输出多个变量name = "Alice"age = 25print(f"姓名：{name}, 年龄：{age}")

输出：

Hello, World!

姓名：Alice, 年龄：25

解析：

print()函数支持多种格式化方式，方便输出不同类型的变量。

 

示例4：range() —— 生成数字序列

range()函数用于生成一个数字序列，常用于循环中。

应用场景：

在循环中生成连续的数字。​​​​​​​

# 使用 range() 生成数字序列for i in range(5):        print(i, end=" ")

输出：

0 1 2 3 4

解析：

range()函数生成从0到n-1的数字序列，也可以指定起始值和步长。

 

示例5：sum() —— 求和

sum()函数用于计算可迭代对象（如列表、元组）中所有元素的总和。

应用场景：

计算一组数字的总和。​​​​​​​

# 计算列表的总和numbers = [1, 2, 3, 4, 5]total = sum(numbers)print(f"列表的总和是：{total}")

输出：

列表的总和是：15

解析：

sum()函数可以直接对列表中的数字进行求和。

 

示例6：max() 和 min() —— 求最大值和最小值

max()和min()函数分别用于获取可迭代对象中的最大值和最小值。

应用场景：

找出一组数据中的最大值或最小值。​​​​​​​

# 获取最大值和最小值numbers = [10, 20, 30, 40, 50]max_value = max(numbers)min_value = min(numbers)print(f"最大值是：{max_value}")print(f"最小值是：{min_value}")

输出：

最大值是：50

最小值是：10

解析：

max()和min()函数可以直接对列表中的元素进行比较。

 

示例7：sorted() —— 排序

sorted()函数用于对可迭代对象进行排序，并返回一个新的列表。

应用场景：

对一组数据进行排序。​​​​​​​

# 对列表进行排序numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]sorted_numbers = sorted(numbers)print(f"排序后的列表：{sorted_numbers}")

输出：

排序后的列表：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]

解析：

sorted()函数返回一个新的排序后的列表，原列表保持不变。

 

示例8：map() —— 映射

map()函数用于对可迭代对象中的每个元素应用一个函数，并返回一个新的可迭代对象。

应用场景：

对一组数据进行批量处理。​​​​​​​

# 使用 map() 对列表中的每个元素求平方numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared = map(lambda x: x ** 2, numbers)print(f"平方后的结果：{list(squared)}")

输出：

平方后的结果：[1, 4, 9, 16, 25]

解析：

map()函数将一个函数应用于列表中的每个元素，并返回结果。

 

示例9：filter() —— 过滤

filter()函数用于根据条件过滤可迭代对象中的元素，并返回一个新的可迭代对象。

应用场景：

从一组数据中筛选符合条件的元素。​​​​​​​

# 使用 filter() 筛选出列表中的偶数numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)print(f"筛选后的偶数：{list(even_numbers)}")

输出：

筛选后的偶数：[2, 4, 6]

解析：

filter()函数根据条件筛选出符合条件的元素。

 

示例10：zip() —— 合并迭代器

zip()函数用于将多个可迭代对象的元素打包成元组，并返回一个新的可迭代对象。

应用场景：

将多个列表或元组的元素组合在一起。​​​​​​​

# 使用 zip() 合并两个列表names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]ages = [25, 30, 35]combined = zip(names, ages)print(f"合并后的结果：{list(combined)}")

输出：

合并后的结果：[('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)]

解析：

zip()函数将两个列表的元素一一对应组合成元组。

 

示例11：enumerate() —— 添加索引

enumerate()函数用于在可迭代对象中添加索引，返回一个包含索引和元素的枚举对象。

应用场景：

在循环中同时获取元素和索引。​​​​​​​

# 使用 enumerate() 在循环中获取索引和元素fruits = ["apple", "banana", "cherry"]for index, fruit in enumerate(fruits):        print(f"索引：{index}, 元素：{fruit}")

输出：

索引：0, 元素：apple

索引：1, 元素：banana

索引：2, 元素：cherry

解析：

enumerate()函数为每个元素添加索引，方便在循环中使用。

 

示例12：input() —— 用户输入

input()函数用于从用户获取输入。

应用场景：

在交互式程序中获取用户输入。​​​​​​​

# 获取用户输入name = input("请输入您的名字：")print(f"您好，{name}！")

输出：

请输入您的名字：Alice

您好，Alice！

解析：

input()函数将用户输入的内容作为字符串返回。

 

示例13：int()、float()、str() —— 类型转换

int()、float()、str()函数用于将变量转换为整数、浮点数或字符串。

应用场景：

在需要不同数据类型时进行类型转换。​​​​​​​

# 类型转换text = "123"number = int(text)  # 转换为整数print(f"转换为整数：{number}")decimal = float(text)  # 转换为浮点数print(f"转换为浮点数：{decimal}")text_again = str(number)  # 转换为字符串print(f"转换为字符串：{text_again}")

输出：

转换为整数：123

转换为浮点数：123.0

转换为字符串：123

解析：

这些函数可以将变量从一种类型转换为另一种类型。

 

示例14：abs() —— 绝对值

abs()函数用于计算一个数的绝对值。

应用场景：

在数学计算中获取绝对值。​​​​​​​

# 计算绝对值number = -10absolute_value = abs(number)print(f"{number} 的绝对值是：{absolute_value}")

输出：

-10 的绝对值是：10

解析：

abs()函数返回一个数的绝对值。

 

示例15：round() —— 四舍五入

round()函数用于对浮点数进行四舍五入。

应用场景：

在需要精确计算时对浮点数进行四舍五入。​​​​​​​

# 四舍五入number = 3.14159rounded_number = round(number, 2)print(f"四舍五入后的结果：{rounded_number}")

输出：

四舍五入后的结果：3.14

解析：

round()函数可以根据指定的小数位数进行四舍五入

匿名函数

目录

匿名函数简介

匿名函数的语法

匿名函数的典型应用场景

代码示例与解析

匿名函数的注意事项

总结‍

1. 匿名函数简介

匿名函数（Lambda函数）是一种没有函数名的函数。它通常用于定义简单的、一次性使用的函数逻辑，尤其是在需要快速传递函数作为参数的场景中。匿名函数的语法简洁，执行效率高，是Python编程中一个非常实用的特性。

2. 匿名函数的语法

匿名函数使用lambda关键字定义，其基本语法如下：

lambda 参数1, 参数2, ...: 表达式

匿名函数可以有多个参数，但只能有一个表达式。

表达式的结果就是匿名函数的返回值。‍

3. 匿名函数的典型应用场景

作为函数的参数：在高阶函数（如map()、filter()、sorted()等）中传递匿名函数。

简化代码：用于简单的逻辑，避免定义完整的函数。

局部使用：在特定的上下文中快速定义函数逻辑，无需重复定义。

4. 代码示例与解析

示例1：使用匿名函数计算平方

应用场景：

快速定义一个计算平方的函数。​​​​​​​

square = lambda x: x ** 2result = square(5)print(f"5的平方是：{result}")

输出：

5的平方是：25

解析：

匿名函数lambda x: x ** 2定义了一个简单的平方计算逻辑。

 

示例2：匿名函数作为map()的参数

应用场景：

对列表中的每个元素进行操作。​​​​​​​

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))print(f"平方后的列表：{squared_numbers}")

输出：

平方后的列表：[1, 4, 9, 16, 25]

解析：

map()函数接受一个匿名函数作为参数，对列表中的每个元素进行平方操作。

 

示例3：匿名函数作为filter()的参数

应用场景：

筛选出符合条件的元素。​​​​​​​

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))print(f"筛选后的偶数：{even_numbers}")

输出：

筛选后的偶数：[2, 4, 6]

解析：

filter()函数使用匿名函数筛选出列表中的偶数。

 

示例4：匿名函数作为sorted()的参数

应用场景：

根据特定条件对数据进行排序。​​​​​​​

people = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 20)]sorted_people = sorted(people, key=lambda x: x[1])print(f"按年龄排序后的结果：{sorted_people}")

输出：

按年龄排序后的结果：[('Charlie', 20), ('Alice', 25), ('Bob', 30)]

解析：

sorted()函数通过匿名函数指定排序的键值为年龄。

 

示例5：匿名函数实现简单的加法

应用场景：

快速定义一个简单的加法逻辑。​​​​​​​

add = lambda a, b: a + bresult = add(3, 5)print(f"3 + 5 的结果是：{result}")

输出：

3 + 5 的结果是：8

解析：

匿名函数lambda a, b: a + b定义了一个简单的加法逻辑。

 

示例6：匿名函数在reduce()中的应用

应用场景：

对列表中的元素进行累积操作。​​​​​​​

from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]total = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)print(f"列表的总和是：{total}")

输出：

列表的总和是：15

解析：

reduce()函数通过匿名函数将列表中的元素逐个相加。

 

示例7：匿名函数作为高阶函数的参数

应用场景：

在自定义的高阶函数中传递匿名函数。​​​​​​​

def apply_function(func, value):        return func(value)result = apply_function(lambda x: x * 2, 10)print(f"10的两倍是：{result}")

输出：

10的两倍是：20

解析：

匿名函数lambda x: x * 2作为参数传递给高阶函数apply_function。

 

示例8：匿名函数实现条件判断

应用场景：

根据条件返回不同的结果。​​​​​​​

check_age = lambda age: "成年" if age >= 18 else "未成年"result = check_age(17)print(f"17岁的状态是：{result}")

输出：

17岁的状态是：未成年

解析：

匿名函数通过条件表达式返回不同的结果。

 

示例9：匿名函数在字典排序中的应用

应用场景：

根据字典的某个键值进行排序。​​​​​​​

people = [{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Charlie", "age": 20}]sorted_people = sorted(people, key=lambda x: x["age"])print(f"按年龄排序后的结果：{sorted_people}")

输出：

按年龄排序后的结果：[{'name': 'Charlie', 'age': 20}, {'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}]

解析：

匿名函数指定排序的键值为age。

 

示例10：匿名函数实现简单的字符串操作

应用场景：

对字符串进行简单的格式化。​​​​​​​

format_name = lambda first, last: f"{first} {last}"result = format_name("Alice", "Smith")print(f"格式化后的名字：{result}")

输出：

格式化后的名字：Alice Smith

解析：

匿名函数lambda first, last: f"{first} {last}"将两个字符串拼接成一个完整的姓名。

 

示例11：匿名函数在事件处理中的应用

应用场景：

在图形界面或事件处理中快速定义回调函数。​​​​​​​

def handle_event(callback):      print("事件触发")      callback()handle_event(lambda: print("这是一个匿名函数回调"))

输出：

事件触发

这是一个匿名函数回调

解析：

匿名函数作为回调函数传递给handle_event。

 

示例12：匿名函数实现简单的数学运算

应用场景：

快速定义一个简单的数学运算逻辑。​​​​​​​

multiply = lambda x, y: x * yresult = multiply(4, 5)print(f"4乘以5的结果是：{result}")

输出：

4乘以5的结果是：20

解析：

匿名函数lambda x, y: x * y定义了一个简单的乘法逻辑。‍

5. 匿名函数的注意事项

功能限制：匿名函数只能包含一个表达式，不能包含复杂的逻辑。

可读性：虽然匿名函数简洁，但在逻辑复杂时，建议使用普通函数以提高代码可读性。

命名：虽然匿名函数没有名字，但可以通过变量名来引用它，方便调试和理解。