Python进阶-内置函数大全

#1.abs()

绝对值或复数的模

abs(-1)
>>> 1

#2.all()

接受一个迭代器,如果迭代器的所有元素都为真,那么返回True,否则返回False

all([1,2,3])
>>> True

#3.any()

接受一个迭代器,如果迭代器里有一个元素为真,那么返回True,否则返回False

any([0,0])
>>> False

#4.ascii()

调用对象的__repr__()方法,获得该方法的返回值

ascii('ab')
>>> "'ab'"

#5.bin()

将十进制转换为二进制

bin(10)
>>> '0b1010'

#6.bool()

测试一个对象是True还是False

bool([])
>>> False

#7.bytearray()

字节数组 字节是计算机的语言,字符串是人类语言,它们之间通过编码表形成一一对应的关系

a = 'python'
>>> bytearray(a,'utf8')
bytearray(b'python')
>>> list(bytearray(a,'utf8'))
[112, 121, 116, 104, 111, 110]
>>> b'python'[0]
112

#8.bytes()

将一个字符串转换成字节类型

st = 'python'
a = bytes(st,encoding='utf-8')
>>> a
b'python'

#9.callable()

判断对象是否可以被调用,能被调用的对象就是一个callable对象,比如函数

callable(str)    
>>> True

#10.chr()

查看十进制数对应的ASCII字符

chr(10)    
>>> '\n'

#11.classmethod()

用来指定一个方法为类的方法,由类直接调用执行,只有一个cls参数,执行类的方法时,自动将调用该方法的类赋值给cls.没有此参数指定的类的方法为实例方法。

Python进阶-面向对象-下

#12.compile()

将字符串编译成python能识别或可以执行的代码,也可以将文字读成字符串再编译

compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=-1)

'''

将source编译为代码或者AST对象。代码对象能过通过exec语句来执行或者eval()进行求值。

参数source:字符串或者AST(abstract syntax trees)对象。

参数filename:代码文件名称,如果不是从文件读取代码则传递一些可辨认的值。

参数model:指定编译代码的种类。可以指定'exec', 'eval', 'single'。

参数flag和dont_inherit:这两个参数为可选参数

'''

st = 'python'
r = compile(st,'<string>','exec')
>>> r  
<code object <module> at 0x000001841735E810, file "<string>", line 1>

#13.complex()

创建一个值为real + imag * j的复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数是字符串,则不需要指定第二个参数

complex(1,2)  
>>> (1+2j)

complex('12')  
>>> (12+0j)

#14.copyright()

版权

#15.credits()

支持

#16.delattr()

删除对象的属性

#17.dict()

创建数据字典

dict(a=1)  
>>> {'a': 1}

#18.dir()

不带参数时返回当前范围内的变量,方法和定义的类型列表,带参数时返回参数的属性,方法列表

#19.divmod()

分别取商和余数

divmod(5,2)    
>>> (2, 1)

#20.enumerate()

返回一个可以枚举的对象,该对象的next()方法将返回一个元组

li = ['a','b','c']
>>> enumerate(li)
<enumerate object at 0x0000018417402558>
>>> list(enumerate(li))
[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]

#21.eval()

  1. 将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果
  2. 取出字符串中内容
>>> eval("{'a':1}")
{'a': 1}
>>> eval('1 + 2 + 3')
6

#22.exec()

执行字符串或complie方法编译过的字符串,没有返回值

>>> st = '''
z = 4
a = x + y + z
print(a)
'''
>>> exec(st,{'x':0,'y':0},{'y':10,'z':10})
14
>>> st = '''
a = x + y + z
print(a)
'''
>>> exec(st,{'x':0,'y':0},{'y':10,'z':10})
20

#23.exit()

退出

#24.filter()

过滤器,构造一个序列,等价于[ item for item in iterables if function(item)],在函数中设定过滤条件,逐一循环迭代器中的元素,将返回值为True时的元素留下,形成一个filter类型数据

'''

filter(function or None, iterable) --> filter object

参数function:返回值为True或False的函数,可以为None

参数iterable:序列或可迭代对象

'''

>>> filter(lambda x:x+1,[1,2])
<filter object at 0x00000184173EAD30>
>>> list(filter(lambda x:x+1,[1,2]))
[1, 2]


>>> filter(lambda x:x>10,[9,12])
<filter object at 0x00000184173EAC88>
>>> list(filter(lambda x:x>10,[9,12]))
[12]

#25.float()

将一个字符串或整数转换为浮点数

>>> float(11)
11.0

#26.format()

格式化输出字符串,format(value, format_spec)实质上是调用了value的__format__(format_spec)方法

>>> format(12)
'12'
>>> format(12,'5d')
'12'

#27.frozenset()

创建一个不可修改的集合

'''

frozenset([iterable])

set和frozenset最本质的区别是前者是可变的,后者是不可变的。当集合对象会被改变时(例如删除,添加元素),只能使用set,

一般来说使用fronzet的地方都可以使用set

'''

>>> frozenset([1,2,3])
frozenset({1, 2, 3})

#28.getattr()

获取对象的属性

'''

getattr(object, name[, default]) -> value

获取对象object名为name的特性,如果object不包含名为name的特性,将会抛出AttributeError异常;如果不包含名为name的特性

且提供default参数,将返回default。

参数object:对象

参数name:对象的特性名

参数default:缺省返回值

'''

#29.globals()

返回一个描述当前全局变量的字典

>>> st = 'python'
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'a': b'python', 'li': ['a', 'b', 'c'], 'i': 'zip', 'st': 'python', 'r': <code object <module> at 0x000001841735E810, file "<string>", line 1>}

#30.hasattr()

hasattr(object,name)判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(object,name))是否抛出异常来实现的

>>> hasattr(list,'pop')
True

#31.hash()

哈希值hash(object)注意:可哈希的即不可变数据类型,不可哈希即可变数据类型

'''

如果对象object为哈希表类型,返回对象object的哈希值。哈希值为整数,在字典查找中,哈希值用于快递比价字典的键。

两个数值如果相等,则哈希值也相等

'''

>>> hash('ab')
2766084925433962145
>>> hash(12)
12

#32.help()

返回对象的帮助文档

'''

调用内建的帮助系统,如果不包含参数,交互式帮助系统将在控制台启动。如果参数为字串,则可以是模块,类,方法等名称,并且帮助页面将会在控制台打印。参数也可以 为任意对象

'''

#33.hex()

将十进制转换为十六进制

hex(16)    
>>> '0x10'

#34.id()

返回对象的内存地址

>>> id(1)
1726850144

#35.input()

获取用户输入内容

>>> input('请输入:')
请输入:abc
'abc'

#36.int()

将一个字符串或数值转换为一个普通整数

'''

int(x=0) -> integer

int(x, base=10) -> integer

如果参数是字符串,那么它可能包含符号和小数点。参数base表示转换的基数(默认是10进制)。

它可以是[2,36]范围内的值,或者0。如果是0,系统将根据字符串内容来解析。

如果提供了参数base,但参数x并不是一个字符串,将抛出TypeError异常;

否则,参数x必须是数值(普通整数,长整数,浮点数)。通过舍去小数点来转换浮点数。

如果超出了普通整数的表示范围,一个长整数被返回。

如果没有提供参数,函数返回0

'''

>>> int('12')
12

#37.isinstance()

检查对象是否是类的对象,返回True或False

>>> isinstance('a',str)
True

#38.issubclass()

检查一个类是否是另一个类的子类。返回True或False issubclass(sub, super)

>>> issubclass(str,object)
True

#39.iter()

返回一个iterator对象

'''

iter(iterable) -> iterator

iter(callable, sentinel) -> iterator

'''

>>> a = iter([1,2,3])
>>> next(a)
1
>>> a = iter([1,2,3,4,5])
>>> b = iter(a.__next__,3)
>>> next(b)
1
>>> next(b)
2
>>> next(b)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#24>", line 1, in <module>
    next(b)
StopIteration

#40.len()

返回对象长度,参数可以是序列类型(字符串,元组或列表)或映射类型(如字典)

>>> len([1,2,3])
3

#41.license()

软件的历史

#42.list()

列表构造函数

>>> list('abc')
['a', 'b', 'c']

#43.locals()

打印当前可用的局部变量的字典

>>> locals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'a': <list_iterator object at 0x00000185CCC2C4E0>, 'b': <callable_iterator object at 0x00000185CCCC8860>}

#44.map()

对于参数iterable中的每个元素都应用fuction函数,并将结果作为列表返回

'''

如果有多个iterable参数,那么fuction函数必须接收多个参数,这些iterable中相同索引处的元素将并行的作为function函数的参数。

如果一个iterable中元素的个数比其他少,那么将用None来扩展改iterable使元素个数一致。

如果有多个iterable且function为None,map()将返回由元组组成的列表,每个元组包含所有iterable中对应索引处值。

'''

>>> li = [1,2,3]
>>> a = map(str,li)
>>> a
<map object at 0x00000185CCCC8F60>
>>> list(a)
['1', '2', '3']

#45.max()

返回给定元素里最大值

>>> max(1,2,3,4)
4

#46.memoryview()

本函数是返回对象obj的内存查看对象。所谓内存查看对象,就是对象符合缓冲区协议的对象,为了给别的代码使用缓冲区里的数据,而不必拷贝,就可以直接使用

>>> memoryview(b'aabc')
<memory at 0x00000185CCC95408>
>>> list(memoryview(b'abc'))
[97, 98, 99]

#47.min()

返回给定元素里最小值 具体用法跟max()相同

>>> min([1,2,3,4])
1

#48.next()

返回一个可迭代数据结构(如列表)中的下一项

>>> a = iter([1,2,3,4])
>>> next(a)
1

#49.object()

获取一个新的,无特性(geatureless)对象。Object是所有类的基类。它提供的方法将在所有的类型实例中共享

#50.oct()

将十进制转换为八进制

oct(8)    
>>> '0o10'

#51.open()

打开文件 open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

#52.ord()

查看某个ascii对应的十进制数

ord('a')  
>>> 97

#53.pow()

幂函数pow(x, y, z=None, /) 幂函数,表示取x得y次幂,如果存在第三个参数z,则表示乘方结果对第三个参数取余

>>> pow(2,8)
256
>>> pow(2,8,3)
1

#54.print()

输出函数

#55.property()

类方法可以当作属性调用

#56.quit()

退出

#57.range()

根据需要生成一个指定范围的数字,可以提供你需要的控制来迭代指定的次数

>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#58.repr()

将任意值转换为字符串,供计时器读取的形式

#59.reversed()

反转,逆序对象

#60.round()

四舍五入

>>> round(1.556,2)
1.56

#61.set()

将对象转换成集合

#62.setattr()

与getattr()相对应

#63.slice()

切片功能

>>> li = [1,2,3,4,5,6]
>>> slice(1,3,li)
slice(1, 3, [1, 2, 3, 4, 5, 6])

#64.sorted()

排序

>>> li
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> sorted(li,key = int,reverse = True)
[6, 5, 4, 3, 2, 1]

#65.staticmethod()

方便将外部函数集成到类体中,美化代码结构,重点在不需要类实例化的情况下调用方法

#66.str()

将字符类型/数值类型等转换为字符串类型

>>> str(12)
'12'

#67.sum()

求和

>>> sum([1,2])
3

#68.super()

调用父类的方法

#69.tuple()

元组构造函数

>>> tuple([1,2,3])
(1, 2, 3)

#70.type()

显示对象所属的类型

>>> type(1)
<class 'int'>

#71.vars()

本函数是实现返回对象object的属性和属性值的字典对象。如果默认不输入参数,就打印当前调用位置的属性和属性值,相当于locals()的功能。如果有参数输入,就只打印这个参数相应的属性和属性值

>>> class ob:
  i = 1
>>> vars(ob)
mappingproxy({'__module__': '__main__', 'i': 1, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'ob' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'ob' objects>, '__doc__': None})
>>> a = ob()
>>> vars(a)
{}

#72.zip()

将对象逐一配对

>>> li = [1,2,3]
>>> tu = ('a','b','c')
>>> zip(tu,li)
<zip object at 0x00000185CCD04548>
>>> list(zip(tu,li))
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
>>> dict(zip(tu,li))
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

原文发布于微信公众号 - 数据云团(SmartData)

原文发表时间:2019-04-18

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