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Python内置函数的案例分析-创新互联

这篇文章主要介绍了 Python内置函数的案例分析，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。

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PS：内置函数 built-in function 和内置类型 built-in type 很相似，但 list() 实际是一种内置类型而不是内置函数。我曾对这两种易混淆的概念做过辨析，请查看这篇文章。为了方便理解与表述，以下统称为内置函数。

1、内置函数的查找优先级最低

内置函数的名称并不属于关键字，它们是可以被重新赋值的。

比如下面这个例子：

# 正常调用内置函数list(range(3))  # 结果：[0, 1, 2]# 定义任意函数，然后赋值给 listdef test(n):
    print("Hello World!")
list = test
list(range(3)) # 结果：Hello World！复制代码

Python内置函数的案例分析

在这个例子中，我们将自定义的 test 赋值给了 list，程序并没有报错。这个例子甚至还可以改成直接定义新的同名函数，即"def list(): …"。

这说明了 list 并不是 Python 限定的关键字/保留字。

查看官方文档，可以发现 Python 3.9 有 35 个关键字，明细如下：

Python内置函数的案例分析

如果我们将上例的 test 赋值给任意一个关键字，例如"pass=test"，就会报错：SyntaxError: invalid syntax。

由此，我们可以从这个角度看出内置函数并不是万能的：它们的名称并不像关键字那般稳固不变，虽然它们处在系统内置作用域里，但是却可以被用户局部作用域的对象所轻松拦截掉！

因为解释器查找名称的顺序是“局部作用域->全局作用域->内置作用域”，因此内置函数其实是处在最低优先级。

对于新手来说，这有一定的可能会发生意想不到的情况（内置函数有 69 个，要全记住是有难度的）。

那么，为什么 Python 不把所有内置函数的名称都设为不可复写的关键字呢？

一方面原因是它想控制关键字的数量，另一方面可能是想留给用户更多的自由。内置函数只是解释器的推荐实现而已，开发者可以根据需要，实现出与内置函数同名的函数。

不过，这样的场景极少，而且开发者一般会定义成不同名的函数，以 Python 标准库为例，ast模块有 literal_eval() 函数（对标 eval() 内置函数）、pprint 模块有 pprint() 函数（对标 print() 内置函数）、以及itertools模块有 zip_longest() 函数（对标 zip() 内置函数）……

2、内置函数可能不是最快的

由于内置函数的名称并非保留的关键字，以及它处于名称查找的末位顺序，所以内置函数有可能不是最快的。

Python内置函数的案例分析

上篇文章展示了 [] 比 list() 快 2~3 倍的事实，其实这还可以推广到 str()、tuple()、set()、dict() 等等内置类型中，都是字面量用法稍稍快于内置类型用法。

对于这些内置类型，当我们调用 xxx() 时，可以简单理解成正在做类的实例化。在面向对象语言中，类先实例化再使用，这是再正常不过的。

但是，这样的做法有时也显得繁琐。为了方便使用，Python 给一些常用的内置类型提供了字面量表示法，也就是""、[]、()、{} 等等，表示字符串、列表、元组和字典等数据类型。

Python内置函数的案例分析

文档出处：docs.python.org/3/reference…

一般而言，所有编程语言都必须有一些字面量表示，但基本都局限在数字类型、字符串、布尔类型以及 null 之类的基础类型。

Python 中还增加了几种数据结构类型的字面量，所以是更为方便的，同时这也解释了为什么内置函数可能不是最快的。

一般而言，同样的完备功能，内置函数总是比我们自定义的函数要快，因为解释器可以做一些底层的优化，例如 len() 内置函数肯定比用户定义的 x.len() 函数快。

有些人据此形成了“内置函数总是更快”的认识误区。

解释器内置函数相对于用户定义函数，前者接近于走后门；而字面量表示法相对于内置函数，前者是在走更快的后门。

也就是说，在有字面量表示法的情况下，某些内置函数/内置类型并不是最快的！

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享 Python内置函数的案例分析内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道，遇到问题就找创新互联，详细的解决方法等着你来学习!


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