python高端函数 Python函数大全

python 8个常用内置函数解说

8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

成都创新互联公司专注于休宁县企业网站建设,响应式网站,商城系统网站开发。休宁县网站建设公司,为休宁县等地区提供建站服务。全流程按需设计网站，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联公司专业和态度为您提供的服务

python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。

这次来梳理下8个好用的python内置函数

1、set()

当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。

用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。

3、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：

对元组倒序操作：

使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：

4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。

5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。

map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：

6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。

reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。

你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。

7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？

filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。

8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。

enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。

python中zip函数有哪些高级用法

zip() 功能是从参数的多个迭代器中选取元素组合成一个新的迭代器。顾名思义，它就是一个将对象进行打包和解包的函数。

它可以传入的参数包括；元组、列表、字典等迭代器

它返回一个zip对象，其内部元素为元组，一组一组的，可以转化为列表或元组，这里要强调一下，Python2和Python3中返回的zip对象有所不同。

Python3中zip()函数再不再返回list对象，但是可以通过list强行转换。（类似的函数变化还有dictionary关联的keys()、values()、items()，map()，filter()）。

打包zip(iterables)

上面的代码使用的环境是Python3.6，其中list (z)操作就是强制转换。注意一个问题，a和b这两个列表是不同长短的，这时候zip函数就会匹配完最短的那个便结束。

当zip函数的参数只有一个时，它将从iterable中依次取一个元素，组成一个元组。

解包zip(*iterables)

解包，zip 相反，可理解为解压，返回多维矩阵形式，有几个组元素就返回几维的。

比如，下面我是用三个列表组合起来的迭代式，那么解压后就返回三维的矩阵

zip高级用法

讲完了基本的再来说一下该函数的高级用法。高级用法离不开一个词：Pythonic，就是将代码写的更优雅美观，看起来有逼格！

1. 列表推导

例如：

a = [1,2,3,4]

b = [5,6,7,8]

我们要同时遍历a、b，且要对它们进行操作，那就要放在同一个for循环内，zip函数正好合适

注意：如果是Python2环境中，要使用izip才能提高效率。

当然，如果你需要对下标进行操作，那么还需要加上enumerate函数

2. 使用zip创建键值对，zip方法返回的是一个元组，用它来创建键值对，简单明了。

一文读懂Python 高阶函数

将函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。如下所示：

map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回。

定义一个匿名函数并调用，定义格式如--lambda arg1,arg2…:表达式

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

闭包的定义？闭包本质上就是一个函数

如何创建闭包？

如何使用闭包？典型的使用场景是装饰器的使用。

global与nonlocal的区别：

简单的使用如下：

偏函数主要辅助原函数，作用其实和原函数差不多，不同的是，我们要多次调用原函数的时候，有些参数，我们需要多次手动的去提供值。

而偏函数便可简化这些操作，减少函数调用，主要是将一个或多个参数预先赋值，以便函数能用更少的参数进行调用。

我们再来看一下偏函数的定义：

类func = functools.partial(func, *args, **keywords)

我们可以看到，partial 一定接受三个参数，从之前的例子，我们也能大概知道这三个参数的作用。简单介绍下：

总结

本文是对Python 高阶函数相关知识的分享，主题内容总结如下：

什么是python中的高阶函数

划线部分是：把()中的dx/dy用前一行等式中的1/y'代替，再把dy换成1/dx乘以dx/dy分别写在了(1/y')的两边……

python高阶函数有哪些

1、map

map()函数接受两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。

举例，比如我们有一个函数f(x)=x*2，要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上，就可以用map()实现。

def f(x):

... return x*2

...

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x*2，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串：

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,

x3……]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算。简单来说，就是先计算x1和x2的结果，再拿结果与x3计算，依次类推。比如说一个序列求和，就可以用reduce实现。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

也就是说，假设python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码。

3、filter

用于过滤序列，和map函数类似，filter也接收一个函数和一个序列，不同于map的是，filter把传入的函数依次作用于每一个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素，例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 结果: ["A", "B", "C"]

可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个筛选函数。

4、sorted

无论冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来，Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36]