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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()

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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pos函数用法

Pos()功能在一个字符串中查找所包含的另一个字符串的起始位置。语法Pos ( string1, string2 {, start } )

参数string1:string类型,指定要从中查找子串string2的字符串string2:string类型,指定要在string1中查找的字符串start:long类型,可选项,指定从string1的第几个字符开始查找。缺省值为1返回值Long。函数执行成功时返回在start位置后string2在string1中第一次出现的起始位置。如果在string1中按指定要求未找到string2、或start的值超过了string1的长度,那么Pos()函数返回0。如果任何参数的值为NULL,Pos()函数返回NULL。用法Pos()函数在字符串查找时区分大小写,因此,"aa"不匹配"AA"。

拓展资料:

公式的运用

一、数字处理

1、取绝对值函数

公式:=ABS(数字)

2、取整函数

公式:=INT(数字)

3、四舍五入函数

公式:=ROUND(数字,小数位数)

二、判断公式

1、如果计算的结果值错误那么显示为空

公式:=IFERROR(数字/数字,)

说明:如果计算的结果错误则显示为空,否则正常显示。

2、IF语句的多条件判定及返回值

公式:IF(AND(单元格(逻辑运算符)数值,指定单元格=返回值1),返回值2,)

说明:所有条件同时成立时用AND,任一个成立用OR函数。

三、常用的统计公式

1、统计在两个表格中相同的内容

公式:B2=COUNTIF(数据源:位置,指定的,目标位置)

说明:如果返回值大于0说明在另一个表中存在,0则不存在。

如果,在此示例中所用到的公式为:B2=COUNTIF(Sheet15!A:A,A2)

2、统计不重复的总数据

公式:C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8,A2:A8))

说明:用COUNTIF函数统计出源数据中每人的出现次数,并用1除的方式把变成分数,最后再相加。

四、数据求和公式

1、隔列求和的应用

公式:H3=SUMIF($A$2:$G$2,H$2,A3:G3)或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3),2)=0)*B3:G3)

说明:如果在标题行中没有规则就可以用第2个公式

2、单条件应用之求和

公式:F2=SUMIF(A:A,C:C)

说明:这是SUMIF函数的最基础的用法

五、查找与引用公式

1、单条件查找

说明:VLOOKUP是excel中最常用的查找方式

六、字符串处理公式

1、多单元格字符串的合并

说明:Phonetic函数只能合并字符型数据,不能合并数值。

2、截取结果3位之外的部分

说明:LEN计算总长度,LEFT从左边截总长度-3个。

Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列,用于简洁表达一组字符串特征,检查一个字符串是否与某种模式匹配,使用起来十分方便。

在Python中,我们通过调用re库来使用re模块:

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式,返回match对象,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。具体参数为:

re.I:忽略大小写。

re.L:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M:多行模式。

re.S:即 . ,并且包括换行符在内的任意字符(. 不包括换行符)。

re.U:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X:为了增加可读性,忽略空格和 # 后面的注释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果:

其中,span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果:

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,如果匹配成功则返回match对象,否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果:

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果:

从上面不难发现re.match与re.search的区别:re.match只匹配字符串的起始位置,只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败,而re.search是匹配整个字符串,直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern:一个字符串形式的正则表达式。

flags:可选,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果:

findall函数

搜索字符串,以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串,如果没有找到匹配的,则返回空列表。

需要注意的是,match 和 search 是匹配一次,而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string:待匹配的字符串。

pos:可选参数,指定字符串的起始位置,默认为0。

endpos:可选参数,指定字符串的结束位置,默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果:

re.finditer函数

和 findall 类似,在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如是否区分大小写,多行匹配等。

import re  r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果:

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后,以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

maxsplit:分割次数,maxsplit=1分割一次,默认为0,不限次数。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等。

import re  r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果:

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern:正则中的模式字符串。

repl:替换的字符串,也可为一个函数。

string:要被查找替换的原始字符串。

count:模式匹配后替换的最大次数,默认0表示替换所有的匹配。

import re  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果:

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了,希望大家以后多多支持!


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