【Python】内置函数(上)

简介: 编程语言中预先定义的函数,例如在JS语言中、VB语言中、Java语言中、Python语言中、SQL语言中,都有内置函数。具体:嵌入到主调函数中的函数称为内置函数,又称内嵌函数。 所以,针对Python来说,Python解释器自带的函数叫做内置函数,这些函数可以直接使用,不需要导入某个模块。

编程语言中预先定义的函数,例如在JS语言中、VB语言中、Java语言中、Python语言中、SQL语言中,都有内置函数。具体:嵌入到主调函数中的函数称为内置函数,又称内嵌函数。 所以,针对Python来说,Python解释器自带的函数叫做内置函数,这些函数可以直接使用,不需要导入某个模块。


python内置函数有:abs、divmod、max、min、pow、round、sum、bool、int、float、complex、str、bytearray、bytes、memoryview、ord、oct、tuple、map等等。


内置函数分类

  • 数学运算(7个)
  • 类型转换(24个)
  • 序列操作(8个)
  • 对象操作(7个)
  • 反射操作(8个)
  • 变量操作(2个)
  • 交互操作(2个)
  • 文件操作(1个)
  • 编译执行(4个)
  • 装饰器(3个)


1 数学运算

abs:求数值的绝对值

>>>abs(-2)
2

pmod:返回两个数值的商和余数

>>>pmod(5,2)
(2, 1)
>>pmod(5.5,2)
(2.0, 1.5)

max/min:返回可迭代对象中的元素中的最大值/最小值或者所有参数的最大值/最小值

>>>max(1,2,3) # 传入3个参数 取3个中较大者3>>>max('1234') # 传入1个可迭代对象,取其最大元素值'4'>>>max(-1,0) # 数值默认去数值较大者0>>>max(-1,0,key=abs) # 传入了求绝对值函数,则参数都会进行求绝对值后再取较大者-1

pow:返回两个数值的幂运算值或其与指定整数的模值

>>>pow(2,3)
>>>2**3>>>pow(2,3,5)
>>>pow(2,3)%5

round:对浮点数进行四舍五入求值

>>>round(1.1314926,1)
1.1>>>round(1.1314926,5)
1.13149

sum:对元素类型是数值的可迭代对象中的每个元素求和

# 传入可迭代对象>>>sum((1,2,3,4))
10# 元素类型必须是数值型>>>sum((1.5,2.5,3.5,4.5))
12.0>>>sum((1,2,3,4),-10)
0


2 类型转换

bool:根据传入的参数的逻辑值创建一个新的布尔值

>>>bool() #未传入参数False>>>bool(0) #数值0、空序列等值为FalseFalse>>>bool(1)
True


int:根据传入的参数创建一个新的整数

>>>int() #不传入参数时,得到结果0。0>>>int(3)
3>>>int(3.6)
3


float:根据传入的参数创建一个新的浮点数

>>>float() #不提供参数的时候,返回0.00.0>>>float(3)
3.0>>>float('3')
3.0


complex:根据传入参数创建一个新的复数

>>>complex() #当两个参数都不提供时,返回复数 0j。0j>>>complex('1+2j') #传入字符串创建复数(1+2j)
>>>complex(1,2) #传入数值创建复数(1+2j)

str:返回一个对象的字符串表现形式(给用户)

>>>str()
''>>>str(None)
'None'>>>str('abc')
'abc'>>>str(123)
'123'

bytearray:根据传入的参数创建一个新的字节数组

>>>bytearray('中文','utf-8')
bytearray(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')


bytes:根据传入的参数创建一个新的不可变字节数组

>>>bytes('中文','utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'


memoryview:根据传入的参数创建一个新的内存查看对象

>>>v=memoryview(b'abcefg')
>>>v[1]
98>>>v[-1]
103

ord:返回Unicode字符对应的整数

>>>ord('a')
97

chr:返回整数所对应的Unicode字符

>>>chr(97) #参数类型为整数'a'

bin:将整数转换成2进制字符串

>>>bin(3) 
'0b11'

oct:将整数转化成8进制数字符串

>>>oct(10)
'0o12'

hex:将整数转换成16进制字符串

>>>hex(15)
'0xf'

tuple:根据传入的参数创建一个新的元组

>>>tuple() #不传入参数,创建空元组()
>>>tuple('121') #传入可迭代对象。使用其元素创建新的元组('1', '2', '1')

list:根据传入的参数创建一个新的列表

>>>list() # 不传入参数,创建空列表[] 
>>>list('abcd') # 传入可迭代对象,使用其元素创建新的列表['a', 'b', 'c', 'd']

dict:根据传入的参数创建一个新的字典

>>>dict() # 不传入任何参数时,返回空字典。{}
>>>dict(a=1,b=2) #  可以传入键值对创建字典。{'b': 2, 'a': 1}
>>>dict(zip(['a','b'],[1,2])) # 可以传入映射函数创建字典。{'b': 2, 'a': 1}
>>>dict((('a',1),('b',2))) # 可以传入可迭代对象创建字典。{'b': 2, 'a': 1}

set:根据传入的参数创建一个新的集合

>>>set() # 不传入参数,创建空集合set()
>>>a=set(range(10)) # 传入可迭代对象,创建集合>>>a{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

frozenset:根据传入的参数创建一个新的不可变集合

>>>a=frozenset(range(10))
>>>afrozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})

enumerate:根据可迭代对象创建枚举对象

>>>seasons= ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>>list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>>list(enumerate(seasons, start=1)) #指定起始值[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

range:根据传入的参数创建一个新的range对象

>>>a=range(10)
>>>b=range(1,10)
>>>c=range(1,10,3)
>>>a,b,c# 分别输出a,b,c(range(0, 10), range(1, 10), range(1, 10, 3))
>>>list(a),list(b),list(c) # 分别输出a,b,c的元素([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 4, 7])
>>>

iter:根据传入的参数创建一个新的可迭代对象

>>>a=iter('abcd') #字符串序列>>>a<str_iteratorobjectat0x03FB4FB0>>>>next(a)
'a'>>>next(a)
'b'>>>next(a)
'c'>>>next(a)
'd'>>>next(a)
Traceback (mostrecentcalllast):
File"<pyshell#29>", line1, in<module>next(a)
StopIteration

slice:根据传入的参数创建一个新的切片对象

>>>c1=slice(5) # 定义c1>>>c1slice(None, 5, None)
>>>c2=slice(2,5) # 定义c2>>>c2slice(2, 5, None)
>>>c3=slice(1,10,3) # 定义c3>>>c3slice(1, 10, 3)

super:根据传入的参数创建一个新的子类和父类关系的代理对象

#定义父类A>>>classA(object):
def__init__(self):
print('A.__init__')
#定义子类B,继承A>>>classB(A):
def__init__(self):
print('B.__init__')
super().__init__()
#super调用父类方法>>>b=B()
B.__init__A.__init__

object:创建一个新的object对象

>>>a=object()
>>>a.name='kim'# 不能设置属性Traceback (mostrecentcalllast):
File"<pyshell#9>", line1, in<module>a.name='kim'AttributeError: 'object'objecthasnoattribute'name'


注意⚠️:当前操作实验环境为 MacOS Monterey 12.6Python 3.10.1 不同的分类或者叫法不一致,这个请酌情参考。其他版本略有更改,请留意。

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