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内置函数和匿名函数
1、内置函数
#abs()绝对值函数 # print(abs(-1)) # print(abs(0)) #all()函数如果后面跟的可迭代对象为空,返回true # 如果后面跟的可迭代对象不为空,all会把他变成迭代器,取一个值进行一次bool判断,全为真才返回真 # print(all(‘‘)) # print(all((1,‘‘,2))) # print(all((1,"",2,None))) #any函数,正好与all函数相反 # print(any(""))#空格也算值,不算空,什么也不写才算空 # print(any([])) # print(any([None,0,[],{},1]))#True #bin()把数字转换成二进制 # print((bin(3))) #callable()判断是否可以被调用,如果能被调用就返回True否则返回False # def test(): # pass # print(callable(test)) # print(callable(sum)) #chr()和ord()是根据ASCII码互相转换的东西 # print(chr(67)) # print(ord("C")) #compile()把字符串编译为字节码 #complex()复数的内置函数,和list类似 # x=1-2j # print(x.real) # print(x.imag) # x=complex(1-2j) # print(x.real) # print(x.imag) #数据类型 #int() # num=1 #num=int(1) # print(type(num)) #查看num的类型 # print(isinstance(num,int))#两种判断类型的方式通用,判断num是否为int类型 # print(num is 1)#is是身份运算,根据id去判断身份 #float #bool #str() # x=‘asdf‘#x=str(‘asdf‘) # print(str(1)) # print(str({‘a‘:1})) #list() # x=[] # x=list(i for i in range(10)) # print(x) #tuple() #dict() # d={‘a‘:1} # d=dict(x=1,y=2,z=3) # print(d) #set() # s={1,2,3,4} # print(s) # s.add(5) # print(s) # frozenset()#加可迭代对象变为不可变的集合,当然不全 # f=frozenset({1,2,3,4}) # print(type(f))#没有add和remove方法是一个不可变集合 # f=frozenset((1,2,3,4)) # print(type(f)) #dir()可以看到对象能够调用哪些方法 # print(dir(sum)) #divmod()#"" Return the tuple (x//y, x%y). Invariant: div*y + mod == x. """ # print(divmod(10,3))#用于前端分页功能 #enumerate(iterable,start=0)#参数先是可迭代对象,然后是初始值 # for i in enumerate([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘]): # print(i) # for i in enumerate([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘],10): # print(i) # for i in enumerate({‘x‘:1,‘y‘:2}): # print(i) #hash()#哈希算法,映射,用于校验数据的完整性 # print(hash(‘asdf‘)) # print(hash(‘asdf‘)) #hex()十进制转十六进制 # print(hex(10)) #id()查看身份相当于省份证号 #0到256包括256都是相等的,从257开始就变了 #字符串都是一样的 #max(args,key=function,default)和min() # print(max(1,2,3,4,10,3)) # print(min(1,2,3,4,10,3)) # salaries={ # ‘egon‘:3000, # ‘alex‘:100000000, # ‘wupeiqi‘:10000, # ‘yuanhao‘:2000 # } # print(max(salaries))#默认比的是key # print(max(salaries.values())) # def get_value(k): # return salaries[k] # print(max(salaries,key=get_value))#直接写函数名而不是函数名+() #max把可迭代对象salaries变为迭代器,next一次的一个值,并将这个值传给后面的函数,用函数的运行结果进行比较,但是最终排序的时候还是以默认的(key)方式排 #在这里我们只是改变了比较大小时的比较依据,打印结果的依据没有改变 #zip(iter1,iter2)拉链,两个参数都是可迭代对象 # l1=[1,2,3] # s=‘hel‘ # res=zip(l1,s)#res是迭代器 # for i in res: # print(i) #取出i是元组形式的 # pp=zip(salaries.values(),salaries.keys())#pp是迭代器 # print(max(pp)) #打印出的结果也是元组形式 #sorted()#Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.(升序) # l=[3,4,1,0,9,10] # print(sorted(l))#返回值是列表,默认是升序,按ASCII码进行排 # print(sorted(l,reverse=True))#降序,由大到小 # s=‘hello abc‘ # print(sorted(s))#[‘ ‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘e‘, ‘h‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘o‘] # print(sorted(salaries)) # print(sorted(salaries,key=lambda k: salaries[k])) #map(func, *iterables),map作用就是把一个没有用的可迭代对象加工成需要的可迭代对象,映射的方式 # l=[1,2,3,7,5] # m=map(lambda item:item**2,l) # print(m) # for i in m : # print(i) # print(list(m)) # name_l=[‘alex‘,‘zhejiangF4‘,‘yuanhao‘,‘wupeiqi‘] # m=map(lambda name:name+"SB",name_l) # print(list(m)) #reduce(function, sequence, initial=None)#合并 # from functools import reduce # l=list(range(100)) # print(l) # print(reduce(lambda x,y:x+y,l))#默认初始值为0,看到的并不是真的,他还是直窜一个值,只是最开始有个默认的0 # print(reduce(lambda x,y:x+y,l,100))#默认初始值为100 #filter(function or None, iterable)#功能就是过滤,左边函数的返回值如果是True的话才算过滤出来的结果 #左边函数的参数是有右边可迭代对象变为迭代器next出来后传过去的 # name_l=[ # {‘name‘:‘egon‘,‘age‘:18}, # {‘name‘:‘dragon‘,‘age‘:100}, # {‘name‘:‘gaoluchuan‘,‘age‘:9000}, # {‘name‘:‘fsw‘,‘age‘:10000}, # ] # f=filter(lambda d: d[‘age‘] > 100,name_l) # print(f) # for i in f: # print(i) #pow(x,y,z)Equivalent to x**y (with two arguments) or x**y % z (with three arguments) # print(pow(3,2))#3**2 # print(pow(3,2,2))#3**2%2 #reversed()反转,结果是一个迭代器 #round()五舍六入 # print(round(5.5)) # print(round(5.6)) #slice() # l=[1,2,3,4,5,6,7,9] # print(l[2:4:2]) # s=slice(2,5,2) # print(l[s]) #vars()Without arguments, equivalent to locals().With an argument, equivalent to object.__dict__. # print(vars()) # print(vars() is locals()) #__import__()#可以把字符串形式的模块导入 # import time # print(time) # m=__import__("time") # print(m) # m.sleep(3)#因为不是内置的所以没有TAB功能了
2、匿名函数
Python对匿名函数的支持有限,只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。
在Python中,对匿名函数提供了有限支持。还是以map()
函数为例,计算f(x)=x2时,除了定义一个f(x)
的函数外,还可以直接传入匿名函数:
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
关键字lambda
表示匿名函数,冒号前面的x
表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return
,返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:
>>> f = lambda x: x * x >>> f <function <lambda> at 0x101c6ef28> >>> f(5) 25
同样,也可以把匿名函数作为返回值返回,比如:
def build(x, y): return lambda: x * x + y * y
内置函数和匿名函数
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