本文共 2931 字,大约阅读时间需要 9 分钟。
all(iteralble)
如果可迭代对象内的所有元素的bool值为真,那么返回真,如果这个可迭代对象是空,也返回真。all([1,2,3,4]) # return Trueall([]) # return Trueall([None, 1, 'a']) # return False
any(iterable)
和 all(iteralble)
类似,只是只要有一个元素为真,那么就是真bytes(obj)
将一个对象转为字节bytes('abc',encoding='utf-8') # b'abc'bb = bytes([1,2,3,4]) # b'\x01\x02\x03\x04'
callable(obj)
对象是否可调用,返回True/False
注意,所有的类都是可调用的,因为类的实例都有一个__call__()
方法chr(i)
数字转字符;ord(c)
字符转编码dir(obj)
查看对象的所有属性/方法help(obj)
查看帮助文档divmod(x, y)
return the tuple (x//y, x%y) 商和余。例如,计算网页需要分多少页显示:def count(x, y): res = divmod(x, y) if res[1] > 0: return res[0]+1 return res[0]# 假设有200条评论,每页显示50,需要多少页print(count(200, 50)) # 结果 5
enumerate(iterable obj)
迭代取值,返回元组(索引,元素)组成的新的可迭代对象(可以用for i in 或 list 来取值)。如果对象类型是dict,元组形式就是(索引,key)list(enumerate(['a','b','c'])) # [(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]list(enumerate({ 'name': 'Seb', 'age': 22, 'sex': 'male'})) # [(0, 'name'), (1, 'age'), (2, 'sex')]
frozenset()
创建一个不可变的集合isinstance(obj, class)
判断对象的类型,返回True/False
pow(x, y, z)
对x进行y的幂运算然后除z取余:x**y%z
reversed()
反转,返回一个可迭代对象list(reversed('abc')) # ['c', 'b', 'a']
round(float, 保留的小数位)
round(9.2356, 3) # 9.236
slice(x, y, z)
创建一个切片对象x = slice(0,5,2) # 创建一个切片对象xl = [1,2,3,4,5,6]print(l[x]) # [1, 3, 5]
sorted(iterable, reverse=False)
排序返回一个列表print(sorted('baefc')) # ['a', 'b', 'c', 'e', 'f']print(sorted('baefc', reverse=True)) # ['f', 'e', 'c', 'b', 'a']
zip(序列1, 序列2)
拉链函数,返回一个zip obj(迭代器,可通过list或for i in 取值),左边序列的的元素对应右边序列的唯一元素,结合为元组。s = 'abcde'l = [1,2,3,4,5,6,]print(list(zip(s, l))) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)]
lambda: args : expression ,表达式的结果就是函数的return value
func = lambda x:x*2func(2) # 也可以这样来调用lambda x : x < 3 # 返回True/False
定义一个有名函数时def func():pass
,只要名字不被删除,就一直占着内存。如果只用一次,用完了还要del func
。 但是lambda匿名函数,只是一个内存地址,没有绑定变量名,会被回收。另外,简单的函数用lambda写更方便。
map迭代序列,将元素传给函数,将函数返回的结果组成map obj这个迭代器,可以用list或for循环来查看。
m = map(lambda x : x*2, [1, 2, 3, 4])print(list(m)) # [2, 4, 6, 8]
在python3中使用reduce函数需要 from functools import reduce
导入。
from functools import reduceprint(reduce(lambda x,y : x+y, range(100))) # reduce循环序列的元素,让函数每次接收两个元素,# 返回的结果再和序列的下一个元素作累积计算
循环序列的元素,让函数判定元素的bool值,如果为真,返回元素组成的filter obj 迭代器对象。
print(list(filter(lambda x : x > 0, [-3, -5, 2, 1]))) # [2, 1]
用max函数找出一个字典中的最大值。
# 找出分数最高的那位同学d = { 'Ayhan': 100, 'Seb': 98, 'Tom': 97, 'Ronin': 98}res = zip(d.values(), d.keys()) # max() 遵循迭代器协议,如果传入的字典,那么比较key的大小。所以用zip处理一下。print(max(res)) # (100, 'Ayhan')
max(dict, key=func) max函数中的key可以指定比较的对象。循环字典得到key,把字典key传给key的函数处理后得到的返回值,再作比较。注意,max的key和字典的key不同。上面的栗子可以改写:
d = { 'Ayhan': 100, 'Seb': 98, 'Tom': 97, 'Ronin': 98}print(max(d, key = lambda x : d[x])) # Ayhan
很多内置函数都是遵循迭代器协议的,上面的函数:filter()、map()、reduce()、max()、min()、list()、for i in iterable。遵循迭代器协议的函数能对可迭代对象就行迭代。
转载地址:http://fhdib.baihongyu.com/