• Python基础之内置函数(二)


    先上一张图,python中内置函数:

    python官方解释在这:点我点我

    继续聊内置函数:

    callable(object):检查对象是否可被调用,或是否可执行,结果为bool值

    def f1():
        pass
    f2 = 123
    print(callable(f1))
    print(callable(f2))
    
    out:
    True
    False

    char():

    ord():

    这两个一起讲,都是对应ASCii表的,char(obect)将十进制数字转化为ascii中对应的字母,ord(object)将字母转化为ascii中对应的十进制数字。

    顺便上一张ascii表吧,以便以后查询:

    用处呢,可以用来搞随机验证码等等,随机验证码在这:点我点我

    >>> chr(89)
    'Y'
    >>> chr(64)
    '@'
    >>> ord('x')
    120
    >>> 

    compile():将字符串编译成python代码,格式:compile( str, file, type )

    compile语句是从type类型(包括’eval’: 配合eval使用,’single’: 配合单一语句的exec使用,’exec’: 配合多语句的exec使用)中将str里面的语句创建成代码对象

    exam:

    >>> s = "print(123)"
    >>> r = compile(s, "<string>", "exec")
    >>> exec(r)
    123
    >>> 

    执行:

    eval()  exec()

    eval():格式:eval( obj[, globals=globals(), locals=locals()] ), 运算符,表达式:只能执行运算符,表达式, 并且eval() 有返回值

    exec(): 格式:exec(obj),执行代码或者字符串,没有返回值,执行代码时,接收代码或者字符串 

    exam:

    >>> s='8*8'
    >>> eval(s)
    64    #有返回值
    >>> 
    
    >>> exec('8+7*8')    #无返回
    >>> eval('8+7*8')    
    64
    >>> 

    dir():快速查看对象提供了哪些功能

    help():查看对象使用帮助,显示功能详情

    exam:

    >>> dir(list)
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
    >>> help(list)
    Help on class list in module builtins:
    
    class list(object)
     |  list() -> new empty list
     |  list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
     |  
     |  Methods defined here:
    View Code


    divmod() :求商和余数,返回数据类型是元组,常用于页面分页计算

    >>> r = divmod(100, 10)
    >>> print(r[0])
    10
    >>> print(r[1])
    0
    >>> print(r)
    (10, 0)
    
    #也可这么用
    >>> n1,n2=divmod(100,9)
    >>> print(n1,n2)
    11 1
    >>> 


    isinstance():判断对象是否为某类的实例

    >>> s='alex'
    >>> isinstance(s,str)
    True
    >>> li=[1,2,3,4]
    >>> isinstance(li,dict)
    False
    >>> 

    filter(func,obj):过滤,其中obj为可迭代的对象, 循环第二个参数,将每一个循环元素,去执行第一个参数(函数),如果函数的返回值为True,即合法

    filter()用来筛选,函数返回True,将元素添加到结果中。

    需要注意的是,filter如果直接打印的话,是一个内存地址,需要将其转化为有序元素,比如list等。

    exam:

    def f1(args):
        result = []
        for item in args:
            if item > 22:
                result.append(item)
        return result
    
    li = [11, 22, 33, 44, 55]
    ret = f1(li)
    print(ret)
    
    out:
    [33, 44, 55]
    
    ===================
    li=[11,22,33,45,67,23,14,52,]
    def f1(a):
        if a > 22:
            return 1
    res=filter(f1,li)
    print(type(res))
    print(list(res))
    
    out:
    <class 'filter'>
    [33, 45, 67, 23, 52]
    =================
    li = [11, 22, 33, 44, 55]
    res=filter(lambda a:a>27,li)
    print(list(res))
    
    out:
    [33, 44, 55]

    可以看出来,使用lambda表达式可使代码更简洁,因为lambda表达式是自动return,不用像函数那样特意定义返回值


    map():格式与filter相似,map(函数,可迭代的对象(可以for循环的东西))
    功能: 把可迭代的对象使用函数做处理,批量操作,将函数返回值添加到结果中
    exam:
    li=[11,22,33,45,67,23,14,52,]
    res=map(lambda a:a+100,li)
    print(list(res))
    
    out:
    [111, 122, 133, 145, 167, 123, 114, 152]

    filter与map的区别:

    filter()是使用函数对可迭代对象进行筛选,如果函数返回为True,将对象添加到结果中

    map()是使用函数对可迭代对象进行处理,批量操作,将函数返回值添加到结果中


    frozenset() :不可变集合,与set()相对

    frozenset() 是冻结的集合,它是不可变的,存在哈希值,好处是它可以作为字典的key,也可以作为其它集合的元素。缺点是一旦创建便不能更改,没有add,remove方法

    set()是可变的,有add(),remove()等方法。既然是可变的,所以它不存在哈希值


     

    globals()     所有的全局变量
    locals()     所有的局部变量 
    exam:
    NAME = "ALEX"
    
    def show():
        a = 123
        c = 123
        print(locals())
        print(globals())
    
    show()
    
    out:
    {'c': 123, 'a': 123}
    {'__package__': None, '__spec__': None, '__cached__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x1007a5c50>, 'show': <function show at 0x10137b620>, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__file__': '/Users/shane/PycharmProjects/Py_study/Base/S4/test.py', '__doc__': None, 'NAME': 'ALEX'}

    hash():生成hash值,生成的值不是固定的

    exam:

    s = "hhhasdfasdfasdfasdfasdfasdfasdfasdfa" 
        "sdfasdfasdfhhhasdfasdfasdfasdfasdfasdfasdfasdfasdfasdfasdf"
    
    print(hash(s))
    
    out:
    1352149349547718846

    len() 计算元素的长度的,但需要注意的一点是汉字:

    在2.7中,len('汉字')是按字节算的,值为6

    在3.5中,len('汉字')是按字符算的,值为2

    exam:

     
    s='李杰'
    print(len(s))
    b=bytes(s,encoding='utf8')
    print(len(b))
    
    out:
    2
    6

    min() 求最小
    max()     求最大
    sum()     求和 
    exam:没难度
    >>> li=[1,2,56,7,8,90]
    >>> min(li)
    1
    >>> max(li)
    90
    >>> sum(li)
    164
    >>> 

    pow() 求幂,等同于**

    exam:

    >>> pow(10,3)
    1000
    >>> 10**3
    1000
    >>> 

    reversed() 反转

    exam:

    li = [11,22,1,1]
    
    #与 li.reverse() 相同
    
    reversed(li)
    print(li)
    
    out:
    [11, 22, 1, 1]

    round() 四舍五入

    exam:

    >>> round(1.4)
    1
    >>> round(5.8)
    6
    >>> 

    sorted()     排序

    exam:

    li = [11,2,1,1]
    li.sort()
    
    等同:
    sorted(li)

    zip()  接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表,不是很好描述

    exam:

    l1 = ["alex", 11, 22, 33]
    l2 = ["is", 11, 22, 33]
    l3 = ["sb", 11, 22, 33]
    
    r = zip(l1, l2, l3)
    print(r)
    print(list(r))
    
    out:
    <zip object at 0x10137cfc8>    #注意结果,print的话也是内存地址
    [('alex', 'is', 'sb'), (11, 11, 11), (22, 22, 22), (33, 33, 33)]

    注意长度计算方式:

    x = [1, 2, 3]
    y = [4, 5, 6, 7]
    xy = zip(x, y)
    print(list(xy))
    
    out:
    [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

    一个列表:

    x = [1, 2, 3]
    zx=zip(x)
    print(list(zx))
    y=[1,]
    zy=zip(y)
    print(list(zy))
    
    out:
    [(1,), (2,), (3,)]
    [(1,)]

    slice()     切片

    格式:slice(start,stop,step) 也可 slice(none,stop,none)

    exam:

    l=list(range(10))
    print(l)
    print(l[slice(1,6,2)])
    print(l[1:8:2])
    print(l[slice(5)])
    
    out:
    
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    [1, 3, 5]
    [1, 3, 5, 7]
    [0, 1, 2, 3, 4]

    字符串也可以这么搞

    s='abddfdfdf'
    print(s[0:8:2])
    print(s[slice(0,8,2)])
    
    out:
    adff
    adff
     
     
     
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