python 常用的基础函数

 更新时间:2018年07月10日 12:32:37   投稿:mdxy-dxy  
这篇文章主要介绍了python 77种常用的基础函数,学习python的朋友可以收藏一下,简单了解一下,方便后期使用

Python:
1. print()函数:打印字符串
2. raw_input()函数:从用户键盘捕获字符
3. len()函数:计算字符长度
4. format(12.3654,'6.2f'/'0.3%')函数:实现格式化输出
5. type()函数:查询对象的类型
6. int()函数、float()函数、str()函数等:类型的转化函数
7. id()函数:获取对象的内存地址
8. help()函数:Python的帮助函数
9. s.islower()函数:判断字符小写
10. s.sppace()函数:判断是否为空格
11. str.replace()函数:替换字符
12. import()函数:引进库
13. math.sin()函数:sin()函数
14. math.pow()函数:计算次方函数
15. 3**4: 3的4次方
16. pow(3,4)函数:3的4次方
17. os.getcwd()函数:获取当前工作目录
18. listdir()函数:显示当前目录下的文件
19. socket.gethostbyname()函数:获得某主机的IP地址
20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储
21. open().write()函数:写入文件
22. webbrowser.open_new_tab()函数:新建标签并使用浏览器打开指定的网页
23. def function_name(parameters):自定义函数
24. time.sleep()函数:停止一段时间
25. random.randint()函数:产生随机数
26. range()函数:返回一个列表,打印从1到100
27. file.read()函数:读取文件返回字符串
28. file.readlines()函数:读取文件返回列表
29. file.readline()函数:读取一行文件并返回字符串
30. ords()和chr(ASCII)函数:将字符串转化为ASCII或将ASCIIIS\转化为字符串
31. find(s[,start,end])函数:从字符串中查找s
32. strip()、lstrip()、rstrip()函数:去除空格
33. split()函数:用什么来间隔字符串
34. isalnum()函数:判断是否为有效数字或字符
35. isalpha()函数:判断是否区全为字符
36. isdigit()函数:判断是否全为数字
37. lower()函数:将数据改成小写
38. upper()函数:将数据改成大写
39. startswith(s)函数:判断字符串是否以s开始的
40. endwith(s)函数:判断字符串是否以s结尾的
41. file.write()函数:写入函数
42. file.writeline()函数:写入文件
43. s.append()函数:在数据的尾部插入数据
44. s.insert(3,-1)函数:在3的位置之前插入数据-1
45. list()函数:将字符串转换成列表
46. index(value)函数:在数据中查找第一次value的位置
47. list.extend()函数:将数据的每一个提取出来加入list中
48. count()函数:统计数据中的某个元素的出现次数
49. list.remove(“s”)函数:将数据中第一次出现的s删掉
50. del list[2]函数:将数据的第2个元素删掉
51. pop()函数:去掉数据的指定位置的数据,有返回值
52. remove(“ha”)函数:去掉原数据中的“ha”元素
53. reverse()函数:列表的逆序
54. isinstance()函数:判断某个数据是否为某种类型
55. abs()函数:得到某数的绝对值
56. del x[2]函数:删除列表x中的索引为2的元素
57. file.sort()函数:对书数据排序
58. tuple()函数:创建一个元组
59. find()函数:查找 返回的是索引
60. join()函数:split的逆操作
61. { }:建立字典
62. dict()函数:创建字典
63. clear()函数:清楚字典中的所有项
64. copy()函数:复制一个字典,会修改所有的字典
65. d.copy()函数:复制一个字典,只会修改当前字典
66. get()函数:查询字典中的元素
67. items()函数:将所有的字典返回一个列表
68. iteritems()函数:与items函数作用相同
69. popitem()函数:移除字典中的元素
70. update()函数:用一个字典项更新另一个字典项
71.pass:什么都不做
72.exec:执行一段代码
73.eval:计算Python的表达式
74.ord()函数:返回单字符字符串的int值
75.zip(sep1,sep2)函数:创造英语并行迭代的新序列
76.def hello():自定义函数
77.import()函数:加载扩展库

Python常用的几种常用的内置函数

abs(x) 用于返回绝对值
divmod(x,y) 函数中传入两个数字,返回的是x/y的一个结果的元组(商,余数)
pow(x,y) 用于求x的y次方
all(iterable) 函数中传入一个可迭代的对象,如果对象中的所有的数的bool值都为真才会返回True,不否则就返回Flase
any(iterable) 函数中传入一个可迭代的对象,如果对象中有一个数的bool值为真就返回True,如果所有的数都为0,就返回Flase
chr(x) 函数中传入一个ascii码,将ascii转换成对应的字符
ord(x) 函数中传入一个字符,将字符转换为对应的ascii码
hex() 16进制
oct() 8进制
bin() 2进制
enumerate(x,y) 函数中传入的x是一个列表,y是迭代的初始值,如以下的实例

li = ['baby','honey']
for item in li:
  print item
for item in enumerate(li,12):
  print item
for item in enumerate(li,13):
  print item[0],item[1]

s.format()          用来格式化字符的一种新的方法  示例如下:
1 s = 'I am {0}{1}'
2 print s.format('liheng','!')

输出的结果:  I am liheng!

map()和lambda函数的结合使用    map(lambda,list)

•reduce()函数

  reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。

例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:

def f(x, y):
    return x + y
  调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:

先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;
再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;
再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;
再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;
由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。
上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。

  reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
结果将变为125,因为第一轮计算是:

计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101。

  利用reduce()进行连乘的代码块

def f(x,y):
return x * y
print reduce(f,[2,4,5,7,12])

•filter()函数(过滤函数)

  filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。

例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:

def is_odd(x):
  return x % 2 == 1

然后,利用filter()过滤掉偶数:

filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果:[1, 7, 9, 17]

#利用过滤函数filter()进行删除None和空字符串

def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
l = ['test','str',None,'','','END']
print filter(is_not_empty,l)

# 利用函数filter()过滤出1~100中平方根是整数的数
import math
l = []
for x in range(1,101):
l.append(x)
def is_int(x):
r = int(math.sqrt(x))
return r * r == x
print filter(is_int,l)

或者

import math
def is_sqr(x):
  r = int(math.sqrt(x))
  return r*r==x
print filter(is_sqr, range(1, 101))

•自定义排序函数  

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序:
>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。

因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数:

def reversed_cmp(x, y):
  if x > y:
    return -1
  if x < y:
    return 1
  return 0

这样,调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序:

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]
sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。

   对字符串排序时,有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数,实现忽略大小写排序的算法。

l = ['bob','about','Zoo','Credit']
def cmp_ignore_case(s1,s2):
  u1 = s1.upper()
  u2 = s2.upper()
if u1 < u2:
  return -1
if u1 > u2:
  return 1
return 0
print sorted(l,cmp_ignore_case)

zip() 函数的使用的介绍

eval(str)     函数可以将str转换成一个表达式执行

  __import__和getattr()的使用

 #以字符串的形式导入模块和函数
 temp = 'sys'
 model = __import__(temp)
 foo = 'path'
 function = getattr(model,foo)
 print function

相关文章

  • pandas实现to_sql将DataFrame保存到数据库中

    pandas实现to_sql将DataFrame保存到数据库中

    这篇文章主要介绍了pandas实现to_sql将DataFrame保存到数据库中,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-07-07
  • python中@staticmethod方法的使用

    python中@staticmethod方法的使用

    这篇文章主要介绍了python中@staticmethod方法的使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-09-09
  • 基于python实现检索标记敏感词并输出

    基于python实现检索标记敏感词并输出

    这篇文章主要介绍了基于python实现检索敏感词并输出,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-05-05
  • Python 字符串使用多个分隔符分割成列表的2种方法

    Python 字符串使用多个分隔符分割成列表的2种方法

    本文主要介绍了Python 字符串使用多个分隔符分割成列表,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-04-04
  • 实例讲解Python编程中@property装饰器的用法

    实例讲解Python编程中@property装饰器的用法

    装饰器中蕴含着很多Python的进阶技巧,@property也不例外,比如文后会讲到的快速进行代码重构的一个例子,这里我们就来以实例讲解Python编程中@property装饰器的用法:
    2016-06-06
  • 基于PyQt5制作一个PDF文件合并器

    基于PyQt5制作一个PDF文件合并器

    PDF文件合并工具是非常好用可以把多个pdf文件合并成一个,本文将利用Python中的PyQT5模块,制作一个简易的PDF文件合并器,感兴趣的可以了解一下
    2022-03-03
  • Python 爬取携程所有机票的实例代码

    Python 爬取携程所有机票的实例代码

    这篇文章主要介绍了Python 爬取携程所有机票功能,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-06-06
  • python re库的正则表达式入门学习教程

    python re库的正则表达式入门学习教程

    这篇文章主要给大家介绍了关于python re库的正则表达式的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
    2019-03-03
  • 详解Python中四种关系图数据可视化的效果对比

    详解Python中四种关系图数据可视化的效果对比

    python关系图的可视化主要就是用来分析一堆数据中,每一条数据的节点之间的连接关系从而更好的分析出人物或其他场景中存在的关联关系。本文将制作四个不同的关系图的可视化效果,感兴趣的可以了解一下
    2022-11-11
  • PyTorch中常见损失函数的使用详解

    PyTorch中常见损失函数的使用详解

    损失函数,又叫目标函数,是指计算机标签值和预测值直接差异的函数,本文为大家整理了PyTorch中常见损失函数的简单解释和使用,希望对大家有所帮助
    2023-06-06

最新评论