鲁达 本文纲要
Python 作为一门高级编程语言，为我们提供了许多方便易用的内置函数，节省了不少开发应用的时间。目前，Python 3.7 共有 69 个内置函数，一些是我们耳熟能详的函数，另一些却不是很常见，这里主要介绍一些新手必备函数及其用法。
为了便于说明，我把这些内置函数粗略地分为六大类：
- 输入输出： print() open() input()
- 迭代相关： enmuerate() zip()
- 序列属性： sum() max() min() len()
- 操作序列： sorted() reversed() range()
- 对象属性：dir() id() isinstance() type()
- 映射类型：eval() map() slice()
输入输出
print 函数将对象输出至控制台
print(*objects, sep=' ', end='\n', file= , flush=False)*objects 为可变参数，可以接受任意多个对象。sep 参数表示输出对象之
间的分隔符，默认为空格。
>>> print('Python', '高效编程') Python 高效编程分隔符为'*':
>>> print('Python', '高效编程', sep = '*') Python*高效编程格式化输出字符串的三种方式：
name = 'Python高效编程' fmt1 = f'公众号：{name}' fmt2 = '公众号：{}'.format(name) fmt3 = '公众号：%s' %name print(fmt1) print(fmt2) print(fmt3) # 公众号：Python高效编程open 函数打开文件并返回文件对象
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline= None, closefd=True, opener=None)file 为文件地址，mode 为打开文件的模式，默认为 'r'，表示读取文件，常用的还有：'w' 表示写入文件、'b' 表示以二进制形式打开。
常用上下文管理器 with 打开文件，f.read( ) 读取全部内容，f.readline() 读取一行内容。
with open(';, 'r') as f: text1 = f.read() with open(';, 'r') as f: text2 = '' line = f.readline() while line: text2 += line line = f.readline() assert text1 == text2 print(text1) ############### 输出内容： Python 高效编程 Python 高效编程 Python 高效编程 Python 高效编程 ###############有时候，我们读取文件还会遇到乱码问题，可以指定编码格式：
当文件中有中文的时候，使用 'utf-8' 编码会导致异常：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb8 in position 7: invalid start byte
with open(';, 'r', encoding='utf-8') as f: text1 = f.read()这时候，我们可以尝试 'gb2312' 或者 'gbk' 编码来打开含有中文字符的文件。这时，便可以成功打开文件。
with open(';, 'r', encoding='gb2312') as f: text1 = f.read() with open(';, 'w', encoding='gbk') as f: f.write('Python高效编程')input 函数获取控制台输入
input([prompt])input 可接受字符串为参数，提示用户输入。
>>> s = input('请输入公众号名称：') 请输入公众号名称：Python高效编程 >>> s 'Python高效编程'迭代相关
enumerate 函数返回元素的序号与对应值
enumerate(iterable, start=0)iterable 参数表示可迭代对象，start 参数是元素序号的起点，默认为 0。
enumerate 函数的等价形式如下：
def enumerate(sequence, start=0): n = start for elem in sequence: yield n, elem n += 1 seq = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] for i, elem in enumerate(seq): print(i, elem)zip 函数用于同时迭代多个对象
zip(*iterables)*iterable 可以接受任意多个可迭代对象
a = ["**", '**', '**'] b = ['微信公众号', '关注', 'Python高效编程'] c = a print('#'*20) for i, j, k in zip(a, b, c): print(i, j, k) print('#'*20) #################### ** 微信公众号 ** ** 关注 ** ** Python高效编程 ** ####################序列属性
- 序列最大值：max
- 序列最小值：min
- 序列的和： sum
- 序列长度： len
基本用法：向这四个函数中传入序列，可以得到对应属性。
import random random.seed(21) seq = [random.randint(0, 100) for i in range(10)] print(seq) # [21, 53, 88, 53, 81, 36, 61, 27, 60, 65] print(max(seq)) # 88 print(min(seq)) # 21 print(sum(seq)) # 545 print(len(seq)) # 10作为内置函数，可以直接传入生成器（不需要括号）作为参数：
import random random.seed(21) num = max(0, 100) for i in range(10)) print(num) # 88可传入 key 参数，作为比较大小的依据，相当于把序列中每一个元素 item 先传入函数 key 中，将函数返回的数值作为判断对象大小的依据。
def foo(x): return 1. / x max(seq, key = foo) # 21对于我们自定义的类型，必须实现特殊方法，才能进行 len 等操作。
__len__ 代表：len 操作，__eq__ 代表：= 操作，__lt__ 代表 < 操作。
class foo: def __init__(self, num, seq): = num = seq def __len__(self): return len() def __eq__(self, other): return == o def __lt__(self, other): return < o >>> f1 = foo(18, [1, 4, 6]) >>> f2 = foo(21, [1, 7, 9, 10]) >>> f1 < f2 True >>> f1 > f2 False >>> f1 == f2 False >>> f3 = foo(18, [9, 9, 0, 7]) >>> f1 == f3 True >>> len(f1) 3 >>> len(f2) 4操作序列
range 函数生成序列
range(start, stop[, step])- start 可选参数，默认为 0 ，表示序列起点
- stop 必选参数，表示序列终点，不包括终点
- step 可选参数，序列的步长，默认为 1
range 函数生成的对象可以迭代，和列表很类似，_ 表示废弃变量（为了避免污染变量环境）：
for _ in range(3): print('Python高效编程')reversed 函数可以将序列逆置
reversed 可以将序列逆置，包括元组、字符串、列表。对于列表和字符串的逆置，使用 list[::-1] 或者slice()更加方便。
import random random.seed(21) seq = [random.randint(0, 100) for i in range(10)] print(seq) # [21, 53, 88, 53, 81, 36, 61, 27, 60, 65] reversed(seq) print(list(reversed(seq))) # [65, 60, 27, 61, 36, 81, 53, 88, 53, 21]字符串逆置：
>>> a = 'Python高效编程' >>> a[::-1] '程编效高nohtyP' >>> ''.join(reversed('Python高效编程')) '程编效高nohtyP'sorted 函数可以对序列进行排序
sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)sorted 不同于 li 操作（原地排序），返回一个新的有序序列，原序列保持不变。* 表示仅限关键字参数(keyword-only)，也就是说，key、reverse 参数只能通过关键字传参，而不能通过位置传参。reverve 参数表示逆置操作，key 与之前 len 中的 key 参数类似，是函数排序的依据。
>>> sorted([9, 6, 2, 3, 6]) [2, 3, 6, 6, 9]对象属性
- dir 函数返回属性列表
- id 函数返回对象地址
- isinstance 判断对象的类型
- type 返回对象的类型
映射类型
- eval 解除引号的束缚
- map 应用函数于单个对象
- slice 生成切片
eval 可以去除字符串的单引号，从而获取引号内部内容。下面的演示展示了，如何使用 eval 函数获取字符串中的字典：
>>> info = '{"name": "LiHua", "age": 12}' >>> eval(info) {'name': 'LiHua', 'age': 12} >>> info_dict = eval(info) >>> type(info_dict) dictmap 将传进来的函数应用于序列中的每一个元素，并返回迭代器。
map(function, iterable, ...)举例来说,map 就是对 seq 列表中的每一个元素 item 进行 int 操作(int(item))。匿名函数同理，就是对序列中的每一个元素进行加 2 的操作。
>>> seq = [1.5, 4.5, 9.1] >>> list(map(int, seq)) [1, 4, 9] >>> list(map(lambda x: x + 2, seq)) [3.5, 6.5, 11.1]slice 函数为切片操作命名，使得切片操作更加清晰明了。
slice(start, stop[, step])start 为起点，stop 为终点，step 为步长。使用该操作，使得截取有规律的文本内容变得很轻松。特别是长文本，使用 slice 函数更加清晰易懂。
>>> text = '微信公众号 Python高效编程' >>> name = slice(0, 6) >>> text[name] 微信公众号 >>> content = slice(6, 16) >>> text[content] Python高效编程这篇文章到此结束了，大家可以趁热打铁，多多练习。觉得不过瘾的小伙伴，可以打开历史文章继续学下去。
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