python成长之路八 -- 内置函数

1,python内置函数

		内置函数
abs()	dict()	help()	min()	setattr()
all()	dir()	hex()	next()	slice()
any()	divmob()	id()	object()	sorted()
ascii()	enumerate()	input()	oct()	staticmethod()
bing()	eval()	int()	open()	str()
bool()	exec()	isinstance()	ord()	sum()
bytearray()	filter()	issubclass()	pow()	suple()
bytes()	float()	iter()	print()	tuple()
callable()	format()	len()	property()	type()
chr()	frozenset()	list()	range()	vars()
classmethod()	getattr()	locals()	repr()	zip()
compile()	globals()	map()	reversed()	__import__()
complex()	hasattr()	max()	round()
delattr()	hash()	memoryview()	set()

1.1 作用域相关

locals ：函数会以字典的类型返回当前位置的全部局部变量。

globals：函数以字典的类型返回全部全局变量。

a = 1
b = 2
print(locals())
print(globals())
# 执行结果一样

def func(argv):
    c = 2
    print(locals())
    print(globals())
func(3)
# 两个结果不一样
"""
{'argv': 3, 'c': 2}
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x058BCC90>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'D:/pythonfile/PyCharm/week4/day20.py', '__cached__': None, 'a': 1, 'b': 2, 'func': <function func at 0x05988618>}
"""

区别

1.2 其他相关

　　1.2.1 字符串类型代码的执行 eval ， exec ， complie

　　eval：执行字符串类型的代码。

print(eval("2 + 2"))  #

n = 81
print(eval("n + 4"))  #

eval("print(666)")  #

eval

　　exec:执行字符串类型的代码。

s = """for i in [1,2,3]:
    print(i)"""

exec(s)

　　compile:将字符串类型的代码编译。代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值。

'''
参数说明：　　　

1. 参数source：字符串或者AST（Abstract Syntax Trees）对象。即需要动态执行的代码段。　　

2. 参数 filename：代码文件名称，如果不是从文件读取代码则传递一些可辨认的值。当传入了source参数时，filename参数传入空字符即可。　　

3. 参数model：指定编译代码的种类，可以指定为 ‘exec’,’eval’,’single’。当source中包含流程语句时，model应指定为‘exec’；当source中只包含一个简单的求值表达式，model应指定为‘eval’；当source中包含了交互式命令语句，model应指定为'single'。
'''
>>> #流程语句使用exec
>>> code1 = 'for i in range(0,10): print (i)'
>>> compile1 = compile(code1,'','exec')
>>> exec (compile1)

>>> #简单求值表达式用eval
>>> code2 = '1 + 2 + 3 + 4'
>>> compile2 = compile(code2,'','eval')
>>> eval(compile2)

>>> #交互语句用single
>>> code3 = 'name = input("please input your name:")'
>>> compile3 = compile(code3,'','single')
>>> name #执行前name变量不存在
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#29>", line 1, in <module>
    name
NameError: name 'name' is not defined
>>> exec(compile3) #执行时显示交互命令，提示输入
please input your name:'pythoner'
>>> name #执行后name变量有值
"'pythoner'"

有返回值的字符串形式的代码用eval，没有返回值的字符串形式的代码用exec，一般不用compile。

　　1.2.2 输入输出相关 input ， print

　　input ：函数接受一个标准输入数据，返回为string类型。

　　print ： 打印输出

'''
def print(self, *args, sep=' ', end='\n', file=None): # known special case of print
    """
    print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
    file:  默认是输出到屏幕，如果设置为文件句柄，输出到文件
    sep:   打印多个值之间的分隔符，默认为空格
    end:   每一次打印的结尾，默认为换行符
    flush: 立即把内容输出到流文件，不作缓存
    """
'''

print(111,222,333,sep='*')  # 111*222*333

print(111,end='')
print(222)  #两行的结果 111222

f = open('log','w',encoding='utf-8')
print('写入文件',file=f,flush=True)

源码分析

　　1.2.3 内存相关 hash  id

　　hash ：获取一个对象（可哈希对象：int，str，Bool，tuple）的哈希值。

print(hash(12345))
print(hash(""))
print(hash("abc"))
print(hash(True))
print(hash((1,2,3)))

"""
# 执行结果：
12345
-1880833623
2074896015
1
-378539185
"""

　　id  ：用于获取对象的内存地址。

print(id(123))  #
print(id('abc'))  #

id

　　1.2.4 文件相关操作

　　open ：函数用于打开一个文件，创建一个 file 对象，相关的方法才可以调用它进行读写。

　　1.2.5 模块相关

　　__import__：函数用于动态加载类和函数 。

　　1.2.6 帮助

　　help：函数用于查看函数或模块用途的详细说明。

 """
注释：
    Define the builtin 'help'.

        This is a wrapper around pydoc.help that provides a helpful message
        when 'help' is typed at the Python interactive prompt.

        Calling help() at the Python prompt starts an interactive help session.
        Calling help(thing) prints help for the python object 'thing'.
"""
------------------------------------------------------------------
print(help(print()))
"""
Help on NoneType object:

class NoneType(object)
 |  Methods defined here:
 |
 |  __bool__(self, /)
 |      self != 0
 |
 |  __repr__(self, /)
 |      Return repr(self).
 |
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Static methods defined here:
 |
 |  __new__(*args, **kwargs) from builtins.type
 |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
"""

help

　　1.2.7 查看内置属性

　　dir：函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。如果参数包含方法__dir__()，该方法将被调用。如果参数不包含__dir__()，该方法将最大限度地收集参数信息。

　　

print(dir()) # 获取当前模块的属性列表
"""
['__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a', 'b']
"""

print(dir([]))  # 查看列表的方法
"""
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__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']
"""

dir

1.3 迭代器生成器相关

　　range：函数可创建一个整数对象，一般用在 for 循环中。

　　next：内部实际使用了__next__方法，返回迭代器的下一个项目。

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
        print(x)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

迭代器

　　iter：函数用来生成迭代器（讲一个可迭代对象，生成迭代器）。

from collections import Iterable
from collections import Iterator
l = [1,2,3]
print(isinstance(l,Iterable))  # True
print(isinstance(l,Iterator))  # False

l1 = iter(l)
print(isinstance(l1,Iterable))  # True
print(isinstance(l1,Iterator))  # True

检查迭代器

1.4 基础数据类型相关

　　1.4.1 数字相关

　　　　数据类型：

　　　　bool : 用于将给定参数转换成布尔类型，如果没有参数，返回False。

　　　　int ： 函数用于将一个字符串或数字转换为整形。

print(int())  #

print(int(''))  #

print(int(3.6))  #

print(int('',base=2))  # 将2进制的 0100 转化成十进制。结果为 4

　　　　float ：函数用于将整数和字符串转换成浮点数。

　　　　complex：函数用于创建一个值为 real + imag * j 的复数或者转化一个字符串或数为复数。如果第一个参数为字符串，则不需要指定第二个参数。

　

>>>complex(1, 2)
(1 + 2j)

>>> complex(1)    # 数字
(1 + 0j)

>>> complex("")  # 当做字符串处理
(1 + 0j)

# 注意：这个地方在"+"号两边不能有空格，也就是不能写成"1 + 2j"，应该是"1+2j"，否则会报错
>>> complex("1+2j")
(1 + 2j)

　　　　进制转换：

　　　　bin：将十进制转换成二进制并返回。

　　　　oct：将十进制转化成八进制字符串并返回。

　　　　hex：将十进制转化成十六进制字符串并返回。　　

print(bin(10),type(bin(10)))  # 0b1010 <class 'str'>
print(oct(10),type(oct(10)))  # 0o12 <class 'str'>
print(hex(10),type(hex(10)))  # 0xa <class 'str'>

　　　　数学运算：

　　　　abs：函数返回数字的绝对值。

　　　　divmod：计算除数与被除数的结果，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。

　　　　round：保留浮点数的小数位数，默认保留整数。

　　　　pow：求x**y次幂。（三个参数为x**y的结果对z取余）

　　　　sum：对可迭代对象进行求和计算（可设置初始值）。

　　　　min：返回可迭代对象的最小值（可加key，key为函数名，通过函数的规则，返回最小值）。

　　　　max：返回可迭代对象的最大值（可加key，key为函数名，通过函数的规则，返回最大值）。　　

print(abs(-5))  #

print(divmod(7,2))  # (3, 1)

print(round(7/3,2))  # 2.33
print(round(7/3))  #
print(round(3.32567,3))  # 3.326

print(pow(2,3))  # 两个参数为2**3次幂
print(pow(2,3,3))  # 三个参数为2**3次幂，对3取余。

print(sum([1,2,3]))
print(sum((1,2,3),100))

print(min([1,2,3]))  # 返回此序列最小值

ret = min([1,2,-5,],key=abs)  # 按照绝对值的大小，返回此序列最小值
print(ret)

dic = {'a':3,'b':2,'c':1}
print(min(dic,key=lambda x:dic[x]))
# x为dic的key，lambda的返回值（即dic的值进行比较）返回最小的值对应的键

print(max([1,2,3]))  # 返回此序列最大值

ret = max([1,2,-5,],key=abs)  # 按照绝对值的大小，返回此序列最大值
print(ret)

dic = {'a':3,'b':2,'c':1}
print(max(dic,key=lambda x:dic[x]))
# x为dic的key，lambda的返回值（即dic的值进行比较）返回最大的值对应的键

　　1.4.2 和数据结构相关

　　　　列表和元组

　　　　list：将一个可迭代对象转化成列表（如果是字典，默认将key作为列表的元素）。

　　　　tuple：将一个可迭代对象转化成元祖（如果是字典，默认将key作为元祖的元素）。

l = list((1,2,3))  # 元组转列表
print(l)

li = list({1,2,3})  # 集合转列表
print(li)

l = list({"k":1,"k2":2})  # 字典转列表 ['k', 'k2']
print(l)

tu = tuple({1,2,3})  #  集合转元组
print(tu)

tu = tuple([1,2,3])  # 列表转元组
print(tu)

tu = tuple({"k":1,"k2":2})  # 字典转元组 输出键
print(tu)

　　　　相关内置函数

　　　　reversed：将一个序列翻转，并返回此翻转序列的迭代器。

　　　　slice：构造一个切片对象，用于列表的切片。

ite = reversed(['a',2,3,'c',4,2])
for i in ite:
    print(i)

li = ['a','b','c','d','e','f','g']
sli_obj = slice(3)
print(li[sli_obj])

sli_obj = slice(0,7,2)
print(li[sli_obj])

　　　　字符串相关

　　　　str：将数据转化成字符串。

　　　　format:与具体数据相关，用于计算各种小数，精算等。

#字符串可以提供的参数,指定对齐方式，<是左对齐， >是右对齐，^是居中对齐
print(format('test', '<20'))
print(format('test', '>20'))
print(format('test', '^20'))

#整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None
>>> format(3,'b') #转换成二进制
''
>>> format(97,'c') #转换unicode成字符
'a'
>>> format(11,'d') #转换成10进制
''
>>> format(11,'o') #转换成8进制
''
>>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示
'b'
>>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示
'B'
>>> format(11,'n') #和d一样
''
>>> format(11) #默认和d一样
''

#浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None
>>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数
'3.141593e+08'
>>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数
'3.14e+08'
>>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示
'3.14E+08'
>>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'314159267.000000'
>>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'3.141593'
>>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数
'3.14159267'
>>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数
'3.1415926700'
>>> format(3.14e+1000000,'F')  #小数点计数法，无穷大转换成大小字母
'INF'

#g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数
>>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点
'3.1e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写
'3.14E-05'
>>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点
''
>>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点
'3.1'
>>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点
'3.14'
>>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566) #和g相同
'3.141566e-05'

　　　　bytes：用于不同编码之间的转化

s = "你好"
bs = s.encode("utf-8")
print(bs)
s1 = bs.decode("utf-8")
print(s1)
bs = bytes(s,encoding="utf-8")
print(bs)
b = "你好".encode("gbk")
print(b)
b1 =b.decode("gbk")
print(b1.encode("utf-8"))

bytes

　　　　bytearry：返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 <= x < 256。

ret = bytearray('alex',encoding='utf-8')
print(id(ret))
print(ret)
print(ret[0])
ret[0] = 65
print(ret)
print(id(ret))

bytearry

　　　　memoryview

ret = memoryview(bytes('你好',encoding='utf-8'))
print(len(ret))
print(ret)
print(bytes(ret[:3]).decode('utf-8'))
print(bytes(ret[3:]).decode('utf-8'))

　　　　ord:输入字符找该字符编码的位置

　　　　chr:输入位置数字找出其对应的字符

　　　　ascii:是ascii码中的返回该值，不是就返回/u...

# ord 输入字符找该字符编码的位置
# print(ord('a'))
# print(ord('中'))

# chr 输入位置数字找出其对应的字符
# print(chr(97))
# print(chr(20013))

# 是ascii码中的返回该值，不是就返回/u...
# print(ascii('a'))
# print(ascii('中'))

　　　　repr:返回一个对象的string形式（原形毕露）。

# %r  原封不动的写出来
# name = 'taibai'
# print('我叫%r'%name)

# repr 原形毕露
print(repr('{"name":"alex"}'))
print('{"name":"alex"}')

　　　　数据集合

　　　　dict：创建一个字典。

　　　　set：创建一个集合。

　　　　frozenset：返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。

　　相关内置函数（8）

　　　　len:返回一个对象中元素的个数。

　　　　sorted：对所有可迭代的对象进行排序操作。

L = [('a', 1), ('c', 3), ('d', 4),('b', 2), ]
sorted(L, key=lambda x:x[1])               # 利用key
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key=lambda s: s[2])            # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)    # 按降序
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]

　　　　enumerate: 枚举，返回一个枚举对象。

print(enumerate([1,2,3]))
for i,v in enumerate([1,2,3]):
    print(i,v)
for i in enumerate([1,2,3],100):
    print(i)

枚举

　　　　 all ：可迭代对象中，全部是True才是True

　　　　any ：可迭代对象中，有一个True就是True

li = [1,"",2,3,4,()]
print(all(li))  #  False

print(any(["",[],(),1]))  #  True

all any

　　　　zip ：函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

l1 = [1,2,3,4,5,6]
du1 = ("alex","太白","wusir","女神")
dic = {"name":"日天","age":28,"hobby":"tea","weight":100}
# print(zip(l1,du1,dic))  #  <zip object at 0x04C063F0>
for i in zip(l1,du1,dic):
    print(i)
"""
(1, 'alex', 'name')
(2, '太白', 'age')
(3, 'wusir', 'hobby')
(4, '女神', 'weight')
"""

拉链函数

　　　　filter ：过滤   通过你的函数，过滤一个可迭代对象，返回的是迭代器

li = [i for i in range(10)]
print(li)
def func1(x):
    return x % 2 == 0
print(list(filter(func1,li)))

def func(x):
    return x % 2 == 0
ret = filter(func,[1,2,3,4,5,6,7])
print(ret)  # <filter object at 0x05010AF0>
for i in ret:
    print(i)

过滤 .迭代器

　　　　map ：会根据你提供的函数对指定序列做映射。

li = [1,2,3,4]
def func(x): return x ** 2  # 计算数的平方
print(list(map(func,li)))  # 迭代器转化成列表

# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
l1 = [1,2,3]
l2 = [4,5,6]
def func(x,y):
    return x+y
print(list(map(func,l1,l2)))

map

比较重要的内置函数：

　　print，sum，reversed

　　都能调用外部函数的：min  max  map  sorted  filter  zip　　*****

2, 匿名函数 （lambda 表达式）

　　　　-- 为了解决那些功能很简单的需求而设计的一句话函数。

匿名函数 ：普通函数  有且只有返回值的函数才可以用匿名函数进行简化，一行函数。

　

#这段代码
def calc(n):
    return n**n
print(calc(10))

#换成匿名函数
calc = lambda n:n**n
print(calc(10))

普通函数转匿名函数

　　　　匿名函数格式说明：

　　　　　　函数名 = lambda 参数 ：返回值

　　　　　　1，参数可以有多个，用逗号隔开。

　　　　　　2，匿名函数不管逻辑多复杂，只能有一行，且逻辑执行结束后的内容就是返回值。

　　　　　　3，返回值和正常的函数一样可以是任意数据类型。

　　　　　　4，匿名函数不单独使用，多与内置函数结合。

　　匿名函数的调用和正常函数的调用没什么分别，也是函数名（参数）。　

　　　　相关题目:

# 1,按照下面元组里元组的第二个元素从小到大排序。
l1 = [(1,100),(2,18),(4,250),(3,500)]
print(sorted(l1,key=lambda x : x[1]))

# 2，利用内置函数匿名函数将dic按照值进行排序。
dic={'k1':10,'k2':100,'k3':30}
print(sorted(dic,key = lambda x : dic[x]))
print(sorted(dic.items(),key = lambda x:x[1]))

def func(x):
    return dic[x]
print(sorted(dic,key = func))

# 3,利用内置函数匿名函数 计算列表的每个数的2倍。
l2 = [1,5,7,4,8]
print(list(map(lambda x:x*2,l2)))

# 4,利用内置函数匿名函数，将值大于10的留下来。
l3 = [5,8,11,9,15]
print(list(filter(lambda x:x>10,l3)))

题目及解答

　　　　

3, 递归函数

递归函数：在一个函数里在调用这个函数本身。

递归的最大深度：998

def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
foo(1)

998理论

由此我们可以看出，未报错之前能看到的最大数字就是998.当然了，997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值，我们当然还可以通过一些手段去修改它：

import sys
print(sys.setrecursionlimit(100000))

修改递归深度

我们可以通过这种方式来修改递归的最大深度，刚刚我们将python允许的递归深度设置为了10w，至于实际可以达到的深度就取决于计算机的性能了。不过我们还是不推荐修改这个默认的递归深度，因为如果用997层递归都没有解决的问题要么是不适合使用递归来解决要么是你代码写的太烂了～～～

递归示例讲解

现在你们问我，alex老师多大了？我说我不告诉你，但alex比 egon 大两岁。

你想知道alex多大，你是不是还得去问egon？egon说，我也不告诉你，但我比武sir大两岁。

你又问武sir，武sir也不告诉你，他说他比太白大两岁。

那你问太白，太白告诉你，他18了。

这个时候你是不是就知道了？alex多大？

1	金鑫	18
2	武sir	20
3	egon	22
4	alex	24

你为什么能知道的？

首先，你是不是问alex的年龄，结果又找到egon、武sir、太白，你挨个儿问过去，一直到拿到一个确切的答案，然后顺着这条线再找回来，才得到最终alex的年龄。这个过程已经非常接近递归的思想。我们就来具体的我分析一下，这几个人之间的规律。

age(4) = age(3) + 2
age(3) = age(2) + 2
age(2) = age(1) + 2
age(1) = 40

那这样的情况，我们的函数怎么写呢？

def age(n):
    if n == 1:
        return 40
    else:
        return age(n-1)+2

print(age(4))