內置函數

all(iteralble) 如果可迭代對象內的所有元素的bool值為真，那么返回真，如果這個可迭代對象是空，也返回真。

all([1,2,3,4]) # return True all([]) # return True all([None, 1, 'a']) # return False

any(iterable) 和 all(iteralble) 類似，只是只要有一個元素為真，那么就是真

bytes(obj) 將一個對象轉為字節

bytes('abc',encoding='utf-8') # b'abc' bb = bytes([1,2,3,4]) # b'\x01\x02\x03\x04'

callable(obj) 對象是否可調用，返回True/False 注意，所有的類都是可調用的，因為類的實例都有一個__call__() 方法

chr(i) 數字轉字符；ord(c) 字符轉編碼

dir(obj) 查看對象的所有屬性/方法

help(obj) 查看幫助文檔

divmod(x, y) return the tuple (x//y, x%y) 商和余。例如，計算網頁需要分多少頁顯示：

def count(x, y):res = divmod(x, y)if res[1] > 0:return res[0]+1return res[0] # 假設有200條評論，每頁顯示50，需要多少頁 print(count(200, 50)) # 結果 5

enumerate(iterable obj) 迭代取值，返回元組（索引，元素）組成的新的可迭代對象（可以用for i in 或 list 來取值）。如果對象類型是dict，元組形式就是（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() 創建一個不可變的集合

isinstance(obj, class) 判斷對象的類型，返回True/False

pow(x, y, z) 對x進行y的冪運算然后除z取余：x**y%z

reversed() 反轉，返回一個可迭代對象list(reversed('abc')) # ['c', 'b', 'a']

round(float, 保留的小數位） round(9.2356, 3) # 9.236

slice(x, y, z) 創建一個切片對象

x = slice(0,5,2) # 創建一個切片對象x l = [1,2,3,4,5,6] print(l[x]) # [1, 3, 5]

sorted(iterable, reverse=False) 排序返回一個列表

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) 拉鏈函數，返回一個zip obj（迭代器，可通過list或for i in 取值），左邊序列的的元素對應右邊序列的唯一元素，結合為元組。

s = 'abcde' l = [1,2,3,4,5,6,] print(list(zip(s, l))) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)]

匿名函數lambda

基本形式：

lambda: args : expression ，表達式的結果就是函數的return value

func = lambda x:x*2 func(2) # 也可以這樣來調用 lambda x : x < 3 # 返回True/False

why lambda?

定義一個有名函數時def func():pass，只要名字不被刪除，就一直占著內存。如果只用一次，用完了還要del func。 但是lambda匿名函數，只是一個內存地址，沒有綁定變量名，會被回收。另外，簡單的函數用lambda寫更方便。

lambda和內置函數map, reduce, filter,max的應用

map 映射：map(函數, 序列)

map迭代序列，將元素傳給函數，將函數返回的結果組成map obj這個迭代器，可以用list或for循環來查看。

m = map(lambda x : x*2, [1, 2, 3, 4]) print(list(m)) # [2, 4, 6, 8]

reduce 合并：reduce(函數，序列，初始值）

在python3中使用reduce函數需要 from functools import reduce 導入。

from functools import reduce print(reduce(lambda x,y : x+y, range(100))) # reduce循環序列的元素，讓函數每次接收兩個元素， # 返回的結果再和序列的下一個元素作累積計算

filter 過濾：filter(函數，序列）

循環序列的元素，讓函數判定元素的bool值，如果為真，返回元素組成的filter obj 迭代器對象。

print(list(filter(lambda x : x > 0, [-3, -5, 2, 1]))) # [2, 1]

max

用max函數找出一個字典中的最大值。

# 找出分數最高的那位同學 d = {'Ayhan': 100, 'Seb': 98, 'Tom': 97, 'Ronin': 98} res = zip(d.values(), d.keys()) # max() 遵循迭代器協議，如果傳入的字典，那么比較key的大小。所以用zip處理一下。 print(max(res)) # (100, 'Ayhan')

max(dict, key=func) max函數中的key可以指定比較的對象。循環字典得到key，把字典key傳給key的函數處理后得到的返回值，再作比較。注意，max的key和字典的key不同。上面的栗子可以改寫：

d = {'Ayhan': 100, 'Seb': 98, 'Tom': 97, 'Ronin': 98} print(max(d, key = lambda x : d[x])) # Ayhan

迭代器協議

很多內置函數都是遵循迭代器協議的，上面的函數：filter()、map()、reduce()、max()、min()、list()、for i in iterable。遵循迭代器協議的函數能對可迭代對象就行迭代。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的内置函数与lambda匿名函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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