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python中运行函数 python运行函数代码

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Python中冷门但非常好用的内置函数Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好python中运行函数了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型 。这个模块实现python中运行函数了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择 。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器 ， 实现python中运行函数了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器，也就是python中运行函数我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读 。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit]= 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了 。
elements()
返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次 。元素会按首次出现的顺序返回 。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它 。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序 。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素 。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回 。你可以按任意顺序返回答案 。
输入：words = ["bella", "label", "roller"]
输出：["e", "l", "l"]
输入：words = ["cool", "lock", "cook"]
输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决 。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作 ， 比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序 。这时候就需要用到sorted() ， 它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表
对列表升序操作：
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则 ， 按字符串长度来排序：
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
【python中运行函数 python运行函数代码】 # 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False 。元素除了是 0、空、None、False外都算True 。注意：空元组、空列表返回值为True 。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素
False
all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple ， 存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0 ， False 。如果全为空，0，False，则返回Falsepython中运行函数；如果不全为空，则返回True 。
F-strings
在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings ， F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单 。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~
python怎么单独运行某个函数？答: 我所知道的有两种方法 。
第1种方法就是使用Jupyter编写Python代码，把不同的内容编写在不同的代码块里面，这样的话我们就可以单独运行某一个代码块，而不需运行整个文件；
使用Python进行代码编写时，将其设置为科学模式，并在函数前面添加#%%标志，然后也可以达到一个一个代码块的效果 。企业可以单独运行某一个部分 。
希望能够帮助到你 。
Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时 ， 就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数 ， 往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数 。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）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
当我们使用zip()函数时 ， 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 。
在Python中使用字符串调用函数已有字符串形式的函数名称，那么如何调用这个函数呢？
通过调用内置函数locals()和globals()返回的字典对象，就可以可以获得名称与对象的映射关系 。其中，locals()仅在全局范围内调用时可以获得函数对象 。我们来看以下的例子 。
需要注意的是，使用上述方法通过字符串调用函数时，为了系统的安全，防止执行任意函数，需要对函数名做一些处理，也就是使用统一的前缀为这些函数命名 。例如在上述例子中，使用前缀cmd_ 函数名的形式定义函数（cmd_help，cmd_sum） 。
在传入函数名字符串时，只传入函数名的后半部分（如"help","sum"），由程序添加前缀后组成完整的函数名，再调用该函数 。
对于类的成员函数 ， 则可以使用getattr()获得类成员函数 。
上述代码通过字符串调用了类成员函数，与前一段代码执行的结果相同 。
此外 ， 还可以使用字典将字符串与函数对应起来调用，缺点就是每增加一个函数需要相应在字典对象中添加相应的键值 ， 增加代码维护工作量 。
以上代码在Python 3.6以上运行通过 。
python中运行函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python运行函数代码、python中运行函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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