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python移植函数 python3移植

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python语言中可以调用的函数有哪些？Python语言中有很多内置函数和标准库函数可以直接调用 ， 同时还可以自定义函数和调用其他模块中的函数 。以下是一些常用的Python内置函数和标准库函数：
数学函数：abs(), pow(), round(), max(), min(), math库中的sin(), cos(), tan(), pi等函数 。
字符串函数：len(), str(), int(), float(), ord(), chr(), upper(), lower(), replace(), split()等函数 。
列表函数：append(), extend(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse()等函数 。
文件操作函数：open(), read(), write(), close()等函数 。
时间和日期函数：time(), sleep(), strftime()等函数 。
正则表达式函数：re.compile(), re.search(), re.match(), re.sub()等函数 。
网络编程函数：socket库中的socket(), bind(), listen(), accept()等函数 。
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python移植函数 ， 即没有名称python移植函数的函数 。它只是一个表达式 ， 函数体比def简单很多 。当python移植函数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 。
Lamdbapython移植函数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python移植函数他支持迭代对象;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 。
我写了一个函数,如何在python中调用Python的特色简单 Python是一种代表简单主义思想的语言 。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一 。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身 。易学 就如同你即将看到的一样 ， Python极其容易上手 。前面已经提到了，Python有极其简单的语法 。免费、开源 Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一 。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中 。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念 。这是为什么Python如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的 。高层语言 当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节 。可移植性 由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上） 。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行 。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC！ 解释性 这一点需要一些解释 。一个用编译性语言比如C或C写的程序可以从源文件（即C或C语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码 ， 即0和1） 。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成 。当你运行你的程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行 。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码 。你可以直接从源代码 运行 程序 。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式 ， 然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行 。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单 。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上 ， 它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植 。面向对象 Python即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程 。在 面向过程 的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的 。在 面向对象 的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的 。与其他主要的语言如C和Java相比 ， Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程 。可扩展性 如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C编写，然后在你的Python程序中使用它们 。可嵌入性 你可以把Python嵌入你的C/C程序 ， 从而向你的程序用户提供脚本功能 。丰富的库 Python标准库确实很庞大 。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作 。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的 。这被称作Python的“功能齐全”理念 。除了标准库以外 ， 还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等 。
python如何导入函数python的内建函数即是python自带的函数，这种函数不需要定义 ， 并且不同的内建函数具有不同的功能，可以直接使用 。
以下是部分内建函数用法及说明
1、abs()，返回数字的绝对值 。
【python移植函数 python3移植】2、all() ， 如果集合中所有元素是true或集合为空集合，返回True 。
3、any()，如果集合中有一项元素是true，返回True；空集合为False
4、ascii() ， 返回一个表示对象的字符串 。
5、bin()，将整数转换为前缀为“0b”的二进制字符串 。
6、bool()，返回一个布尔值 ， 即True或者之一False 。
7、bytearray(),返回一个新的字节数组 。
8、callable（对象）判断对象参数是否可被调用（可被调用指的是对象能否使用()括号的方法调用）
9、chr()，返回表示Unicode代码点为整数i的字符的字符串 。与ord()函数相反 。
推荐学习《python教程》
10、classmethod，将方法转换为类方法 。
11、compile，将源代码编译为代码或AST对象 。代码对象可以由exec()或执行eval() 。source可以是普通字符串，字节字符串或AST对象 。
12、dic（） ， 创建一个字典
13、divmod（a，b），将两个数作为参数，并在使用整数除法时返回由商和余数组成的一对数
14、enumerate（iterable ， start = 0）
enumerate是枚举、列举的意思
对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值
enumerate多用于在for循环中得到计数
15、eval，将一个字符串变为字典
16、exec（object [，globals[， locals]]）exec语句用来执行储存在字符串或文件中的Python语句
17、filter（功能，可迭代）
filter函数用于过滤序列
filter()把传入的函数依次作用于每个元素 ， 然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素 。
如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数这篇文章主要介绍python移植函数了Python函数式编程指南(一)python移植函数：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子python移植函数你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量 ， 而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的 。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i]0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来 ， 俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜 。然而，“过滤”这个动作是很常见的 ， 为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现 。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单 。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰 ， 更可读 。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图 。另外，因为避开了索引 ， 使得代码中不太可能触发下标越界这种异常 ， 除非你手动制造一个 。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数 。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处 。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数 。大部分情况下外部作用域指的是外部函数 。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用” 。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值 。闭包使函数更加灵活和强大 。即使程序运行至离开外部函数 ， 如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖 。回到刚才过滤数集的例子 。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制 。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return valself.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter 。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval 。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: nminval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量 。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持 。在Python2.x中 ， 闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏 。Python 3.x中新加入了一个关键字nonlocal 以支持修改绑定变量 。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量 。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分 。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度 。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容 ， 所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常 。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本 。递归递归是另一种取代循环的方法 。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到 。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归 。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归 。这一系列短文中都不会关注递归的使用 。第一节完
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