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python内建函数原理 python内置函数及作用

IT技术函数

python、什么是内建函数python内建函数总结
1. abs(x)
abs()函数返回数字（可为普通型、长整型或浮点型）的绝对值 。如果给出复数，返回值就是该复数的模 。例如：
print abs(-2,4)
2.4
print abs(4 2j)
4.472135955
2. apply(function,args[,keywords])
apply()函数将args参数应用到function上 。function参数必须是可调用对象（函数、方法或其他可调用对象） 。args参数必须以
序列形式给出 。列表在应用之前被转换为元组 。function对象在被调用时，将args列表的内容分别作为独立的参数看待 。例如：
apply(add,(1,3,4))
等价于
add(1,3,4)
在以列表或元组定义了一列参数，且需要将此列表参数分别作为个个独立参数使用的情况下 ， 必须使用apply()函数 。在要把变长参数列应用到已函数上时，apply()函数非常有用 。
可选项keywords参数应是个字典，字典的关键字是字符串 。这些字符串在apply()函数的参数列末尾处给出，它们将被用作关键字参数 。
3. buffer(object[,offset[,size]])
如果object对象支持缓存调用接口buffer()函数就为object对象创建一个新缓存 。这样的对象包括字符串、数组和缓存 。该新缓存通过使用从
offset参数值开始知道该对象末尾的存储片段或从offset参数值开始直到size参数给出的尺寸为长度的存储片段来引用object对象 。如果没
给出任何选项参数，缓存区域就覆盖整个序列，最终得到的缓存对象是object对象数据的只读拷贝 。
缓存对象用于给某个对象类型创建一个更友好的接口 。比如，字符串对象类型通用缓存对象而变得可用，允许逐个字节地访问字符串中的信息 。
4. callable(object)
callable()函数在object对象是可调用对象的情况下，返回真(true)；否则假(false)，可调用对象包括函数、方法、代码对象、类（在调用时返回新的实例）和已经定义‘调用’方法的类实例
5. chr(i)
chr()函数返回与ASCII码i相匹配的一个单一字符串 ， 如下例所示：
print chr(72) chr(101) chr(108) chr(111)
hello
chr()函数是ord()函数的反函数，其中ord()函数将字符串转换回ASCII整数码，参数i的取值应在0~255范围内 。如果参数i的取值在此范围之外，将引发ValueError异常 。
6. cmp(x,y)
cmp()函数比较x和y这两个对象，且根据比较结果返回一个整数 。如果xy，则返回正数 。请注意，此函数特别用来比较数值大?。?而不是任何引用关系，因而有下面的结果：
a=99
b=int('99')
cmp(a,b)
7. coerce(x,y)
coerce()函数返回一个元组，该元组由两个数值型参数组成 。此函数将两个数值型参数转换为同一类型数字，其转换规则与算术转换规则一样 。一下是两个例子：
a=1
b=1.2
coerce(a,b)
(1.0,1.2)
a=1 2j
b=4.3e10
coerce(a,b)
((1 2j),(43000000000 0j))
8 compile(string,filename,kind)
compile()函数将string编译为代码对象，编译生成的代码对象接下来被exec语句执行，接着能利用eval()函数对其进行求值 。
filename参数应是代码从其中读出的文件名 。如果内部生成文件名，filename参数值应是相应的标识符 。kind参数指定string参数中所含代码的类别 。
举例如下：
a=compile(‘print “Hello World”’,’’,’single’)
exec(a)
Hello World
eval(a)
Hello World
9. complex(real,[image])
Complex()函数返回一个复数，其实部为real参数值 。如果给出image参数的值 ， 则虚部就为image；如果默认image参数，则虚部为0j 。
10. delattr(object,name)
delattr()函数在object对象许可时 ， 删除object对象的name属性 ， 此函数等价于如下语句：
del object.attr
而delattr()函数允许利用编程方法定义来定义object和name参数，并不是在代码中显示指定 。
Python基础之常见内建函数map() 函数接受两个参数python内建函数原理，一个是函数 ， 一个是可迭代对象（Iterable）, map 将传入python内建函数原理的函数依次作用到可迭代对象的每一个元素，并把结果作为迭代器(Iterator)返回 。
举例说明，有一个函数 f(x)=x^2，要把这个函数作用到一个list [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 上python内建函数原理：
运用简单的循环可以实现：
运用高阶函数 map() ：
结果 r 是一个迭代器，迭代器是惰性序列，通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list。
如果要把这个list所有数字转为字符串利用 map() 就简单了：
小练习：利用 map() 函数，把用户输入的不规范的英文名字变为首字母大写其python内建函数原理他小写的规范名字 。输入 ['adam', 'LISA', 'barT'] ,输出 ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
reduce() 函数也是接受两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象， reduce 将传入的函数作用到可迭代对象的每个元素的结果做累计计算 。然后将最终结果返回 。
【python内建函数原理 python内置函数及作用】效果就是： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
举例说明，将序列 [1,2,3,4,5] 变换成整数 12345 ：
小练习：编写一个 prod() 函数，可以接受一个 list 并利用 reduce 求积：
map() 和 reduce() 综合练习：编写 str2float 函数，把字符串 '123.456' 转换成浮点型 123.456
filter() 函数用于过滤序列，filter() 也接受一个函数和一个序列 ， 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 。
举例说明，删除list中的偶数:
小练习：用 filter() 求素数
定义一个筛选函数：
定义一个生成器不断返回下一个素数：
打印100以内素数：
python内置的 sorted() 函数可以对list进行排序：
sorted() 函数也是一个高阶函数，还可以接受一个 key 函数来实现自定义排序：
key 指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据 key 函数返回的结果进行排序.
默认情况下 ， 对字符串排序 ， 是按照ASCII的大小比较的 ， 由于'Z''a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面 。如果想忽略大小写可都转换成小写来比较：
要进行反向排序 ， 不必改动key函数 ， 可以传入第三个参数 reverse=True ：
小练习：假设python内建函数原理我们用一组tuple表示学生名字和成绩： L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]。用sorted()对上述列表分别按c成绩从高到低排序：
运用匿名函数更简洁：
Python 里为什么函数可以返回一个函数内部定义的函数“在Python中python内建函数原理 ， 函数本身也是对象”
这一本质 。那不妨慢慢来，从最基本的概念开始，讨论一下这个问题：
1. Python中一切皆对象
这恐怕是学习Python最有用的一句话 。想必你已经知道Python中的list, tuple, dict等内置数据结构，当你执行：
alist = [1, 2, 3]
时 ， 你就创建python内建函数原理了一个列表对象 ， 并且用alist这个变量引用它：
当然你也可以自己定义一个类:
class House(object):
def __init__(self, area, city):
self.area = area
self.city = city
def sell(self, price):
[...]#other code
return price
然后创建一个类的对象：
house = House(200, 'Shanghai')
OK，你立马就在上海有了一套200平米的房子 ， 它有一些属性(area, city)，和一些方法(__init__, self)：
2. 函数是第一类对象
和list, tuple, dict以及用House创建的对象一样，当你定义一个函数时，函数也是对象：
def func(a, b):
return a b
在全局域，函数对象被函数名引用着，它接收两个参数a和b，计算这两个参数的和作为返回值 。
所谓第一类对象 ， 意思是可以用标识符给对象命名，并且对象可以被当作数据处理 ， 例如赋值、作为参数传递给函数 ， 或者作为返回值return 等
因此，你完全可以用其他变量名引用这个函数对象：
add = func
这样 ， 你就可以像调用func(1, 2)一样，通过新的引用调用函数了：
print func(1, 2)
print add(1, 2)#the same as func(1, 2)
或者将函数对象作为参数，传递给另一个函数：
def caller_func(f):
return f(1, 2)
if __name__ == "__main__":
print caller_func(func)
可以看到，
函数对象func作为参数传递给caller_func函数，传参过程类似于一个赋值操作f=funcpython内建函数原理；
于是func函数对象，被caller_func函数作用域中的局部变量f引用，f实际指向了函数func；cc
当执行return f(1, 2)的时候，相当于执行了return func(1, 2)；
因此输出结果为3 。
3. 函数对象 vs 函数调用
无论是把函数赋值给新的标识符，还是作为参数传递给新的函数 ， 针对的都是函数对象本身，而不是函数的调用 。
用一个更加简单 ， 但从外观上看，更容易产生混淆的例子来说明这个问题 。例如定义了下面这个函数：
def func():
return "hello,world"
然后分别执行两次赋值：
ref1 = func#将函数对象赋值给ref1
ref2 = func()#调用函数，将函数的返回值("hello,world"字符串)赋值给ref2
很多初学者会混淆这两种赋值 ， 通过Python内建的type函数，可以查看一下这两次赋值的结果：
In [4]: type(ref1)
Out[4]: function
In [5]: type(ref2)
Out[5]: str
可以看到，ref1引用了函数对象本身，而ref2则引用了函数的返回值 。通过内建的callable函数 ， 可以进一步验证ref1是可调用的，而ref2是不可调用的：
In [9]: callable(ref1)
Out[9]: True
In [10]: callable(ref2)
Out[10]: False
传参的效果与之类似 。
4. 闭包LEGB法则
所谓闭包，就是将组成函数的语句和这些语句的执行环境打包在一起时，得到的对象
听上去的确有些复杂，还是用一个栗子来帮助理解一下 。假设我们在foo.py模块中做了如下定义：
#foo.py
filename = "foo.py"
def call_func(f):
return f()#如前面介绍的，f引用一个函数对象，然后调用它
在另一个func.py模块中，写下了这样的代码：
#func.py
import foo#导入foo.py
filename = "func.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
if __name__ == "__main__":
print foo.call_func(show_filename)#注意：实际发生调用的位置，是在foo.call_func函数中
当我们用python func.py命令执行func.py时输出结果为：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
filename:func.py
很显然show_filename()函数使用的filename变量的值，是在与它相同环境(func.py模块)中定义的那个 。尽管foo.py模块中也定义了同名的filename变量，而且实际调用show_filename的位置也是在foo.py的call_func内部 。
而对于嵌套函数，这一机制则会表现的更加明显：闭包将会捕捉内层函数执行所需的整个环境：
#enclosed.py
import foo
def wrapper():
filename = "enclosed.py"
def show_filename():
return "filename: %s" % filename
print foo.call_func(show_filename)#输出：filename: enclosed.py
实际上，每一个函数对象，都有一个指向了该函数定义时所在全局名称空间的__globals__属性：
#show_filename inside wrapper
#show_filename.__globals__
{
'__builtins__': module '__builtin__' (built-in),#内建作用域环境
'__file__': 'enclosed.py',
'wrapper': function wrapper at 0x7f84768b6578,#直接外围环境
'__package__': None,
'__name__': '__main__',
'foo': module 'foo' from '/home/chiyu/foo.pyc',#全局环境
'__doc__': None
}
当代码执行到show_filename中的return "filename: %s" % filename语句时 ， 解析器按照下面的顺序查找filename变量：
Local - 本地函数(show_filename)内部，通过任何方式赋值的 ， 而且没有被global关键字声明为全局变量的filename变量；
Enclosing - 直接外围空间(上层函数wrapper)的本地作用域 ， 查找filename变量(如果有多层嵌套 ， 则由内而外逐层查找，直至最外层的函数)；
Global - 全局空间(模块enclosed.py)，在模块顶层赋值的filename变量；
Builtin - 内置模块(__builtin__)中预定义的变量名中查找filename变量；
在任何一层先找到了符合要求的filename变量 ， 则不再向更外层查找 。如果直到Builtin层仍然没有找到符合要求的变量 ， 则抛出NameError异常 。这就是变量名解析的：LEGB法则 。
总结：
闭包最重要的使用价值在于：封存函数执行的上下文环境；
闭包在其捕捉的执行环境(def语句块所在上下文)中，也遵循LEGB规则逐层查找 ， 直至找到符合要求的变量，或者抛出异常 。
5. 装饰器语法糖(syntax sugar)
那么闭包和装饰器又有什么关系呢python内建函数原理？
上文提到闭包的重要特性：封存上下文，这一特性可以巧妙的被用于现有函数的包装，从而为现有函数更加功能 。而这就是装饰器 。
还是举个例子，代码如下：
#alist = [1, 2, 3, ..., 100]-- 1 2 3 ... 100 = 5050
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x y, alist)
我们定义了一个函数lazy_sum，作用是对alist中的所有元素求和后返回 。alist假设为1到100的整数列表：
alist = range(1, 101)
但是出于某种原因，我并不想马上返回计算结果，而是在之后的某个地方，通过显示的调用输出结果 。于是我用一个wrapper函数对其进行包装：
def wrapper():
alist = range(1, 101)
def lazy_sum():
return reduce(lambda x, y: x y, alist)
return lazy_sum
lazy_sum = wrapper()#wrapper() 返回的是lazy_sum函数对象
if __name__== "__main__":
lazy_sum()#5050
这是一个典型的Lazy Evaluation的例子 。我们知道，一般情况下，局部变量在函数返回时，就会被垃圾回收器回收，而不能再被使用 。但是这里的alist却没有，它随着lazy_sum函数对象的返回被一并返回了(这个说法不准确，实际是包含在了lazy_sum的执行环境中，通过__globals__) ， 从而延长了生命周期 。
当在if语句块中调用lazy_sum()的时候，解析器会从上下文中(这里是Enclosing层的wrapper函数的局部作用域中)找到alist列表，计算结果，返回5050 。
当你需要动态的给已定义的函数增加功能时 ， 比如：参数检查，类似的原理就变得很有用：
def add(a, b):
return a b
这是很简单的一个函数：计算a b的和返回，但我们知道Python是 动态类型 强类型 的语言，你并不能保证用户传入的参数a和b一定是两个整型，他有可能传入了一个整型和一个字符串类型的值：
In [2]: add(1, 2)
Out[2]: 3
In [3]: add(1.2, 3.45)
Out[3]: 4.65
In [4]: add(5, 'hello')
---------------------------------------------------------------------------
TypeErrorTraceback (most recent call last)
/home/chiyu/ipython-input-4-f2f9e8aa5eae in module()
---- 1 add(5, 'hello')
/home/chiyu/ipython-input-1-02b3d3d6caec in add(a, b)
1 def add(a, b):
---- 2return a b
TypeError: unsupported operand type(s) for: 'int' and 'str'
于是，解析器无情的抛出了一个TypeError异常 。
动态类型：在运行期间确定变量的类型，python确定一个变量的类型是在你第一次给他赋值的时候；
强类型：有强制的类型定义，你有一个整数，除非显示的类型转换，否则绝不能将它当作一个字符串(例如直接尝试将一个整型和一个字符串做 运算)；
因此 ， 为了更加优雅的使用add函数 ， 我们需要在执行 运算前，对a和b进行参数检查 。这时候装饰器就显得非常有用：
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO)
def add(a, b):
return ab
def checkParams(fn):
def wrapper(a, b):
if isinstance(a, (int, float)) and isinstance(b, (int, float)):#检查参数a和b是否都为整型或浮点型
return fn(a, b)#是则调用fn(a, b)返回计算结果
#否则通过logging记录错误信息，并友好退出
logging.warning("variable 'a' and 'b' cannot be added")
return
return wrapper#fn引用add ， 被封存在闭包的执行环境中返回
if __name__ == "__main__":
#将add函数对象传入，fn指向add
#等号左侧的add，指向checkParams的返回值wrapper
add = checkParams(add)
add(3, 'hello')#经过类型检查 ， 不会计算结果 ， 而是记录日志并退出
注意checkParams函数：
首先看参数fn，当我们调用checkParams(add)的时候 ， 它将成为函数对象add的一个本地(Local)引用；
在checkParams内部，我们定义了一个wrapper函数，添加了参数类型检查的功能，然后调用了fn(a, b)，根据LEGB法则，解释器将搜索几个作用域，并最终在(Enclosing层)checkParams函数的本地作用域中找到fn；
注意最后的return wrapper，这将创建一个闭包 ， fn变量(add函数对象的一个引用)将会封存在闭包的执行环境中，不会随着checkParams的返回而被回收；
当调用add = checkParams(add)时 ， add指向了新的wrapper对象，它添加了参数检查和记录日志的功能，同时又能够通过封存的fn，继续调用原始的add进行 运算 。
因此调用add(3, 'hello')将不会返回计算结果，而是打印出日志：
chiyu@chiyu-PC:~$ python func.py
WARNING:root:variable 'a' and 'b' cannot be added
有人觉得add = checkParams(add)这样的写法未免太过麻烦，于是python提供了一种更优雅的写法，被称为语法糖：
@checkParams
def add(a, b):
return ab
这只是一种写法上的优化，解释器仍然会将它转化为add = checkParams(add)来执行 。
6. 回归问题
def addspam(fn):
def new(*args):
print "spam,spam,spam"
return fn(*args)
return new
@addspam
def useful(a,b):
print a**2 b**2
首先看第二段代码：
@addspam装饰器，相当于执行了useful = addspam(useful) 。在这里题主有一个理解误区：传递给addspam的参数，是useful这个函数对象本身，而不是它的一个调用结果；
再回到addspam函数体：
return new 返回一个闭包 ， fn被封存在闭包的执行环境中，不会随着addspam函数的返回被回收；
而fn此时是useful的一个引用，当执行return fn(*args)时，实际相当于执行了return useful(*args)；
最后附上一张代码执行过程中的引用关系图 ， 希望能帮助你理解：
关于python内建函数原理和python内置函数及作用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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