10个你必须知道的Python内置函数 python

1. reduce()
reduce() 是 functools 模块下面的一个函数，接收两个参数，一个是函数对象，一个是可迭代对象（比如list）， reduce每次会把迭代对象中的下一个元素作用在函数上做累积计算，最后得到一个值。
来看个例子你就明白

# 创建函数 def add(a, b): result = a + b print(f"{a} + {b} = {result}") return resultfrom functools import reduceresult = reduce(add, [1, 2, 3, 4]) print("结果：", result)

输出

1 + 2 = 3 3 + 3 = 6 6 + 4 = 10 结果： 10

执行过程：第一次将列表中的前两个数取出来作为函数add的参数，第二次将上一次函数add的返回值与列表的第3个数作为参数，依此类推，最后得到一个值。这就是reduce的作用。有点像万物归一的感觉。
当然，如果只是计算列表中的元素之和，大可不必绕这么大弯子用reduce来处理，直接用 sum 函数就可以解决。
result = sum([1, 2, 3, 4])
如果是计算列表中元素的乘积，python并没有内置的函数直接计算，这时候我们可以借用reduce来处理

def mul(a, b): return a * bresult = reduce(mul, [1, 2, 3, 4]) print("结果：", result)

输出
结果： 24
或者使用 lambda 匿名函数

result = reduce(lambda a, b: a * b, [1, 2, 3, 4])

甚至可以直接使用operator模块下的乘法操作符函数

from operator import mul result = reduce(mul, [1, 2, 3, 4]) print("结果：", result)

最后你会发现解法其实很多种，不过我们应该记住python之禅里面那句话：

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

用最合适的方式去做一件事
2. split()
split 接收一个参数，用于将字符串切割成列表，比如一段英文字符串按照空格切割就可以统计出单词的个数，

words = "python is the best programming language" words = words.split(" ") print(words)

输出
['column1', 'column2', 'column3']
3. enumerate()
enumerate 函数用于迭代列表等可迭代对象，它的使用场景一般出现在你需要获取列表的下标位置时，我们知道直接用for循环去迭代列表时，是拿不到元素下标位置的，而 enumerate 就可以获取，否则你还得自己去定义一个索引变量。

words = ['python', 'is', 'the', 'best', 'programming', 'language'] index = 0 for w in words: print(index, w) index += 1

0 python 1 is 2 the 3 best 4 programming 5 language

使用 enumerate 函数，处理起来就更优雅了

for index, w in enumerate(words): print(index, w)

0 python 1 is 2 the 3 best 4 programming 5 language

4. map()
map是一个与reduce函数对应的函数，Google的map/reduce框架的思想其实就是从这两个函数借鉴而来的。map函数用于把一个列表通过函数处理，映射成一个新的列表。例如给列表的每个元素做平方，将列表元素转换成字符串，得到一个新的列表。

result = map(lambda x: str(x), [1, 2, 3, 4]) print(list(result)) result = map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])) print(list(result))

输出：

['1', '2', '3', '4'] [1, 4, 9, 16]

此外，map 函数还可以接受多个列表参数，使得多个列表合并为一个列表成为可能，例如，将两个列表相同位置的元素相加得到一个新的列表

def merge(x, y): return x + yresult = map(merge, [1, 2, 3], [3, 2, 1]) print(list(result))

【10个你必须知道的Python内置函数】输出
[4, 4, 4]
5. getattr()
getattr() 返回对象属性对应的值，接受两个参数，第一个是对象，第二个是属性名，这个函数通常用户动态或者某个对象下面的某些属性的值，看例子：

class Foo: def __init__(self): self.a = 10foo = Foo()a = getattr(foo, "a") print(a)

输出
10
你可能会问，我直接 foo.a 不就可以获取a属性的值了吗？正常情况是这样没错，如果是你在不知道什么情况下要获取什么属性的值时，这时候getattr就可以派上用场了。初学者可能还体验不到，当你尝试去写些框架级的代码时，你要想起来有这样的函数可以使用就行。
6. slice
slice 是一个切片函数，切片操作你可能使用过，通过切片来获取列表的子集，例如：

s = [1,2,3,4] >>> s[1:3]# 获取列表s中第1到第3之间的元素组成的子列表

"1:3" 其就是就是 slice(1:3) 函数的缩写方式，前者就像是语法糖

s = [1, 2, 3, 4] print(s[slice(1, 3)])

通常实际应用过程中，直接用语法糖的写法就可以，没必要用slice函数进行切片，但是你至少应该知道slice是怎么用的。
7. sorted()
sorted 函数应该日常代码中，算是一个高频函数了，用于将列表等可迭代对象进行排序，它不会改变原列表的顺序，而是返回一个新的列表。默认按照升序排列

nums = [4, 5, 6, 3, 1]print(sorted(nums))

输出
[1, 3, 4, 5, 6]
如果想要降序排列，则需要指定第二个参数：

reverse=Truenums = [4, 5, 6, 3, 1] print(sorted(nums, reverse=True))# [6, 5, 4, 3, 1]

sorted 函数的强大之处远不止如此，因为你还可以自定义排序规则，比如参与比较是一个自定义的类Student，我需要按照Student里面的年龄age进行排序，这时候我们需要自定义排序因子函数

def my_sort_key(s): return s.ageclass Student: def __init__(self, age): self.age = agedef __str__(self): return f"Student({self.age})"s1 = Student(12) s2 = Student(2) s3 = Student(30)new_list = (sorted([s1, s2, s3], key=my_sort_key)) for i in new_list: print(i)

输出：