本文讲述了编程轻松加速：掌握这10个python内置函数！具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随好学星城小编过来看看吧，具体如下:

Python的内置函数像是编程世界中的瑞士军刀，它们简洁、强大、随时待命。让我们一起探索这些经典内置函数的魔法世界，它们将让你的编码旅程充满乐趣和惊喜。

1. len()：长度的秘密

「功能」：len()是那位告诉你“这里有多长”的好朋友，它可以快速告诉你序列（如字符串、列表、元组等）的长度。

「使用说明」：只需将序列作为参数传递给len()，它就会返回元素的数量。

「实例代码」：

magic_list = [1, 2, 3, 4, 5]

print(len(magic_list))  # 输出：5

2. range()：循环的起点

「功能」：range()是构建数字序列的大师，特别是在循环中发挥着重要作用。

「使用说明」：传递起始点、结束点（不包括）和步长，range()就会生成一个迭代器，轻松应对循环需求。

「实例代码」：

for number in range(1, 10, 2):

    print(number)  # 输出1, 3, 5, 7, 9

3. map()：变形的艺术

「功能」：map()可以将一个函数应用于可迭代对象的每个元素，将原本平凡的序列变形为惊艳的新形态。

「使用说明」：需要一个函数和一个可迭代对象，map()将为每个元素调用该函数，并返回结果的迭代器。

「实例代码」：

numbers = [1, 2, 3, 4]

squared = map(lambda x: x ** 2, numbers)

print(list(squared))  # 输出：[1, 4, 9, 16]

4. filter()：选择的艺术

「功能」：filter()能够从一堆杂乱无章的元素中筛选出那些满足条件的宝藏。

「使用说明」：给定一个函数和一个可迭代对象，filter()将留下那些使函数返回True的元素。

「实例代码」：

numbers = range(-5, 5)

filtered_numbers = filter(lambda x: x > 0, numbers)

print(list(filtered_numbers))  # 输出：[1, 2, 3, 4]

5. zip()：并肩前行

「功能」：zip()是让不同的序列携手并进，共同组成元组的小队，让数据的组合变得简单。

「使用说明」：可以传递两个或更多的序列给zip()，它会把它们配对成元组。

「实例代码」：

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']

ages = [24, 30, 18]

zipped = zip(names, ages)

print(list(zipped))  # 输出：[('Alice', 24), ('Bob', 30), ('Charlie', 18)]

6. enumerate()：索引的追踪者

「功能」：enumerate()在迭代过程中，不仅返回每个元素，还会告诉你它们的索引，是追踪位置的高手。

「使用说明」：只需要一个可迭代对象，enumerate()会从0开始计数，返回索引和元素组成的元组。

「实例代码」：

words = ['magic', 'power', 'adventure']

for index, word in enumerate(words):

    print(f"{index}: {word}")

7. sorted()：排序的魔法师

「功能」：sorted()能够将混乱的数据变得井井有条，它支持多种排序标准，让数据排列得井然有序。

「使用说明」：只需传递一个可迭代对象，可选地指定排序方式，sorted()就会返回一个新的排序列表。

「实例代码」：

chaos = [2, 5, 3, 1, 4]

order = sorted(chaos)

print(order)  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

8. max()/min()：极值的发现者

「功能」：在数据的海洋中，max()和min()能够帮你找到最大和最小的宝藏。

「使用说明」：传递一个可迭代对象，它们将返回其中的最大或最小值。

「实例代码」：

adventures = [10, 50, 75, 8, 100]

print(max(adventures))  # 输出：100

print(min(adventures))  # 输出：8

9. all()/any()：真理的探求者

「功能」：all()和any()在逻辑的世界里探求真理，all()检查是否所有元素都是True，而any()寻找至少一个True。

「使用说明」：传递一个可迭代对象，它们将根据元素的布尔值返回True或False。

「实例代码」：

truths = [True, False, True]

print(all(truths))  # 输出：False

print(any(truths))  # 输出：True

10. reduce()：归纳的大师

「功能」：虽然reduce()在functools模块中，但它值得在这里提及。它能将一个数据集合（如列表）归纳为一个单一的值。当然，让我们补充reduce()的魔法：

「使用说明」：reduce()需要两个参数：一个是两个参数的函数，另一个是序列。它会连续地将序列中的元素与累积的值应用给函数，从而将序列归纳为单一值。

「实例代码」：

from functools import reduce

# 定义一个函数，用于计算两个数的和

def add(x, y):

    return x + y

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用reduce()将序列中的数累加

sum_of_numbers = reduce(add, numbers)

print(sum_of_numbers)  # 输出：15

在这个例子中，reduce()开始时将1和2作为add()函数的参数调用，结果是3。然后，它将这个结果3与下一个元素3相加，得到6，以此类推，直至整个序列被“归纳”为一个值15。这个过程展示了如何使用reduce()将一系列操作合并成一个累积结果，是处理序列数据的强大工具。

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