print() 可能是你学会的第一个Python函数，但Python的内置函数库远不止于此。从数据处理到文件操作，从数学计算到类型转换，Python提供了大量开箱即用的函数工具，能让你的代码更加简洁高效。

数据处理三剑客

map()、filter()和reduce() 构成了Python函数式编程的核心三件套。map()像一条流水线，把函数应用到可迭代对象的每个元素上；filter()则像个筛子，只保留符合条件的元素；而reduce()则像一台压路机，把序列逐步缩减为单个值。这三个函数配合lambda表达式使用，能让数据处理代码变得异常优雅。

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

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

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

from functools import reduce

product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)

字符串处理利器

split()和join() 是处理字符串的黄金搭档。split()能把字符串按指定分隔符拆分成列表，而join()则能把字符串列表合并成一个字符串。format() 方法则让字符串格式化变得简单直观，从Python 3.6开始，f-string更是让字符串插值变得无比自然。

text = "apple,banana,orange"

fruits = text.split(",")

new_text = "-".join(fruits)

name = "Alice"

print(f"Hello, {name}!")

文件操作必备

open() 函数是文件操作的入口，配合with语句使用可以确保文件正确关闭。read()、write() 等方法是读写文件的基础，而readlines() 能一次性读取所有行到列表中。对于JSON文件，json.load()和json.dump() 让数据序列化变得轻而易举。

with open('data.txt', 'r') as file:

    content = file.read()

import json

data = {'name': 'Bob', 'age': 30}

with open('data.json', 'w') as file:

    json.dump(data, file)

类型转换专家

int()、float()、str()、list()、tuple()、set()、dict() 这些类型转换函数看似简单，但在实际编程中不可或缺。它们能确保数据以正确的类型进行处理，避免类型错误。特别值得一提的是eval()，它能将字符串作为Python表达式求值，虽然强大但需要谨慎使用以避免安全风险。

num_str = "123"

num_int = int(num_str)

num_float = float(num_str)

str_list = list("hello")

掌握这些常用函数，你的Python编程效率将大幅提升。

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