六个Python编程最受用的内置函数使用详解丨本际云推荐

六个Python编程最受用的内置函数使用详解

Python编程常用函数介绍

作为一名本际云服务器推荐网的小编，今天给大家介绍一些Python编程中常用的函数，希望能帮助大家更好的掌握这门编程工具。

六个Python编程最受用的内置函数使用详解

常用函数一：Map函数

Map函数用于将一个函数应用于可迭代对象中的每个元素，从而得到一个新的可迭代对象。它可以简化代码、节约内存，并且运行速度较快。举个例子，若要将一个字符串数组转换成数字数组的形式：

strings=['1','2','3','4']
res_map=map(int,strings)
print(list(res_map))
#[1,2,3,4]

这里使用了map(int,strings)的方式，其中int是作为函数作为参数传入的，而strings就是可以迭代的对象。同样可以使用自己创建的函数来转换可序列化的数据：

def make_super(text):
    res_text=text.upper()
    return res_text

words=['python','java','scala']
words_res=list(map(make_super,words))
print(words_res)
#['PYTHON','JAVA','SCALA']

使用map(make_super,words)，其中make_super是作为函数传入的，而words作为可序列化数据。

常用函数二：Lamdba函数

Lambda函数用于创建匿名函数，简化函数的编写过程。比如需要实现一个简单的加法计算，使用基本的函数来实现需要创建一个add_1函数：

def add_1(a,b):
    return a+b

print(add_1(5,2))

而使用Lambda表达式，可以像下面这样写：

add_2=lambda a,b:a+b
print(add_2(10,10))

这里的add_2=lambda a,b:a+b表示a,b是作为参数，a+b是作为函数的运算逻辑被执行。

常用函数三：Enumerate函数

Enumerate函数一般用于可序列化数据的遍历，可以直接遍历出一个可序列化数据的下标索引以及对应的数据：

words=['java','python','scala']
for index,data in enumerate(words):
    print(f'当前索引：{index},当前数据：{data}')
#当前索引：0,当前数据：java
#当前索引：1,当前数据：python
#当前索引：2,当前数据：scala

返回的结果中包含了索引、数据，这样便于数据的组织和统计，因此，将该函数列为比较常用的函数之一。

常用函数四：Reduce函数

Reduce函数通常用于计算整个列表的逻辑运算，也就是将一个函数的运算可以添加到这个列表的每个元素上面。比如需要计算一个列表中每个元素之间的相乘的结果：

from functools import reduce
list_=[10,20,30,40]
print(reduce(lambda a,b:a*b,list_))

这里由于函数的逻辑运算比较简单，所以使用了lambda表达式表示两个元素相乘，最终再使用Reduce函数。

常用函数五：Filter函数

Filter函数用于过滤可序列化数据中的元素，可以将不需要的元素过滤掉，留下需要的元素。比如可以过滤掉所有的奇数元素，只留下偶数元素：

nums=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]
nums_new=filter(lambda m:m%2==0,nums)
print(list(nums_new))
#[2,4,6,8,20]

使用该函数可以有效的过滤掉不需要的列表中的数据元素。

常用函数六：Zip函数

Zip函数可以同时遍历多个列表并将相同位置的元素组合成一个元组：

list_res=[]
for n in zip([1,2,3,4,5],['python','java','scala','c++','C#']):
    list_res.append(n)
print(list_res)
#[(1,'python'),(2,'java'),(3,'scala'),(4,'c++'),(5,'C#')]

使用Zip函数时，这样的数据组合可以轻松实现。