python使用函数包的简单介绍

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python中函数包括

1. print()函数：打印字符串

2. raw_input()函数：从用户键盘捕获字符

3. len()函数：计算字符长度

4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出

5. type()函数：查询对象的类型

6. int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数

7. id()函数：获取对象的内存地址

8. help()函数：Python的帮助函数

9. s.islower()函数：判断字符小写

10. s.sppace()函数：判断是否为空格

11. str.replace()函数：替换字符

12. import()函数：引进库

13. math.sin()函数：sin()函数

14. math.pow()函数：计算次方函数

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函数：3的4次方

17. os.getcwd()函数：获取当前工作目录

18. listdir()函数：显示当前目录下的文件

19. socket.gethostbyname()函数：获得某主机的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储

21. open().write()函数：写入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函数：新建标签并使用浏览器打开指定的网页

23. def function_name(parameters):自定义函数

24. time.sleep()函数：停止一段时间

25. random.randint()函数：产生随机数

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]

输出：["e", "l", "l"]

输入：words = ["cool", "lock", "cook"]

输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

Python基础入门-函数的定义与使用

通过关键字def来创建函数，def的作用是实现python中函数的创建

函数定义过程：

函数名+()小括号执行函数

函数体内对全局变量只能读取，不能修改

局部变量，无法在函数体外使用

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

Python函数和模块的定义与使用，包括变量的类型及匿名函数用法

函数是组织好，可重复使用的，用来实现相关功能的代码段

函数提高了代码的重复利用率和应用的模块性。

除Python自带的函数之外，也可以自己创建函数，叫做自定义函数

语法：

函数代码块以 def 开头

参数为输入值，放于函数名后口号里面，

函数内容以冒号:开始，函数体缩进， return 返回输出值

函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值，此时，如果多个函数则不需要按照指定顺序。

在定义函数时，指定参数默认值。调用时如果不传入参数，则使用默认值

不定长部分如果没有指定参数，传入是一个空元组

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入

/ 用来指明函数形参必须使用指定位置参数，不能使用关键字参数的形式。

3.8版本之后的才能使用

不使用 def 定义函数，没有函数名

lamdba主体时一个表达式，而不是代码块，函数体比def简单很多

定义在函数内部的为局部变量，仅能在函数内部使用

定义在函数外部的为全局变量，可在全局使用

模块是将包含所有定义的函数和变量的文件，一般将同类功能的函数组和在一起称为模块。

模块需要导入后，在调用相应函数进行使用

模块导入的方法：

从模块中导入一个指定的部分

把一个模块的所有内容全都导入

Python中定义函数的使用方法？

4.6. 定义函数

我们可以创建一个用来生成指定边界的斐波那契数列的函数:

def fib(n): # write Fibonacci series up to n

... """Print a Fibonacci series up to n."""

... a, b = 0, 1

... while a n:

... print(a, end=' ')

... a, b = b, a+b

... print()

...

# Now call the function we just defined:

... fib(2000)

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

关键字 def 引入了一个函数定义。在其后必须跟有函数名和包括形式参数的圆括号。函数体语句从下一行开始，必须是缩进的。

函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本，这个字符串是函数的文档字符串，或者称为 docstring。（更多关于 docstrings 的信息请参考文档字符串）有些工具通过 docstrings 自动生成在线的或可打印的文档，或者让用户通过代码交互浏览；在你的代码中包含 docstrings 是一个好的实践，让它成为习惯吧。

函数调用会为函数局部变量生成一个新的符号表。确切的说，所有函数中的变量赋值都是将值存储在局部符号表。变量引用首先在局部符号表中查找，然后是包含函数的局部符号表，然后是全局符号表，最后是内置名字表。因此，全局变量不能在函数中直接赋值（除非用 global 语句命名），尽管他们可以被引用。

函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表，因此，实参总是传值调用（这里的值总是一个对象引用，而不是该对象的值）。[1] 一个函数被另一个函数调用时，一个新的局部符号表在调用过程中被创建。

一个函数定义会在当前符号表内引入函数名。函数名指代的值（即函数体）有一个被 Python 解释器认定为用户自定义函数的类型。这个值可以赋予其他的名字（即变量名），然后它也可以被当作函数使用。这可以作为通用的重命名机制:

fib

f = fib

f(100)

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

如果你使用过其他语言，你可能会反对说：fib 不是一个函数，而是一个方法，因为它并不返回任何值。事实上，没有 return 语句的函数确实会返回一个值，虽然是一个相当令人厌烦的值（指 None ）。这个值被称为 None （这是一个内建名称）。如果 None 值是唯一被书写的值，那么在写的时候通常会被解释器忽略（即不输出任何内容）。如果你确实想看到这个值的输出内容，请使用 print() 函数: