Python中的內建函數分享

python內建了一些非常巧妙而且強大的內建函數，對初學者來說，一般不怎麼用到，我也是用了一段時間python之後才發現，哇還有這麼好的函數，這個函數都是經典的而且經過嚴格測試的,可以一下子省了你原來很多事情，代碼不僅簡潔易讀了很多，而且不用自己去閉門造車.既方便了自己又減少了bug。

1.sorted()

1)對於一個列表排序

sorted([100, 98, 102, 1, 40])
>>>[1, 40, 98, 100, 102]

2)透過key參數/函數

例如一個長列表裡面嵌套了許多字典元素，我們要依照每個元素的長度大小排序

L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
new_line=sorted(L,key=lambda x:len(x))
print(new_line)
>>>[{1: 9}, {1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]

3)對由tuple組成的List排序

例如下面是學生裡面的年齡的一個list

students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)]   
print(sorted(students, key=lambda student : student[2]))  
>>>[('zhang', 'B', 10), ('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15)]

4）用cmp函數排序 

students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)]   
print(sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(x[0], y[0])) )
>>>[('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15), ('zhang', 'B', 10)]

其實對於python的排序要仔細講，需要一整篇幅講它的排序演算法，內容非常多，有興趣的可以去看一下源碼，看看它是如何設計的，這裡只是先點一下.

2.map()

map可以根據提供的函數對指定序列做映射，它接受一個函數f和一個list,並且透過把函數f以此作用在list上的每個元素，然後傳回一個新的list,map函數的入參也可以是多個.注意這個函數一定要有回傳值(值值重要的說三遍)。

不然就會回傳新的list 類似[None, None, None, None, None, None, None, None, None]

適合的場景是對清單裡面的一些元素需要重複的操作，用map就可以輕鬆搞定.

3.enumerate()

Python中，迭代永遠是取出元素本身，而非元素的索引,有的時候我們需要知道元素的索引比如在一個很長的列表裡面是一些網站名，我們希望在打印的時候，也能列出索引。若沒有這個函數，我們需要在加一個變量，在循環打印的時候讓這個計數變量遞增，現在有了enumerate，就不用這麼麻煩了，直接搞定.

##4.zip()

zip函數接受任意多個（包括0個和1個）序列作為參數，回傳一個tuple列表

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
xyz = zip(x, y, z)
>>print xyz

這個函數特別是在建構字典序列的時候非常方便(這招非常巧妙,大家可以仔細

揣摩)

#5.filter()

filter函數接受一個函數f和一個list,這個函數f的作用是對每個元素進行判斷,返回True或者False,這樣可以

過濾掉一些不符合條件的元素，然後返回符合條件的list.

def is_even(x):
	return x%2==0
print(filter(is_even,[1,2,3,4,5]))
>>>[2, 4]

特別是在處理檔案的時候，

需要把一些空格,回車和空字元去掉

##6.reduce()

reduce函數的用法和map很類似,也是一個函數f和一個list,但是函數的入口參數一定要是

兩個

，reduce也是對每個元素進行反覆調用，最後返回最終的值，而map是返回一個list

#注意在

python3裡面reduce

已經從全域函數裡面移除了，需要用的話要from functools import reduce#最後說一下，我堅持原創，若我寫的對大家有幫助，麻煩大家

鼓勵

,轉發或關註一下，長按下發二維碼即可，也是對我的一點支持。

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