內建函數（builtins）和functools
內建函數
Build-in Function,啟動python解釋器，輸入dir(__builtins__), 可以看到很多python解釋器啟動後默認加載的屬性和函數，這些函數稱之為內建函數， 這些函數因為在編程時使用較多，cpython解釋器用c語言實現了這些函數，啟動解釋器 時默認加載。
這些函數數量眾多，不宜記憶，開發時不是都用到的，待用到時再help(function), 查看如何使用，或結合百度查詢即可，在這裏介紹些常用的內建函數。
range
range(stop) -> list of integers range(start, stop[, step]) -> list of integers
- start:計數從start開始。默認是從0開始。例如range（5）等價於range（0， 5）;
- stop:到stop結束，但不包括stop.例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]沒有5
- step:每次跳躍的間距，默認為1。例如：range（0， 5） 等價於 range(0, 5, 1)
python2中range返回列表，python3中range返回一個叠代值。如果想得到列表,可通過list函數
a = range(5)
list(a)
創建列表的另外一種方法
In [21]: testList = [x+2 for x in range(5)]
In [22]: testList
Out[22]: [2, 3, 4, 5, 6]
map函數
map函數會根據提供的函數對指定序列做映射
map(...)
map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
- function:是一個函數
- sequence:是一個或多個序列,取決於function需要幾個參數
- 返回值是一個list
參數序列中的每一個元素分別調用function函數，返回包含每次function函數返回值的list。
#函數需要一個參數
map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
#結果為:[1, 4, 9]
#函數需要兩個參數
map(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])
#結果為:[5, 7, 9]
def f1( x, y ):
return (x,y)
l1 = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 ]
l2 = [ ‘Sun‘, ‘M‘, ‘T‘, ‘W‘, ‘T‘, ‘F‘, ‘S‘ ]
l3 = map( f1, l1, l2 )
print(list(l3))
#結果為:[(0, ‘Sun‘), (1, ‘M‘), (2, ‘T‘), (3, ‘W‘), (4, ‘T‘), (5, ‘F‘), (6, ‘S‘)]
filter函數
filter函數會對指定序列執行過濾操作
filter(...)
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
Return those items of sequence for which function(item) is true. If
function is None, return the items that are true. If sequence is a tuple
or string, return the same type, else return a list.
- function:接受一個參數，返回布爾值True或False
- sequence:序列可以是str，tuple，list
filter函數會對序列參數sequence中的每個元素調用function函數，最後返回的結果包含調用結果為True的元素。
返回值的類型和參數sequence的類型相同
返回值的類型和參數sequence的類型相同
filter(lambda x: x%2, [1, 2, 3, 4])
[1, 3]
filter(None, "she")
‘she‘
reduce函數
reduce函數，reduce函數會對參數序列中元素進行累積
reduce(...)
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
((((1+2)+3)+4)+5). If initial is present, it is placed before the items
of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
sequence is empty.
- function:該函數有兩個參數
- sequence:序列可以是str，tuple，list
- initial:固定初始值
reduce依次從sequence中取一個元素，和上一次調用function的結果做參數再次調用function。 第一次調用function時，如果提供initial參數，會以sequence中的第一個元素和initial 作為參數調用function，否則會以序列sequence中的前兩個元素做參數調用function。 註意function函數不能為None。
reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4])
10
reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4], 5)
15
reduce(lambda x, y: x+y, [‘aa‘, ‘bb‘, ‘cc‘], ‘dd‘)
‘ddaabbcc‘
在Python3裏,reduce函數已經被從全局名字空間裏移除了, 它現在被放置在fucntools模塊裏用的話要先引入：
from functools import reduce
sorted函數
sorted(...)
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list
集合set
集合與之前列表、元組類似，可以存儲多個數據，但是這些數據是不重復的
集合對象還支持union(聯合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric_difference(對稱差集)等數學運算.
>>> x = set(‘abcd‘)
>>> x
{‘c‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘d‘}
>>> type(x)
<class ‘set‘>
>>>
>>>
>>> y = set([‘h‘,‘e‘,‘l‘,‘l‘,‘o‘])
>>> y
{‘h‘, ‘e‘, ‘o‘, ‘l‘}
>>>
>>>
>>> z = set(‘spam‘)
>>> z
{‘s‘, ‘a‘, ‘m‘, ‘p‘}
>>>
>>>
>>> y&z #交集
set()
>>>
>>>
>>> x&z #交集
{‘a‘}
>>>
>>>
>>> x|y #並集
{‘a‘, ‘e‘, ‘d‘, ‘l‘, ‘c‘, ‘h‘, ‘o‘, ‘b‘}
>>>
>>> x-y #差集
{‘c‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘d‘}
>>>
>>>
>>> x^z #對稱差集(在x或z中，但不會同時出現在二者中)
{‘m‘, ‘d‘, ‘s‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘p‘}
>>>
>>>
>>> len(x)
4
>>> len(y)
4
>>> len(z)
4
>>>
functools
functools 是python2.5被引人的,一些工具函數放在此包裏。
python2.7中
python3.5中
import functools
dir(functools)
運行結果：
[‘MappingProxyType‘,
‘RLock‘,
‘WRAPPER_ASSIGNMENTS‘,
‘WRAPPER_UPDATES‘,
‘WeakKeyDictionary‘,
‘_CacheInfo‘,
‘_HashedSeq‘,
‘__all__‘,
‘__builtins__‘,
‘__cached__‘,
‘__doc__‘,
‘__file__‘,
‘__loader__‘,
‘__name__‘,
‘__package__‘,
‘__spec__‘,
‘_c3_merge‘,
‘_c3_mro‘,
‘_compose_mro‘,
‘_convert‘,
‘_find_impl‘,
‘_ge_from_gt‘,
‘_ge_from_le‘,
‘_ge_from_lt‘,
‘_gt_from_ge‘,
‘_gt_from_le‘,
‘_gt_from_lt‘,
‘_le_from_ge‘,
‘_le_from_gt‘,
‘_le_from_lt‘,
‘_lru_cache_wrapper‘,
‘_lt_from_ge‘,
‘_lt_from_gt‘,
‘_lt_from_le‘,
‘_make_key‘,
‘cmp_to_key‘,
‘get_cache_token‘,
‘lru_cache‘,
‘namedtuple‘,
‘partial‘,
‘partialmethod‘,
‘reduce‘,
‘singledispatch‘,
‘total_ordering‘,
‘update_wrapper‘,
‘wraps‘]
python3中增加了更多工具函數，做業務開發時大多情況下用不到，此處介紹使用頻率較高的2個函數。
partial函數(偏函數)
把一個函數的某些參數設置默認值，返回一個新的函數，調用這個新函數會更簡單。
import functools
def showarg(*args, **kw):
print(args)
print(kw)
p1=functools.partial(showarg, 1,2,3)
p1()
p1(4,5,6)
p1(a=‘python‘, b=‘itcast‘)
p2=functools.partial(showarg, a=3,b=‘linux‘)
p2()
p2(1,2)
p2(a=‘python‘, b=‘itcast‘)
wraps函數
使用裝飾器時，有一些細節需要被註意。例如，被裝飾後的函數其實已經是另外一個函數了（函數名等函數屬性會發生改變）。
添加後由於函數名和函數的doc發生了改變，對測試結果有一些影響，例如:
def note(func):
"note function"
def wrapper():
"wrapper function"
print(‘note something‘)
return func()
return wrapper
@note
def test():
"test function"
print(‘I am test‘)
test()
print(test.__doc__)
運行結果
note something
I am test
wrapper function
所以，Python的functools包中提供了一個叫wraps的裝飾器來消除這樣的副作用。例如：
import functools
def note(func):
"note function"
@functools.wraps(func)
def wrapper():
"wrapper function"
print(‘note something‘)
return func()
return wrapper
@note
def test():
"test function"
print(‘I am test‘)
test()
print(test.__doc__)
運行結果
note something
I am test
test function
內建函數（builtins）和functools