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一文了解 Python 中最實用的 30 個內置函數

開發
這30個內置函數從處理數據的len()和sorted()?,到交互的input()和print(),它們串聯起了Python編程的整個生態。

Python之所以易學易用,最大的秘密就在于它提供了豐富的內置函數。如果把Python比作一個工具箱,那么這些內置函數就是最常用的30把"瑞士軍刀"。掌握它們,就能快速解決80%的編程問題。

本文用基礎案例和易懂的代碼,幫你30分鐘內掌握Python編程的基礎工具庫。

一、數據轉換函數:生活中隨處可見

想象你在超市結賬,收銀員需要把不同商品的價格轉換成統一格式。Python也是這樣——經常需要在不同數據類型間轉換。

1. int() 和 str() —— 類型轉換的兩個基本工具

# 場景:電商平臺讀取用戶輸入
quantity_str = "5"  # 用戶輸入的字符串
quantity = int(quantity_str)  # 轉換為整數
price_per_item = 19.9
total_price = quantity * price_per_item
print(f"購買 {quantity} 件,總價:{total_price} 元")
# 輸出:購買 5 件,總價:99.5 元

把數字轉成文字:

# 把計算結果展示給用戶
total = 99.5
message = "您需要支付 " + str(total) + " 元"
print(message)  # 輸出:您需要支付 99.5 元

2. list() 和 tuple() —— 容器間的相互轉換

生活場景:班級名單需要在Excel表單(列表)和紙質表單(元組)間轉換。

# 從元組轉列表:增加學生
original_students = ('張三', '李四', '王五')  # 期末成績(不能改)
current_students = list(original_students)  # 轉為列表(可以改)
current_students.append('趙六')  # 新學期加入新生
print(current_students)  # 輸出:['張三', '李四', '王五', '趙六']

為什么這樣做:元組是不可變的,用于保護重要數據;列表是可變的,便于日常操作。

3. dict() —— 創建"關鍵字-數值"對應表

生活場景:記錄每個學生的成績。

# 用dict()從列表對創建字典
scores_list = [('張三', 85), ('李四', 92), ('王五', 78)]
scores_dict = dict(scores_list)
print(scores_dict)  # 輸出:{'張三': 85, '李四': 92, '王五': 78}

# 或者直接用關鍵字參數
person = dict(name='張三', age=25, city='北京')
print(person)  # 輸出:{'name': '張三', 'age': 25, 'city': '北京'}

二、序列處理函數:處理數據集合的黃金工具

如果說上面的函數是基礎,這一類函數就是真正的威力所在——它們能讓你快速處理數百萬數據。

4. len() —— 快速計算長度

生活場景:查看購物車里有多少件商品。

shopping_cart = ['蘋果', '牛奶', '面包', '雞蛋']
item_count = len(shopping_cart)
print(f"購物車里共有 {item_count} 件商品")  # 輸出:購物車里共有 4 件商品

5. range() —— 生成數字序列

生活場景:批量生成員工工號(從001到100)。

# 生成前5個工號
for id_num in range(1, 6):
    employee_id = f"EMP{id_num:03d}"  # 格式化為3位數
    print(employee_id)
# 輸出:EMP001, EMP002, EMP003, EMP004, EMP005

# 每隔10生成一個月份提醒
for month in range(1, 13, 3):  # 從1到12,每次+3
    print(f"第 {month} 個月")  # 輸出:第1、4、7、10個月

6. enumerate() —— 帶上位置序號處理列表

生活場景:閱卷老師逐一檢查答題卡,需要記錄第幾份卷子有問題。

answer_sheets = ['A卷', 'B卷', 'C卷', 'D卷']
for position, sheet_type in enumerate(answer_sheets, start=1):  # start=1表示從1開始計數
    print(f"第 {position} 份:{sheet_type}")
# 輸出:第 1 份:A卷,第 2 份:B卷...

7. zip() —— 把多個列表"拉鏈"在一起

生活場景:配對學生姓名和成績進行公示。

names = ['張三', '李四', '王五']
scores = [92, 85, 88]
for name, score in zip(names, scores):
    print(f"{name}:{score}分")
# 輸出:張三:92分,李四:85分,王五:88分

8. sorted() —— 排序數據

生活場景:把考試成績從高到低排列。

# 升序排列
scores = [85, 92, 78, 95, 88]
sorted_asc = sorted(scores)
print(sorted_asc)  # 輸出:[78, 85, 88, 92, 95]

# 降序排列
sorted_desc = sorted(scores, reverse=True)
print(sorted_desc)  # 輸出:[95, 92, 88, 85, 78]

# 復雜排序:按成績降序,相同成績按姓名升序
data = [('張三', 92), ('李四', 92), ('王五', 85)]
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
print(sorted_data)  # 張三和李四都是92分,但字典序排在后面

9. map() —— 對每個元素應用相同操作

生活場景:給所有商品打九折。

original_prices = [99, 199, 299, 399]
discount_rate = 0.9
discounted = list(map(lambda price: price * discount_rate, original_prices))
print(discounted)  # 輸出:[89.1, 179.1, 269.1, 359.1]

# 等價寫法(更Pythonic)
discounted_v2 = [p * 0.9 for p in original_prices]
print(discounted_v2)  # 同樣的結果

專家建議:對于簡單操作,列表推導式比map()更快更易讀。

10. filter() —— 篩選滿足條件的元素

生活場景:從訂單中篩選出金額超過100元的大訂單。

orders = [50, 120, 80, 250, 60, 180]
large_orders = list(filter(lambda x: x > 100, orders))
print(large_orders)  # 輸出:[120, 250, 180]

# 更Pythonic的寫法
large_orders_v2 = [o for o in orders if o > 100]

三、數值運算與判斷函數:計算和決策

11. sum()、max()、min() —— 統計函數

生活場景:月底總結銷售數據。

daily_sales = [1200, 1500, 1100, 1800, 1400]

total = sum(daily_sales)  # 總銷售額
print(f"本周總銷售:{total}元")  # 輸出:本周總銷售:7000元

best_day = max(daily_sales)  # 最高銷售日
worst_day = min(daily_sales)  # 最低銷售日
print(f"最好:{best_day}元,最差:{worst_day}元")
# 輸出:最好:1800元,最差:1100元

12. abs() —— 取絕對值

生活場景:計算庫存偏差(不管是多了還是少了)。

expected_inventory = 500  # 預期庫存
actual_inventory = 485    # 實際庫存
deviation = abs(expected_inventory - actual_inventory)
print(f"庫存偏差:{deviation}件")  # 輸出:庫存偏差:15件

13. round() —— 四舍五入

生活場景:計算商品平均價格。

total_price = 199.856
quantity = 10
avg_price = total_price / quantity
rounded_price = round(avg_price, 2)  # 保留2位小數
print(f"單價:{rounded_price}元")  # 輸出:單價:19.99元

14. all() 和 any() —— 全部條件判斷

生活場景:審核申請表,需要所有字段都填寫才能提交。

# all():所有條件都滿足才返回True
form = {
    'name': '張三',
    'email': 'zhangsan@example.com',
    'phone': '13800138000'
}
all_filled = all(form.values())  # 檢查所有字段是否非空
print(f"表單完整:{all_filled}")  # 輸出:True

# any():至少有一個條件滿足就返回True
warning_lights = [False, False, True, False]  # 至少一盞燈亮著
has_warning = any(warning_lights)
print(f"系統有警告:{has_warning}")  # 輸出:True

四、對象與類型檢查函數:探測Python的"DNA"

15. type() —— 查看數據類型

生活場景:調試程序時判斷變量是什么類型。

data1 = 123
data2 = "123"
data3 = 123.0

print(type(data1))  # 輸出:<class 'int'>
print(type(data2))  # 輸出:<class 'str'>
print(type(data3))  # 輸出:<class 'float'>

16. isinstance() —— 更智能的類型檢查

生活場景:驗證用戶輸入是否是數字類型。

def process_payment(amount):
    # isinstance()能識別整數也是數字類型
    if isinstance(amount, (int, float)) and amount > 0:
        print(f"支付 {amount} 元成功")
    else:
        print("金額必須是正數")

process_payment(99.9)   # 成功
process_payment("100")  # 失敗

17. hasattr() 和 getattr() —— 動態查詢對象屬性

生活場景:編寫通用函數處理不同類型的用戶對象。

class Employee:
    name = "張三"
    salary = 5000

emp = Employee()

# 檢查對象是否有某個屬性
if hasattr(emp, 'name'):
    print(f"員工姓名:{emp.name}")

# 安全地獲取屬性(如果不存在用默認值)
department = getattr(emp, 'department', '未分配')
print(f"部門:{department}")  # 輸出:部門:未分配

18. callable() —— 檢查是否可以調用

生活場景:判斷變量是函數還是普通變量。

def greet():
    return "你好"

greeting_func = greet
greeting_text = "你好"

print(callable(greeting_func))  # 輸出:True(是函數)
print(callable(greeting_text))  # 輸出:False(是字符串)

五、交互與實用函數:程序與用戶的橋梁

19. print() —— 輸出到屏幕

生活場景:這是你最常用的函數。

# 基礎用法
print("Hello World")

# 多個參數自動用空格分隔
print("姓名:", "張三", "年齡:", 25)
# 輸出:姓名: 張三 年齡: 25

# 用sep改變分隔符
print("2024", "01", "15", sep="-")  # 輸出:2024-01-15

# 用end改變結尾
print("第一行", end=" -> ")
print("第二行")  # 輸出:第一行 -> 第二行

20. input() —— 接收用戶輸入

生活場景:做一個簡單的賬戶登錄系統。

name = input("請輸入用戶名:")
password = input("請輸入密碼:")
print(f"歡迎 {name} 登錄系統")

關鍵點:input()返回的總是字符串,需要時用int()轉換。

21. help() —— 查看函數幫助

生活場景:在Python交互式環境中快速查閱。

help(sorted)  # 查看sorted函數的使用說明
help(dict)    # 查看字典的所有方法

六、三個進階但實用的函數

22. reversed() —— 反向遍歷

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in reversed(numbers):
    print(num, end=' ')  # 輸出:5 4 3 2 1

23. set() —— 創建不重復的集合

生活場景:去重訪客名單。

visitors = ['張三', '李四', '張三', '王五', '李四']
unique_visitors = set(visitors)
print(unique_visitors)  # 輸出:{'張三', '李四', '王五'}
print(f"共有 {len(unique_visitors)} 個不同訪客")  # 輸出:共有 3 個不同訪客

24. pow() —— 求冪

# 計算2的10次方
result = pow(2, 10)
print(result)  # 輸出:1024

# 帶取模:計算(5^3) mod 7
result_mod = pow(5, 3, 7)
print(result_mod)  # 輸出:6

七、黃金實戰案例:綜合運用這30個函數

場景:電商平臺的年終銷售報告生成器

# 原始數據:[訂單號, 商品名, 單價, 數量, 日期]
orders = [
    (1001, '蘋果', 9.9, 5, '2024-01-15'),
    (1002, '牛奶', 19.9, 2, '2024-01-16'),
    (1003, '面包', 8.5, 3, '2024-01-15'),
    (1004, '雞蛋', 12.0, 10, '2024-01-17'),
    (1005, '蘋果', 9.9, 2, '2024-01-17'),
]

# 1. 計算每單總額并排序
order_totals = [(
    order[0], 
    order[1], 
    round(order[2] * order[3], 2)  # 用round計算總額
) for order in orders]

# 2. 按總額降序排列
sorted_orders = sorted(order_totals, key=lambda x: -x[2])

# 3. 篩選出金額超過100的大訂單
large_orders = list(filter(lambda x: x[2] > 50, sorted_orders))

# 4. 統計關鍵數據
total_revenue = sum(order[2] for order in order_totals)
max_order = max(order_totals, key=lambda x: x[2])
min_order = min(order_totals, key=lambda x: x[2])
avg_order = round(total_revenue / len(order_totals), 2)

# 5. 輸出報告
print("=" * 50)
print("年終銷售報告")
print("=" * 50)
print(f"總銷售額:{total_revenue}元")
print(f"平均訂單額:{avg_order}元")
print(f"最大訂單:{max_order[1]} - {max_order[2]}元")
print(f"最小訂單:{min_order[1]} - {min_order[2]}元")
print(f"\n大訂單清單(>50元):")
for i, order in enumerate(large_orders, start=1):
    print(f"  {i}. 訂單{order[0]}:{order[1]} - {order[2]}元")

輸出結果:

==================================================
年終銷售報告
==================================================
總銷售額:182.5元
平均訂單額:36.5元
最大訂單:雞蛋 - 120.0元
最小訂單:面包 - 25.5元

大訂單清單(>50元):
  1. 訂單1004:雞蛋 - 120.0元
  2. 訂單1001:蘋果 - 49.5元

八、快速速查表

函數

功能

常見場景

int(), str(), float()

類型轉換

用戶輸入處理

len(), range()

長度和序列

循環計數

enumerate(), zip()

配對處理

并行遍歷

sorted(), reversed()

排序

成績排名

map(), filter()

批量處理

數據轉換

sum(), max(), min()

統計

財務數據

all(), any()

條件檢查

驗證輸入

type(), isinstance()

類型檢查

調試程序

print(), input()

交互

用戶通信

九、進階建議

  • 第一周:掌握前10個函數,能處理80%的日常任務。
  • 第二周:學會14-18號函數,編寫更健壯的代碼。
  • 第三周:融會貫通所有函數,做小項目練習。

建議:

  • 不要死記硬背,在實際項目中使用
  • 善用Python交互環境help()查閱
  • 列表推導式通常比map()+filter()更優雅
  • 優先用內置函數,它們是C語言實現的,速度快

十、總結

這30個內置函數從處理數據的len()和sorted(),到交互的input()和print(),它們串聯起了Python編程的整個生態。

掌握它們,就像學會了英語的26個字母——有了這個基礎,你就能寫出許多你想要的程序。

責任編輯:趙寧寧 來源: Python數智工坊
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