Python內置函數全解析：30個核心函數語法、案例與最佳實踐指南

💝💝💝歡迎蒞臨我的博客，很高興能夠在這里和您見面！希望您在這里可以感受到一份輕松愉快的氛圍，不僅可以獲得有趣的內容和知識，也可以暢所欲言、分享您的想法和見解。
持續學習，不斷總結，共同進步，為了踏實，做好當下事兒~
非常期待和您一起在這個小小的網絡世界里共同探索、學習和成長。💝💝💝 ?? 歡迎訂閱本專欄 ??

在這里插入圖片描述

💖The Start💖點點關注，收藏不迷路💖

📒文章目錄

- 1. 引言：Python內置函數的重要性
- - 內置函數的優勢：
  - 適用場景：
  - 學習目標：
- 2. 基礎操作函數
- - 2.1 len()：獲取對象長度
  - 2.2 range()：生成整數序列
  - 2.3 enumerate()：為可迭代對象添加索引
- 3. 函數式編程工具
- - 3.1 map()：對可迭代對象應用函數
  - 3.2 filter()：過濾可迭代對象
  - 3.3 reduce()：累積計算
- 4. 輸入輸出函數
- - 4.1 open()：打開文件
  - 4.2 print()：輸出內容
  - 4.3 input()：獲取用戶輸入
- 5. 元編程相關函數
- - 5.1 type()：獲取對象類型
  - 5.2 isinstance()：檢查對象類型
  - 5.3 hasattr()：檢查對象屬性
- 6. 其他常用內置函數
- - 6.1 zip()：合并多個可迭代對象
  - 6.2 sorted()：排序可迭代對象

Python作為一門高效且功能強大的編程語言，其內置函數是開發者日常編程中不可或缺的工具。掌握這些內置函數不僅能提升代碼效率，還能使代碼更加簡潔、Pythonic。本文將系統梳理30個常用內置函數，涵蓋數據類型操作、函數式編程、輸入輸出和元編程等核心功能，每個函數均配有語法說明、參數詳解和實用案例，幫助開發者深入理解并靈活運用。

1. 引言：Python內置函數的重要性

Python內置函數是Python解釋器自帶的函數，無需導入任何模塊即可直接使用。它們經過高度優化，執行效率高，是Python編程中不可或缺的一部分。掌握這些內置函數，不僅能提升開發效率，還能使代碼更加簡潔、優雅，符合Python的設計哲學。

內置函數的優勢：

無需導入：直接調用，減少代碼冗余。
高效執行：底層由C語言實現，運行速度快。
廣泛適用：覆蓋數據處理、函數式編程、文件操作、元編程等多個領域。

適用場景：

內置函數廣泛應用于日常開發中，例如：

數據處理：使用len()、range()等快速操作數據。
函數式編程：利用map()、filter()等實現簡潔的邏輯。
文件操作：通過open()、print()等處理輸入輸出。
元編程：借助type()、isinstance()等動態操作對象。

學習目標：

通過本文，您將系統掌握30個核心內置函數的語法、參數和實際應用，能夠寫出更高效、Pythonic的代碼。

2. 基礎操作函數

基礎操作函數是Python中最常用的一類內置函數，用于處理數據的基本操作，如獲取長度、生成序列、添加索引等。

2.1 len()：獲取對象長度

len()函數用于返回對象的長度或元素個數，適用于所有可迭代對象，如列表、字符串、元組、字典等。

語法：len(object)
參數：
- object：需要計算長度的可迭代對象。
返回值：整數，表示對象的長度。

示例代碼：

# 計算列表長度
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(len(my_list))  # 輸出：5# 計算字符串長度
my_string = "Hello, World!"
print(len(my_string))  # 輸出：13# 計算字典鍵值對數量
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
print(len(my_dict))  # 輸出：3

注意事項：

對于自定義對象，可以通過實現__len__()方法來自定義len()的行為。

2.2 range()：生成整數序列

range()函數用于生成一個整數序列，常用于循環操作。

語法：range(start, stop, step)
參數：
- start：序列起始值（可選，默認為0）。
- stop：序列終止值（不包含該值）。
- step：步長（可選，默認為1）。
返回值：一個不可變的序列對象，通常通過list()轉換為列表使用。

示例代碼：

# 生成0到4的整數序列
print(list(range(5)))  # 輸出：[0, 1, 2, 3, 4]# 生成2到10的偶數序列
print(list(range(2, 11, 2)))  # 輸出：[2, 4, 6, 8, 10]# 逆序生成序列
print(list(range(5, 0, -1)))  # 輸出：[5, 4, 3, 2, 1]

應用場景：

循環遍歷：for i in range(10):
生成索引：與len()結合使用，遍歷列表索引。

2.3 enumerate()：為可迭代對象添加索引

enumerate()函數用于為可迭代對象添加索引，返回一個枚舉對象，其中每個元素是（索引，值）元組。

語法：enumerate(iterable, start=0)
參數：
- iterable：可迭代對象，如列表、字符串等。
- start：索引的起始值（可選，默認為0）。
返回值：枚舉對象，可通過list()轉換為列表。

示例代碼：

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']# 默認起始索引為0
print(list(enumerate(fruits)))  # 輸出：[(0, 'apple'), (1, 'banana'), (2, 'cherry')]# 設置起始索引為1
print(list(enumerate(fruits, start=1)))  # 輸出：[(1, 'apple'), (2, 'banana'), (3, 'cherry')]# 在循環中使用
for index, value in enumerate(fruits):print(f"Index: {index}, Value: {value}")

優勢：

簡化代碼：無需手動維護索引變量。
提高可讀性：直接獲取索引和值。

3. 函數式編程工具

函數式編程是一種編程范式，Python通過內置函數如map()、filter()和reduce()提供支持，使代碼更簡潔、表達力更強。

3.1 map()：對可迭代對象應用函數

map()函數將指定函數應用于可迭代對象的每個元素，返回一個迭代器。

語法：map(function, iterable)
參數：
- function：要應用的函數。
- iterable：一個或多個可迭代對象。
返回值：map對象（迭代器），可通過list()轉換為列表。

示例代碼：

# 將列表中的每個元素平方
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # 輸出：[1, 4, 9, 16]# 使用內置函數
words = ["hello", "world"]
upper_words = list(map(str.upper, words))
print(upper_words)  # 輸出：['HELLO', 'WORLD']# 多個可迭代對象
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
sums = list(map(lambda x, y: x + y, a, b))
print(sums)  # 輸出：[5, 7, 9]

應用場景：

數據轉換：將一組數據轉換為另一種形式。
批量處理：對每個元素執行相同操作。

3.2 filter()：過濾可迭代對象

filter()函數用于過濾可迭代對象，保留使函數返回True的元素。

語法：filter(function, iterable)
參數：
- function：過濾函數，返回布爾值。
- iterable：可迭代對象。
返回值：filter對象（迭代器），可通過list()轉換為列表。

示例代碼：

# 過濾偶數
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(evens)  # 輸出：[2, 4, 6]# 過濾非空字符串
words = ["hello", "", "world", None, " "]
non_empty = list(filter(None, words))  # None作為函數時，過濾假值
print(non_empty)  # 輸出：['hello', 'world', ' ']# 自定義過濾函數
def is_positive(x):return x > 0positives = list(filter(is_positive, [-2, -1, 0, 1, 2]))
print(positives)  # 輸出：[1, 2]

注意事項：

如果function為None，則過濾掉所有假值（如False、0、“”、None等）。

3.3 reduce()：累積計算

reduce()函數對可迭代對象中的元素進行累積計算，通過指定函數逐步合并元素。

語法：reduce(function, iterable[, initial])
參數：
- function：累積函數，接受兩個參數。
- iterable：可迭代對象。
- initial：初始值（可選）。
返回值：累積計算的結果。

注意：reduce()函數在Python 3中移至functools模塊，需先導入。

示例代碼：

from functools import reduce# 計算列表元素的乘積
numbers = [1, 2, 3, 4]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product)  # 輸出：24# 使用初始值
sum_with_initial = reduce(lambda x, y: x + y, numbers, 10)
print(sum_with_initial)  # 輸出：20# 查找最大值
max_value = reduce(lambda x, y: x if x > y else y, numbers)
print(max_value)  # 輸出：4

應用場景：

累積計算：如求和、求積、找最大值等。
數據聚合：逐步合并多個數據項。

4. 輸入輸出函數

輸入輸出（I/O）函數用于處理程序與外部環境的數據交互，如讀寫文件、打印輸出、獲取用戶輸入等。

4.1 open()：打開文件

open()函數用于打開文件，返回文件對象，支持讀寫操作。

語法：open(file, mode='r', encoding=None)
參數：
- file：文件路徑（字符串）。
- mode：打開模式，如'r'（讀）、'w'（寫）、'a'（追加）等。
- encoding：編碼方式，如'utf-8'。
返回值：文件對象。

示例代碼：

# 讀取文件內容
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:content = f.read()print(content)# 寫入文件
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:f.write("Hello, World!")# 追加內容
with open('output.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:f.write("\nAppended text.")

常用模式：

'r'：讀取（默認）。
'w'：寫入（覆蓋原有內容）。
'a'：追加。
'b'：二進制模式，如'rb'。

最佳實踐：

使用with語句確保文件正確關閉。
指定編碼以避免亂碼問題。

4.2 print()：輸出內容

print()函數用于將內容輸出到標準輸出（如控制臺）。

語法：print(*objects, sep=' ', end='\n')
參數：
- objects：一個或多個要輸出的對象。
- sep：分隔符（默認為空格）。
- end：結束符（默認為換行符）。
返回值：無。

示例代碼：

# 基本輸出
print("Hello, World!")  # 輸出：Hello, World!# 輸出多個對象
print("Hello", "World", sep="-")  # 輸出：Hello-World# 自定義結束符
print("Hello", end=" ")
print("World")  # 輸出：Hello World# 輸出到文件
with open('output.txt', 'w') as f:print("Hello, File!", file=f)

高級用法：

格式化輸出：結合f-string或format()方法。
重定向輸出：通過file參數輸出到文件。

4.3 input()：獲取用戶輸入

input()函數用于從標準輸入（如鍵盤）獲取用戶輸入。

語法：input([prompt])
參數：
- prompt：提示信息（可選）。
返回值：字符串，用戶輸入的內容。

示例代碼：

# 基本輸入
name = input("Enter your name: ")
print(f"Hello, {name}!")# 輸入數值
age = int(input("Enter your age: "))
print(f"You are {age} years old.")# 輸入多個值
data = input("Enter two numbers separated by space: ").split()
a, b = map(int, data)
print(f"Sum: {a + b}")

注意事項：

輸入的內容總是字符串類型，需根據需要轉換。
處理異常輸入，避免程序崩潰。

5. 元編程相關函數

元編程涉及在運行時操作程序本身，Python提供了一系列內置函數來支持元編程，如檢查類型、屬性等。

5.1 type()：獲取對象類型

type()函數用于獲取對象的類型。

語法：type(object)
參數：
- object：任意對象。
返回值：對象的類型。

示例代碼：

# 獲取內置類型
print(type(42))          # 輸出：<class 'int'>
print(type("hello"))     # 輸出：<class 'str'>
print(type([1, 2, 3]))   # 輸出：<class 'list'># 自定義類
class MyClass:passobj = MyClass()
print(type(obj))         # 輸出：<class '__main__.MyClass'># 動態創建類
MyDynamicClass = type('MyDynamicClass', (), {})
instance = MyDynamicClass()
print(type(instance))    # 輸出：<class '__main__.MyDynamicClass'>

應用場景：

類型檢查：在運行時確定對象類型。
動態創建類：使用type()動態生成類。

5.2 isinstance()：檢查對象類型

isinstance()函數用于檢查對象是否為指定類型的實例。

語法：isinstance(object, classinfo)
參數：
- object：要檢查的對象。
- classinfo：類型或類型元組。
返回值：布爾值，表示對象是否屬于指定類型。

示例代碼：

# 檢查內置類型
num = 42
print(isinstance(num, int))      # 輸出：True
print(isinstance(num, str))      # 輸出：False# 檢查多個類型
print(isinstance(num, (int, float)))  # 輸出：True# 檢查繼承關系
class Parent:passclass Child(Parent):passobj = Child()
print(isinstance(obj, Parent))   # 輸出：True

優勢：

支持繼承關系檢查。
可同時檢查多個類型。

5.3 hasattr()：檢查對象屬性

hasattr()函數用于檢查對象是否具有指定屬性。

語法：hasattr(object, name)
參數：
- object：要檢查的對象。
- name：屬性名稱（字符串）。
返回值：布爾值，表示對象是否具有該屬性。

示例代碼：

class MyClass:def __init__(self):self.value = 42def method(self):passobj = MyClass()# 檢查屬性
print(hasattr(obj, 'value'))     # 輸出：True
print(hasattr(obj, 'method'))    # 輸出：True
print(hasattr(obj, 'unknown'))   # 輸出：False# 檢查模塊屬性
import math
print(hasattr(math, 'sqrt'))     # 輸出：True

應用場景：

動態屬性訪問：在訪問屬性前先檢查是否存在。
插件系統：檢查對象是否支持特定方法。

6. 其他常用內置函數

除了上述分類，Python還提供了許多其他實用的內置函數，如zip()、sorted()、max()和min()等。

6.1 zip()：合并多個可迭代對象

zip()函數用于將多個可迭代對象中的元素按順序配對，返回一個迭代器。

語法：zip(*iterables)
參數：
- iterables：多個可迭代對象。
返回值：zip對象（迭代器），可通過list()轉換為元組列表。

示例代碼：

# 基本用法
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 90, 78]
combined = list(zip(names, scores))
print(combined)  # 輸出：[('Alice', 85), ('Bob', 90), ('Charlie', 78)]# 長度不一致時，以最短的為準
ages = [25, 30]
result = list(zip(names, ages))
print(result)  # 輸出：[('Alice', 25), ('Bob', 30)]# 解壓
pairs = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
unzipped = list(zip(*pairs))
print(unzipped)  # 輸出：[('a', 'b', 'c'), (1, 2, 3)]

應用場景：

數據配對：將多個列表的元素一一對應。
矩陣轉置：通過zip(*matrix)實現。

6.2 sorted()：排序可迭代對象

sorted()函數用于對可迭代對象進行排序，返回一個新列表。

語法：sorted(iterable, key=None, reverse=False)
參數：
- iterable：可迭代對象。
- key：排序鍵函數（可選）。
- reverse：是否逆序排序（可選，默認為False）。
返回值：排序后的新列表。

示例代碼：

# 基本排序
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
print(sorted(numbers))  # 輸出：[1, 1, 3, 4, 5, 9]# 逆序排序
print(sorted(numbers, reverse=True))  # 輸出：[9---🔥🔥🔥道阻且長,行則將至,讓我們一起加油吧！🌙🌙🌙<div class="table-box"><table width="100%"><tbody><tr><td width="50%"><div align="center"><font color="#E73B3E"><em>💖The Start💖點點關注，收藏不迷路💖<em></em></em></font></div></td></tr></tbody></table>
</div>---