python内置函数和内置方法的区别,以下哪个不是python语言的内置函数

　　python视频教程栏目带大家认识 Python 内置函数。

　　在Python Cat的上一篇文章中，我们对比了两种创建列表的方法，即文字用法[]和内置类型用法list()，然后分析了它们在运行速度上的差异。

　　在分析list()为什么比较慢的时候，文章说需要经过两个步骤：名称查找和函数调用，所以这就引出了一个新的问题：list() 不是内置类型么，为什么它不能直接就调用创建列表的逻辑呢？也就是说，为什么解释器必须经过名称查找，才能“认识”到该做什么呢？.

　　其实原因很简单：内置函数/内置类型的名字并不是关键字，它们只是解释器内置的一个方便函数，方便开发者开箱即用。

　　PS:内置函数和内置类型类似，但是list()其实是内置类型而不是内置函数。我对这两个容易混淆的概念做了分析。请检查这篇文章。为了便于理解和表达，以下统称为内置函数。

1、内置函数的查找优先级最低

　　例如，下面的例子：

　　#调用内置函数列表(range (3))正常#结果：[0，1，2]#定义任意函数，然后赋给listdef test (n) 3360。

　　print(Hello World！)

　　列表=测试

　　List(range(3)) #结果：Hello World！复制代码

　　在这个例子中，我们将自定义测试分配给了列表，并且程序没有报告错误。这个例子甚至可以改为直接定义一个同名的新函数，即 def list(): …。

　　这说明list不是Python限制的关键字/保留字。

　　查看官方文档，可以发现Python 3.9有35个关键词，具体如下：

　　如果我们把上面例子的测试赋给任何一个关键字，比如‘pass=test’，我们会报告一个错误：SyntaxError:无效语法。

　　从这一点来看，我们可以看到内置函数并不是万能的：它们的名称并不像关键字那般稳固不变，虽然它们处在系统内置作用域里，但是却可以被用户局部作用域的对象所轻松拦截掉！.

　　因为解释器是按照“局部作用域-全局作用域-内置作用域”的顺序查找名字的，所以内置函数实际上是优先级最低的。

　　对于新手来说，有一定的可能性会发生意想不到的事情(内置函数69个，很难全部记住)。

　　那么，为什么 Python 不把所有内置函数的名称都设为不可复写的关键字呢？

　　一方面，它想控制关键词的数量；另一方面，它可能希望留给用户更多的自由。内置函数只是解释器的推荐实现。开发者可以根据需要实现与内置函数同名的函数。

　　然而，这种情况很少见，开发人员通常用不同的名称定义函数。以Python标准库为例。ast模块有literal_eval()函数(基准eval()的内置函数)，pprint模块有pprint()函数(基准print()的内置函数)，itertools模块有zip_longest()函数(基准zip()的内置函数

　　00-1010因为内置函数的名字不是保留关键字，而且是在名字查找的最后一个顺序，有可能内置函数不是最快的。

　　上一篇文章展示了[]比list()快2~3倍的事实。其实这个可以扩展到str()、tuple()、set()、dict()等内置类型，都比内置类型用法略快。

　　对于这些内置类型，当我们调用xxx()时，可以简单理解为我们在实例化类。在面向对象的语言中，类在被使用之前被实例化是很正常的。

　　然而，这种做法有时似乎很麻烦。为了方便使用，Python 给一些常用的内置类型提供了字面量表示法，也就是""、[]、()、{} 等等，表示字符串、列表、元组和字典等数据类型。

　　来源：docs.python.org/3/reference…

　　一般来说，所有的编程语言都必须有一些文字表示，但基本上仅限于数值型、字符串型、布尔型、null等基本类型。

　　Python还添加了几种数据结构类型的文字，因此更加方便，这也解释了为什么内置的

　　函数可能不是最快的。

　　一般而言，同样的完备功能，内置函数总是比我们自定义的函数要快，因为解释器可以做一些底层的优化，例如 len() 内置函数肯定比用户定义的 x.len() 函数快。

　　有些人据此形成了“内置函数总是更快”的认识误区。

　　解释器内置函数相对于用户定义函数，前者接近于走后门；而字面量表示法相对于内置函数，前者是在走更快的后门。

　　也就是说，在有字面量表示法的情况下，某些内置函数/内置类型并不是最快的！

小结

　　本文从“list() 竟然会败给 []”破题，从两个角度揭示了内置函数其实存在着某种不足：内置函数的名称并不是关键字，而内置作用域位于名称查找的最低优先级，因此在调用时，某些内置函数/类型的执行速度就明显慢于它们对应的字面量表示法。

　　本文对上一个“Python为什么”话题做了延展讨论，一方面充实了前面的内容，另一方面，也有助于大家理解 Python 的几个基础概念及其实现。

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