菜鸟教程python内置函数,python内置函数的使用方法
在日常python编程中使用这些函数来简化我们的编程工作，经常使用可以大大提高编程效率。本文总结了Python编程最流行的六个内置函数，有兴趣的可以看看。
目录
1.地图功能2。Lamdba函数3。枚举函数4。归约函数5。过滤功能6。Zip函数在日常python编程中使用这些函数来简化我们的编程工作。经常使用可以大大提高编程效率。
1. Map 函数
Map函数可以使用另一个函数来转换整个iterable对象的函数，包括将字符串转换为数字、对数字进行舍入等等。
之所以用map函数来完成这些事情，是为了节省内存，提高代码的运行速度，使用的代码更少。
例如，这里需要将一个字符串数组转换成一个数字数组。
如果使用传统方法进行解析，则需要几行代码来完成for循环。
strings=[1 ， 2 ， 3 ， 4]
res=[]
forstr_instrings:
res.append(int(str_))
打印(分辨率)
#[1,2,3,4]
直接使用map函数需要一行代码。
strings=[5 ， 6 ， 7 ， 8]
res_map=map(int，strings)
打印(列表(res_map))
#[5,6,7,8]
使用map(int，strings)，其中int作为函数作为参数传入，strings是可以迭代的对象。
在这里，我们使用自己创建的函数来转换可序列化的数据。
初始化make_super函数，将英文字符串转换成大写字符串。
defmake_super(text):
res_text=text.upper()
returnres_text
words=[python ， java ， scala]
words_res=list(map(make_super，words))
打印(words _ res)
#[PYTHON ， JAVA ， SCALA]
使用map(make_super，words)，其中make_super作为函数传入，words作为可序列化数据使用。
2.Lamdba 函数
Lambda函数用于创建匿名函数，也称为lambda表达式。其实只是一种表达方式的存在。如果在代码编写过程中需要实现简单的函数逻辑，但是单独写一个函数比较麻烦，可以使用lambda表达式，只需要一行代码就可以完成。
比如需要实现一个简单的加法计算，需要创建一个add_1函数使用基本函数实现。
defadd_1(a，b):
退货b
print(add_1(5，2))
使用lambda表达式，可以直接完成一行代码，可以写成这样。
add _ 2=a，b:a b
print(add_2(10，10))
a，b: a b表示a，b作为参数，a b作为要执行的函数的运算逻辑。
3.Enumerate 函数
枚举函数一般用来处理可序列化的数据，python中有很多可序列化的数据，重要性可想而知。
您可以使用此函数直接遍历可序列化数据的下标索引和相应的数据。
用一个数据列表来说明。
words=[java ， python ， scala]
使用enumerate函数执行整个遍历，最后返回一个新的列表。
对于index，datainenumerate(单词):
Print(f 当前索引：{inde
x},当前数据：{data})
# 当前索引：0,当前数据：java
# 当前索引：1,当前数据：python
# 当前索引：2,当前数据：scala
看到返回的结果中包含了索引、数据，这样便于数据的组织和统计，因此，将该函数也列为比较常用的函数之一。
4. Reduce 函数
reduce函数通常用于计算整个列表的逻辑运算，也就是将一个函数的运算可以添加到这个列表的每个元素上面。
reduce(function, iterable[, initializer])
比如需要计算一个列表中每个元素之间的相乘的结果，则可以这样写。
from functools import reducelist_ = [10, 20, 30, 40]
print(reduce(lambda a, b: a * b, list_))
这里由于函数的逻辑运算比较简单，所以使用了lambda表达式表示两个元素相乘。
最终再使用reduce函数，它的效果相当于10 * 20 * 30 * 40，结果就是240000，和我们预想得到的计算结果是一致的。
5. Filter 函数
filter函数，从字面意思就可以看出它是过滤的意思，使用该函数可以有效的过滤掉不需要的列表中的数据元素。
filter(function, iterable)
在逻辑处理中，同样是需要一个处理函数和一个可序列化的数据。
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 20]nums_new = filter(lambda m: m % 2 == 0, nums)
print(list(nums_new))
# [2, 4, 6, 8, 20]
这里我们成功过滤掉了所有的奇数数据元素，最终只留下了偶数元素。
6. Zip 函数
zip函数在多个列表的组装过程中用到非常的多，可以同时遍历多个列表并将相同位置的元素组合成一个元祖。
list_res = []for n in zip([1, 2, 3, 4, 5], [python, java, scala, c++, C#]):
list_res.append(n)
print(list_res)
# [(1, python), (2, java), (3, scala), (4, c++), (5, C#)]
使用zip函数时，像这样的数据组合就可以轻松的实现。
通过观察上述的这些操作发现基本上都是对可序列化的数据的相关操作，因为在python的编码过程中大多数的数据处理相关的操作都是基于可序列化的数据的。
以上就是六个Python编程最受用的内置函数使用详解的详细内容，更多关于Python内置函数的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
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