八个代码片段,快速掌握Python内置函数!

八个代码片段,快速掌握Python内置函数!

在现代办公场景中,Python已成为提高工作效率的利器。不论是数据分析、自动化办公,还是简单的日常任务,Python内置函数都能发挥巨大作用。

 

编程君将向新手介绍8个简单实用的Python内置函数,带你快速入门Python编程。

一、len():计算元素个数

# 示例:计算列表中元素的个数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(len(numbers)) # 输出:7

len()函数可以返回容器(列表、字符串、字典等)中元素的数量。

 

 

二、max():求最大值

# 示例:找到列表中的最大值
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(max(numbers)) # 输出:5

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Python自带的max()函数可以直接返回当前容器中元素的最大值;而min()函数则可以返回元素的最小值;如果想要对元素求和的话,可以使用sum()函数;如果想对元素排序,可以用sort()函数……

由此可见,掌握了英语基本单词,你就掌握了一大半的python函数!

 

 

三、list():生成列表

# 示例:将range对象转换为列表
numbers = list(range(5))
print(numbers) # 输出:[0, 1, 2, 3, 4]

list()函数可以将其他类型的序列转化为列表。需要注意的是,Python的索引是默认从0开始,所以range(5)表示0-4的5个整数序列,不包含5。

 

 

四、reversed():反转

# 示例:反转列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(reversed(numbers))) # 输出:[5, 4, 3, 2, 1]

reversed()函数可以返回一个与原始的元素顺序相反的列表。

五、zip():打包组合

# 示例:将两个列表的元素组合在一起
numbers = [1, 2, 3]
letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
print(list(zip(numbers, letters))) # 输出:[(1, ‘a’), (2, ‘b’), (3, ‘c’)]

zip()函数可以将两个列表打包形成一个新的列表,第一个列表numbers中的每个元素,依次与第二个列表letters中的元素组合,形成了三个新元素。这种操作在同时便利多个序列的时候很有用。

 

 

六、enumerate():枚举元素

# 示例:同时获取序列的索引和值
letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’]
for index, letter in enumerate(letters):
    print(f”Index {index}: {letter})

enumerate()函数可以在遍历序列时取出每个元素的索引和值。这段代码输出结果如下:
图片

Python是当下最大众化的编程语言,但其基本概念、基础知识还是比较多的,对于小白来说,一时间要掌握这么多还是有些吃力,甚至学完就忘!

七、map():映射处理

# 示例:将所有的列表元素都变成平方数
def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(square, numbers)
print(list(squared)) # 输出:[1, 4, 9, 16, 25]

map()函数对序列中的每个元素应用指定的函数,并返回一个新的迭代器。在这段代码中,我们利用map()函数,让numbers里面的每一个元素都进行square()计算,并输出一个新的列表squared。

 

八、filter():过滤元素

# 示例:过滤出列表中的偶数
def is_even(x):
    return x % 2 == 0

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(is_even, numbers)
print(list(even_numbers)) # 输出:[2, 4]

filter()函数对序列中的元素进行过滤,只留下使给定函数返回True的那些元素。在这段代码中,只有偶数元素才能够在is_even()函数中返回True,从而被保留下来。所以在最终的输出结果中,列表只保留了2和4这两个元素。

 

python的内置函数覆盖了从基本的数据类型处理到复杂的迭代与转换操作,简化了编程过程,提升了开发效率。

 

作为新手,掌握这些函数是迈向编程大门的关键一步。无论是职场发展还是个人能力的提升,学习Python都是一项极具价值的投资。

 

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