常见 Python内置函数

    技术2026-02-21  17

    常见Python内置函数

    Python提供了很多能实现各种功能的内置函数。内置函数,就是在Python中被自动加载的函数,任何时候都可以使用。

    map函数 filter函数 reduce函数

    map函数

    map函数会根据提供的函数对指定的序列做映射。

    map函数的定义如下:

    map(function,iterable, …)

    上述定义中,第一个参数function表示的是一个函数名,第二个参数itherable可以是序列,支持迭代的容器或迭代器。当调用map函数时,itherable中的每个元素都会调用function函数,所有元素调用function函数返回的结果会保存到一个迭代器对象中。

    这里说明一下,在Python2中,map函数的返回值是列表list类型。

    如果希望将迭代器对象转换为列表,则可以通过list函数进行转化。此外,还可以使用for循环直接遍历迭代器对象,从而取出其内部的每个元素。 示例代码如下:

    func = lambda x: x+2 result = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(list(result))

    上述示例,定义了一个匿名函数func,返回某个数加2以后的结果,接着调用map函数将[1, 2, 3, 4, 5]中的每个元素取出来,作为func的参数调用func函数,之后将结果转换为列表的形式显示。 程序输出结果为: 如果map函数中传入的function函数带有两个参数,那么map函数需要传递两个序列,代码如下:

    result = map(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3], [4, 5, 6]) print(list(result))

    运行结果如下:

    filter函数

    filter函数会对指定序列执行过滤操作。

    filter函数的定义如下:

    filter(function, itherable)

    上述定义中,第一个参数function可以是函数名称或者None,第二个参数itherable可以是序列,支持迭代的容器或者迭代器。返回值为迭代器对象(在Python2中,filter函数的返回值是列表类型)。其中,function函数只能接收一个参数,而且该函数的返回值为布尔值。

    filter函数的作用是以参数迭代器中的每个参数分别调用function函数,最后返回的迭代器包含调用结果为True的元素。 代码如下:

    func = lambda x: x % 2 result = filter(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(list(result))

    上述中,定义了一个匿名函数func,返回某个数取余以后的结果,接着调用filter函数将[1, 2, 3, 4, 5]中的每个元素取出来,作为func的参数调用func函数,之后将结果转换为列表的形式显示。 程序输出结果为:

    reduce函数

    reduce函数会对参数迭代器中的元素进行积累。

    reduce函数的定义如下:

    functools.reduce(function, itherable[, initializer])

    上述定义中,function是一个带有两个参数的函数;第二个参数itherable是一个迭代器对象,initializer表示固定的初始值。reduce函数会依次从迭代器对象中取出每个元素,和上一次调用function的结果作为参数再次调用function函数。

    在Python3中,reduce函数被放置在functools模块中,使用时需要先引入,代码如下: from functools import reduce func = lambda x, y: x + y result = reduce(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(result)

    from functools import reduce func = lambda x, y: x + y result = reduce(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(result)

    上述示例中,首先引入了functools模块,然后定义了一个计算两个数的和的匿名函数。 由于在调用reduce函数时传入了func和序列,所以程序会把序列的每个元素取出来,和上次调用后的结果作为参数再次调用func函数,最后将结果返回给result。 运行结果: 如果在调用reduce函数时传入了initializer参数,那么function函数会以迭代器中的第一个元素与initializerd的和作为参数进行调用。 代码如下:

    from functools import reduce result = reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4], 5) print(result)

    运行结果为:

    15

    此外。itherable参数还可以传入字符串类型,代码如下:

    from functools import reduce result = reduce(lambda x, y: x+y, ['aa', 'bb', 'cc'], 'dd') print(result)

    运行结果如下:

    Processed: 0.040, SQL: 9