python十五步函数的简单介绍

python里面有哪些自带函数？

python系统提供了下面常用的函数：

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1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；

2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；

3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；

4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。

注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入相应的模块

该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方法是在函数名前面加上“模块名.”。

希望能帮到你。

python内置函数

math模块

在使用前导入math模块 import math

常用方法

math.pow()方法

math.pow(x,y) 返回x的y次方

math.sqrt()方法

math.sqrt(x) 返回x的平方根

math,factorial()方法

math.factorial(x) 返回x的阶乘

什么是阶乘 5！ 5 4 3 2 1=120

高级内置函数即方法(常用)

1--map()函数

1--实例解释

2--reduce()函数

2--实例解释

3--filter()函数 (俗称过滤器)

3--实例解释

4--zip()函数

4--实例解释

5--sorted()函数和当中的key

5--实例解释

6--enumerate()函数

6--实例解释

7--sum()函数

7--实例解释

8--set()函数

8--实例解释

9--join()方法

9--实例解释

10--split()方法

10--实例解释

11--replace()方法

11--实例解释

12--format()方法

12--实例解释

13--eval()函数

13--实例解释

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象，则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。

「干货」让Python性能起飞的15个技巧，你知道几个呢？

前言

Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢，但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器。本文总结了15个tips有助于提升 Python 执行速度、优化性能。

关于 Python 如何精确地测量程序的执行时间，这个问题看起来简单其实很复杂，因为程序的执行时间受到很多因素的影响，例如操作系统、Python 版本以及相关硬件（CPU 性能、内存读写速度）等。在同一台电脑上运行相同版本的语言时，上述因素就是确定的了，但是程序的睡眠时间依然是变化的，且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰，因此严格来说这就是实验不可重复。

我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是 time 和 timeit 。

其中， time 库中有 time() 、 perf_counter() 以及 process_time() 三个函数可用来计时（以秒为单位），加后缀 _ns 表示以纳秒计时（自 Python3.7 始）。在此之前还有 clock() 函数，但是在 Python3.3 之后被移除了。上述三者的区别如下：

与 time 库相比， timeit 有两个优点：

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer= , number=1000000, globals=None) 参数说明：

本文所有的计时均采用 timeit 方法，且采用默认的执行次数一百万次。

为什么要执行一百万次呢？因为我们的测试程序很短，如果不执行这么多次的话，根本看不出差距。

Exp1：将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

方法二

方法一耗时 0.5267724000000005s ，方法二耗时 0.41462569999999843s ，性能提升 21.29%

Exp2：求两个 list 的交集。

测试数组：a = [1,2,3,4,5]，b = [2,4,6,8,10]。

方法一

方法二

方法一耗时 0.9507264000000006s ，方法二耗时 0.6148200999999993s ，性能提升 35.33%

关于 set() 的语法： | 、、 - 分别表示求并集、交集、差集。

我们可以通过多种方式对序列进行排序，但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失。因为内置的 sort() 或 sorted() 方法已经足够优秀了，且利用参数 key 可以实现不同的功能，非常灵活。二者的区别是 sort() 方法仅被定义在 list 中，而 sorted() 是全局方法对所有的可迭代序列都有效。

Exp3：分别使用快排和 sort() 方法对同一列表排序。

测试数组：lists = [2,1,4,3,0]。

方法一

方法二

方法一耗时 2.4796975000000003s ，方法二耗时 0.05551999999999424s ，性能提升 97.76%

顺带一提， sorted() 方法耗时 0.1339823999987857s 。

可以看出， sort() 作为 list 专属的排序方法还是很强的， sorted() 虽然比前者慢一点，但是胜在它“不挑食”，它对所有的可迭代序列都有效。

扩展：如何定义 sort() 或 sorted() 方法的 key

1.通过 lambda 定义

2.通过 operator 定义

operator 的 itemgetter() 适用于普通数组排序， attrgetter() 适用于对象数组排序

3.通过 cmp_to_key() 定义，最为灵活

Exp4：统计字符串中每个字符出现的次数。

测试数组：sentence='life is short, i choose python'。

方法一

方法二

方法一耗时 2.8105250000000055s ，方法二耗时 1.6317423000000062s ，性能提升 41.94%

列表推导（list comprehension）短小精悍。在小代码片段中，可能没有太大的区别。但是在大型开发中，它可以节省一些时间。

Exp5：对列表中的奇数求平方，偶数不变。

测试数组：oldlist = range(10)。

方法一

方法二

方法一耗时 1.5342976000000021s ，方法二耗时 1.4181957999999923s ，性能提升 7.57%

大多数人都习惯使用 + 来连接字符串。但其实，这种方法非常低效。因为， + 操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串。更好的方法是用 join() 来连接字符串。关于字符串的其他操作，也尽量使用内置函数，如 isalpha() 、 isdigit() 、 startswith() 、 endswith() 等。

Exp6：将字符串列表中的元素连接起来。

测试数组：oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

方法二

方法一耗时 0.27489080000000854s ，方法二耗时 0.08166570000000206s ，性能提升 70.29%

join 还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符，举个例子

life//is//short//i//choose//python

Exp6：交换x，y的值。

测试数据：x, y = 100, 200。

方法一

方法二

方法一耗时 0.027853900000010867s ，方法二耗时 0.02398730000000171s ，性能提升 13.88%

在不知道确切的循环次数时，常规方法是使用 while True 进行无限循环，在代码块中判断是否满足循环终止条件。虽然这样做没有任何问题，但 while 1 的执行速度比 while True 更快。因为它是一种数值转换，可以更快地生成输出。

Exp8：分别用 while 1 和 while True 循环 100 次。

方法一

方法二

方法一耗时 3.679268300000004s ，方法二耗时 3.607847499999991s ，性能提升 1.94%

将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度。我们使用 lru_cache 装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能，在使用 fibonacci 递归函数时，存在大量的重复计算，例如 fibonacci(1) 、 fibonacci(2) 就运行了很多次。而在使用了 lru_cache 后，所有的重复计算只会执行一次，从而大大提高程序的执行效率。

Exp9：求斐波那契数列。

测试数据：fibonacci(7)。

方法一

方法二

方法一耗时 3.955014900000009s ，方法二耗时 0.05077979999998661s ，性能提升 98.72%

注意事项：

我被执行了（执行了两次 demo(1, 2) ，却只输出一次）

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 的两个可选参数：

点运算符( . )用来访问对象的属性或方法，这会引起程序使用 __getattribute__() 和 __getattr__() 进行字典查找，从而带来不必要的开销。尤其注意，在循环当中，更要减少点运算符的使用，应该将它移到循环外处理。

这启发我们应该尽量使用 from ... import ... 这种方式来导包，而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取。其实不光是点运算符，其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理。

Exp10：将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

方法二

方法一耗时 0.7235491999999795s ，方法二耗时 0.5475435999999831s ，性能提升 24.33%

当我们知道具体要循环多少次时，使用 for 循环比使用 while 循环更好。

Exp12：使用 for 和 while 分别循环 100 次。

方法一

方法二

方法一耗时 3.894683299999997s ，方法二耗时 1.0198077999999953s ，性能提升 73.82%

Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行，大大提高代码执行速度，甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。它能和 Numpy 配合使用，在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率。

Exp12：求从 1 加到 100 的和。

方法一

方法二

方法一耗时 3.7199997000000167s ，方法二耗时 0.23769430000001535s ，性能提升 93.61%

矢量化是 NumPy 中的一种强大功能，可以将操作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化。

在 Python 中循环数组或任何数据结构时，会涉及很多开销。NumPy 中的向量化操作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数，从而使 Python 代码更加快速。

Exp13：两个长度相同的序列逐元素相乘。

测试数组：a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]

方法一

方法二

方法一耗时 0.6706845000000214s ，方法二耗时 0.3070132000000001s ，性能提升 54.22%

若要检查列表中是否包含某成员，通常使用 in 关键字更快。

Exp14：检查列表中是否包含某成员。

测试数组：lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']

方法一

方法二

方法一耗时 0.16038449999999216s ，方法二耗时 0.04139250000000061s ，性能提升 74.19%

itertools 是用来操作迭代器的一个模块，其函数主要可以分为三类：无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器。

Exp15：返回列表的全排列。

测试数组：["Alice", "Bob", "Carol"]

方法一

方法二

方法一耗时 3.867292899999484s ，方法二耗时 0.3875405000007959s ，性能提升 89.98%

根据上面的测试数据，我绘制了下面这张实验结果图，可以更加直观的看出不同方法带来的性能差异。

从图中可以看出，大部分的技巧所带来的性能增幅还是比较可观的，但也有少部分技巧的增幅较小（例如编号5、7、8，其中，第 8 条的两种方法几乎没有差异）。

总结下来，我觉得其实就是下面这两条原则：

内置库函数由专业的开发人员编写并经过了多次测试，很多库函数的底层是用 C 语言开发的。因此，这些函数总体来说是非常高效的（比如 sort() 、 join() 等），自己编写的方法很难超越它们，还不如省省功夫，不要重复造轮子了，何况你造的轮子可能更差。所以，如果函数库中已经存在该函数，就直接拿来用。

有很多优秀的第三方库，它们的底层可能是用 C 和 Fortran 来实现的，像这样的库用起来绝对不会吃亏，比如前文提到的 Numpy 和 Numba，它们带来的提升都是非常惊人的。类似这样的库还有很多，比如Cython、PyPy等，这里我只是抛砖引玉。

原文链接：

python函数有哪些

1、print()函数：打印字符串;

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

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