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python中all函数,python中all函数的用法

Python中的常用内置函数有哪些呢?

abs() divmod() input() open() staticmethod()

成都创新互联服务项目包括张掖网站建设、张掖网站制作、张掖网页制作以及张掖网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,张掖网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到张掖省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!

all() enumerate() int() ord() str()

any() eval() isinstance() pow() sum()

basestring() execfile() issubclass() print() super()

bin() file() iter() property() tuple()

bool() filter() len() range() type()

bytearray() float() list() raw_input() unichr()

callable() format() locals() reduce() unicode()

chr() frozenset() long() reload() vars()

classmethod() getattr() map() repr() xrange()

cmp() globals() max() reverse() zip()

compile() hasattr() memoryview() round() __import__()

complex() hash() min() set()

delattr() help() next() setattr()

dict() hex() object() slice()

dir() id() oct() sorted()

模块中all是一个什么类型

python模块中的all,用于模块导入时限制,如:from module import *

此时被导入模块若定义了all属性,则只有all内指定的属性、方法、类可被导入;若没定义,则导入模块内的所有公有属性,方法和类。

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率,同时提升代码的简洁度,增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes,直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型:

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象,简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于统计的一种数据类型,在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现:

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了,也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1,elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表,其中包含n个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None,most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序:

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法,其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words,请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符(包括重复字符),并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入:words = ["bella", "label", "roller"]

输出:["e", "l", "l"]

输入:words = ["cool", "lock", "cook"]

输出:["c", "o"]看到统计字符,典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符,首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数,依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符,然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下,发现83个测试用例耗时48ms,速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted(),它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表

对列表升序操作:

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出:[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作:

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出:[9, 6, 4, 1]使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出:['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意:空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list,元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list,存在一个为空的元素

False

all([0, 1,2, 3]) # 列表list,存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple,元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple,存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple,存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反:判断一个tuple或者list是否全为空,0,False。如果全为空,0,False,则返回False;如果不全为空,则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中,PEP 498提出一种新型字符串格式化机制,被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings,F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化:

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数:

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快,比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多,书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数,更多内容以后会陆陆续续更新~

python如何导入函数

python的内建函数即是python自带的函数,这种函数不需要定义,并且不同的内建函数具有不同的功能,可以直接使用。

以下是部分内建函数用法及说明

1、abs(),返回数字的绝对值。

2、all(),如果集合中所有元素是true或集合为空集合,返回True。

3、any(),如果集合中有一项元素是true,返回True;空集合为False

4、ascii(), 返回一个表示对象的字符串。

5、bin(),将整数转换为前缀为“0b”的二进制字符串。

6、bool(),返回一个布尔值,即True或者之一False。

7、bytearray(),返回一个新的字节数组。

8、callable(对象)判断对象参数是否可被调用(可被调用指的是对象能否使用()括号的方法调用)

9、chr(),返回表示Unicode代码点为整数i的字符的字符串。与ord()函数相反。

推荐学习《python教程》

10、classmethod,将方法转换为类方法。

11、compile,将源代码编译为代码或AST对象。代码对象可以由exec()或执行eval()。 source可以是普通字符串,字节字符串或AST对象。

12、dic(),创建一个字典

13、divmod(a,b),将两个数作为参数,并在使用整数除法时返回由商和余数组成的一对数

14、enumerate(iterable,start = 0)

enumerate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

enumerate多用于在for循环中得到计数

15、eval,将一个字符串变为字典

16、exec(object [, globals[, locals]])exec语句用来执行储存在字符串或文件中的Python语句

17、filter(功能,可迭代)

filter函数用于过滤序列

filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

python3中all((""))与any((""))结果为什么不一样

all和any的方法,为了更好的理解,还是建议传说列表,对列表内的值进行修改

python的all,any函数的问题

any函数是python的内置函数,意即只要迭代器中只要有一个值满足真,即返回True,说它是短路运算,便举这个例子,是为了告诉你,在第四行执行any函数时,函数按g列表的顺序查找真值,当找到7时,就不再继续查找,因为此时条件已经成立,于是直接返回,不再把整个迭代器执行完。于是例子用了第五行代码告诉你,迭代器此时只执行到索引值为3的地方,所以调用next函数,才会打印出索引值为4的value=8


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