Python（14）Python内置函数完全指南：从基础使用到高阶技巧

背景介绍

Python内置函数（Built-in Functions）是解释器预装的‌核心工具集‌，无需导入即可直接使用。这些函数覆盖了‌数据类型转换‌、‌数学运算‌、‌迭代处理‌、‌对象操作‌等关键领域。掌握内置函数可以显著提升开发效率——据统计，熟练使用内置函数能减少‌30%以上的代码量‌。本文将系统讲解：

• 8大类共63个内置函数详解‌
• ‌高频使用场景与实战案例‌
• ‌性能优化与安全注意事项‌

一、内置函数全景分类

1. 数据类型转换（15个）

函数	作用描述	示例
int()	转换为整数	int(“42”) → 42
float()	转换为浮点数	float(3) → 3.0
str()	转换为字符串	str([1,2]) → “[1, 2]”
list()	转换为列表	list(“abc”) → [‘a’,‘b’,‘c’]
tuple()	转换为元组	tuple({1:2}) → (1,)
dict()	创建字典	dict(a=1,b=2) → {‘a’:1, ‘b’:2}

‌特殊转换函数‌：

bytes_data = bytes("中文", encoding='utf-8')  # 字符串转字节
ascii_val = ord('A')  # 获取ASCII码 → 65
char = chr(97)  # ASCII转字符 → 'a'

2. 数学运算（12个）

print(abs(-3.14))    # 绝对值 → 3.14
print(divmod(10,3))  # 商余组合 → (3, 1)
print(pow(2, 3))     # 幂运算 → 8
print(round(3.1415, 2))  # 四舍五入 → 3.14nums = [4, 2, 9, 7]
print(sum(nums))     # 求和 → 22
print(min(nums))     # 最小值 → 2
print(max(nums))     # 最大值 → 9

3. 迭代处理（9个）

‌组合应用案例‌：

names = ["Alice", "Bob"]
scores = [85, 92]# 创建字典：zip + dict
score_dict = dict(zip(names, scores))  
print(score_dict)  # {'Alice': 85, 'Bob': 92}# 过滤数据：filter + lambda
high_scores = filter(lambda x: x>90, scores)
print(list(high_scores))  # # 数值处理：map + 类型转换
str_nums = map(str, [1, 2, 3])
print(':'.join(str_nums))  # "1:2:3"

4. 对象操作（11个）

class Student: passstu = Student()
print(type(stu))    # <class '__main__.Student'>
print(id(stu))      # 内存地址如 1402302028288
print(isinstance(stu, Student))  # True# 动态操作属性
setattr(stu, 'name', 'Tom')  
print(hasattr(stu, 'name'))  # True
delattr(stu, 'name')

5. 输入输出（4个）

name = input("请输入姓名：")  # 控制台输入
print(f"欢迎, {name}!")      # 格式化输出# 文件操作（自动关闭）
with open('data.txt', 'w') as f:print("Hello File", file=f) 

二、高阶函数应用场景

1. enumerate实现带索引遍历

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for idx, fruit in enumerate(fruits, 1):print(f"{idx}. {fruit}")# 输出：
# 1. apple
# 2. banana
# 3. cherry

2. eval与exec动态执行代码

x = 10
print(eval("x * 2"))  # 20exec("""
def square(n):return n ** 2
""")
print(square(5))  # 25

3. sorted复杂排序

students = [{'name': 'Alice', 'score': 92},{'name': 'Bob', 'score': 88}
]# 按分数降序排序
sorted_stu = sorted(students, key=lambda x: x['score'], reverse=True)
print(sorted_stu)  
# [{'name': 'Alice', 'score': 92}, {'name': 'Bob', 'score': 88}]

三、性能与安全注意事项

1. 类型转换陷阱‌：

# 浮点转整型的截断行为
print(int(3.99))  # 3 而非4

2. eval安全风险‌：

# 禁止执行用户输入的代码
eval("__import__('os').system('rm -rf /')")  # 危险！

3. 迭代器资源管理‌：

file = open('data.txt')
lines = iter(file.readline, '')  # 逐行读取迭代器
for line in lines:print(line.strip())
file.close()  # 必须手动关闭

四、总结与学习路径

1. 核心掌握‌：

• ‌熟练使用map/filter/zip处理数据流
• ‌灵活运用sorted/enumerate优化迭代
• ‌理解isinstance与type的类型检查区别

2. 避坑指南‌：

• ‌避免在循环中重复调用len()（提前存储）
• ‌优先使用join()而非+=拼接字符串
• ‌谨慎使用eval()和exec()

内置函数是Python编程的基石工具，合理运用能显著提升代码质量和执行效率。建议读者通过本文的案例进行实操练习，逐步掌握这些核心武器的使用技巧。

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