python包的函数,python中包的概念
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
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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里面有哪些自带函数?
python系统提供了下面常用的函数:
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常用函数包有哪些?
一些python常用函数包:
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:
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python内置函数有哪些
python常见的内置函数有:
1. abs()函数返回数字的绝对值。
2. all() 函数用于判断给定的参数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;空元组、空列表返回值为True。
3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False,是则返回False,如果有一个为True,则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。
5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型,如果参数不为空或不为0,返回True;参数为0或没有参数,返回False。
6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的,并且每个元素的值范围: 0 = x 256(即0-255)。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。
7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。(可以加括号的都可以调用)
8. chr()函数用一个范围在range(256)内(即0~255)的整数作参数,返回一个对应的ASCII数值。
9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。
10. dir()函数不带参数时,返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时,返回参数的属性、方法列表。
扩展资料:
如何查看python3.6的内置函数?
1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE;
2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个;
3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数;
4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法,我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)";
5、然后回车,同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数;
6、这里我们可以使用python内置函数len()来查看python内置函数的个数,这里我们直接输入"len(dir(builtins))";
7、回车之后我们可以看到系统返回值153,说明我们现在这个版本中有153个内置函数;
8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help",python内置函数有一百多个,我们当然不能记住所有的函数,这里python提供了一个"help"函数,我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法,这里我们直接输入"help(len)",然后回车,会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释,当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。
查看python模块中所有函数
随着使用python的时间越来越长,安装的python模块也越来越多,有的模块不常用,也渐渐会忘了里面有哪些函数;或者,一个新的python模块,没有官方文档,要想知道调用哪些函数,怎么调用那些函数,于是乎就需要查看一下自己安装的python模块里有哪些函数,现将查看方法总结如下
在命令行下运行如下命令即可查看
在交互式解释器中输入如下命令即可,效果跟在命令行下输入 $ pydoc modules 是一样的。
python的sys模块也是可以用来查看模块信息的
如果你使用的是 pip 来作为你的 python 包管理器的话,可以在命令行下直接运行 $ pip freeze/code 或者 code$ pip list 来查看安装包的信息,当然其它的包管理器也有类似的功能,同时,你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。
如果你安装过 yolk 的话可以使用 yolk 命令来查看包信息,你可以使用 $ pip install yolk 来安装它 yolk 使用简单,只需在命令行下操作即可。
python中函数包括
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(12.3654,'6.2f'/'0.3%')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. 3**4: 3的4次方
16. pow(3,4)函数:3的4次方
17. os.getcwd()函数:获取当前工作目录
18. listdir()函数:显示当前目录下的文件
19. socket.gethostbyname()函数:获得某主机的IP地址
20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储
21. open().write()函数:写入文件
22. webbrowser.open_new_tab()函数:新建标签并使用浏览器打开指定的网页
23. def function_name(parameters):自定义函数
24. time.sleep()函数:停止一段时间
25. random.randint()函数:产生随机数
文章名称:python包的函数,python中包的概念
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