python的内置函数有哪些
所谓内置函数,就是在Python中被自动加载的函数,任何时候都可以用。内置函数,这意味着我们不必为了使用该函数而导入模块。不必做任何操作,Python 就可识别内置函数。
在学习Python的过程中,有几个比较重要的函数:
1.help()函数
2.dir()函数
3.input()与raw_input()函数
4.print()函数
5.type()函数
help函数:
help()函数的参数分两种:
如果传一个字符串做参数的话,它会自动搜索以这个字符串命名的模块,方法等。
如果传入的是一个对象,就会显示这个对象的类型的帮助。
比如输入help(’print’),它就会寻找以’print’为名的模块,类等,找不到就会看到提示信息。而print在python里是一个保留字,和pass、return同等,而非对象,所以help(print)也会报错。
举个例子:
1 >>>help(’sys’) #会列出sys模块的帮助 2 >>>a = [1,2,3] 3 >>>help(a) #会显示list的帮助 4 >>>help(a.append) #会显示list的append方法的帮助
dir函数:
dir()函数返回任意对象的属性和方法列表,包括模块对象、函数对象、字符串对象、列表对象、字典对象等。尽管查找和导入模块相对容易,但要记住每个模块包含什么却不是这么简单。您并不希望总是必须查看源代码来找出答案。幸运的是,Python 提供了一种方法,可以使用内置的 dir() 函数来检查模块(以及其它对象)的内容。 当你为dir()提供一个模块名的时候,它返回模块定义的属性列表。如果不提供参数,它返回当前模块中定义的属性列表。dir() 函数适用于所有对象类型,包括字符串、整数、列表、元组、字典、函数、定制类、类实例和类方法。
举个例子:
1 >>>dir() #列出当前模块的属性列表 2 ['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__'] #当前模块的属性列表
input与raw_input函数:
input()与raw_input()函数都是用于读取用户输入的,不同的是input()函数期望用户输入的是一个有效的表达式,而raw_input()函数是将用户的输入包装成一个字符串。
举个例子:
1 >>>input(’please input:’) 2 please input:2+3 3 5 #结果是5,而非'2+3',因为Python认为你输入的是表达式 4 >>>raw_input(’please input:’) 5 please input:2+3 6 '2+3' #结果是'2+3',因为Python认为你输入的是原生字符串
print函数:
print在Python3版本之前是作为Python语句使用的,在Python3里print是作为函数使用的。
举个例子:
1 >>>print ’hello world’ 2 >>>print('hello world')
type函数:
type()函数返回任意对象的数据类型。在types模块中列出了可能的数据类型,这对于处理多种数据类型的帮助者函数非常有用。它通过返回类型对象来做到这一点,可以将这个类型对象与 types 模块中定义的类型相比较。
举个例子:
1 >>>type(’hello’) 2 #字符串数据类型str 3 >>>type(10) 4 #整数数据类型int
Atas ialah kandungan terperinci python的内置函数有哪些. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti
