8個超好用內(nèi)置函數(shù)set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）
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python中有許多內(nèi)置函數(shù)，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強大，用好了可以大大提高代碼效率。
這次來梳理下8個好用的python內(nèi)置函數(shù)
1、set()
當(dāng)需要對一個列表進行去重操作的時候，set()函數(shù)就派上用場了。
用于創(chuàng)建一個集合，集合里的元素是無序且不重復(fù)的。集合對象創(chuàng)建后，還能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人問如何用python寫一個四則運算器，輸入字符串公式，直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來做就很簡單：eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達式，并且執(zhí)行。
3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過程中，我們經(jīng)常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted() ，它可以對任何可迭代對象進行排序，并返回列表。對列表升序操作：
對元組倒序操作：
使用參數(shù)：key，根據(jù)自定義規(guī)則，按字符串長度來排序：
根據(jù)自定義規(guī)則，對元組構(gòu)成的列表進行排序：
4、reversed()如果需要對序列的元素進行反轉(zhuǎn)操作，reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個序列，將序列里的元素反轉(zhuǎn)，并最終返回迭代器。
5、map()做文本處理的時候，假如要對序列里的每個單詞進行大寫轉(zhuǎn)化操作。這個時候就可以使用map()函數(shù)。
map()會根據(jù)提供的函數(shù)，對指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說map()函數(shù)會把序列里的每一個元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個例子，對列表里的每個數(shù)字作平方處理：
6、reduce()前面說到對列表里的每個數(shù)字作平方處理，用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個元素相乘，該怎么做呢？這時候用到reduce()函數(shù)。
reduce()會對參數(shù)序列中元素進行累積。第一、第二個元素先進行函數(shù)操作，生成的結(jié)果再和第三個元素進行函數(shù)操作，以此類推，最終生成所有元素累積運算的結(jié)果。再舉個例子，將字母連接成字符串。
你可能已經(jīng)注意到，reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù)，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來講，是因為它太重要了。
7、filter()一些數(shù)字組成的列表，要把其中偶數(shù)去掉，該怎么做呢？
filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù)，它用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回一個迭代器對象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類似，都是將序列里的每個元素映射到函數(shù)，最終返回結(jié)果。我們再試試，如何從許多單詞里挑出包含字母w的單詞。
8、enumerate()這樣一個場景，同時打印出序列里每一個元素和它對應(yīng)的順序號，我們用enumerate()函數(shù)做做看。
enumerate翻譯過來是枚舉、列舉的意思，所以說enumerate()函數(shù)用于對序列里的元素進行順序標(biāo)注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個例子說明，對字符串進行標(biāo)注，返回每個字母和其索引。
python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù)：
1. 數(shù)學(xué)庫模塊（math）提供了很多數(shù)學(xué)運算函數(shù)；
2.復(fù)數(shù)模塊（cmath）提供了用于復(fù)數(shù)運算的函數(shù)；
3.隨機數(shù)模塊（random）提供了用來生成隨機數(shù)的函數(shù)；
4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數(shù)。
注意：在調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)之前，先要使用import 語句導(dǎo)入 相應(yīng)的模塊
該語句將模塊中定義的函數(shù)代碼復(fù)制到自己的程 序中，然后就可以訪問模塊中的任何函數(shù)，其方 法是在函數(shù)名前面加上“模塊名.”。
希望能幫到你。
內(nèi)置函數(shù)就是Python給你提供的，拿來直接用的函數(shù)，比如print.，input等。
截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個內(nèi)置函數(shù)，具體如下
本文將這68個內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類，正在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的讀者一定不要錯過，建議收藏學(xué)習(xí)！
（1）列表和元組
（2）相關(guān)內(nèi)置函數(shù)
（3）字符串
frozenset 創(chuàng)建一個凍結(jié)的集合，凍結(jié)的集合不能進行添加和刪除操作。
語法：sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)
語法：fiter(function. Iterable)
function: 用來篩選的函數(shù). 在?lter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據(jù)function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對象
搜索公眾號頂級架構(gòu)師后臺回復(fù)“面試”，送你一份驚喜禮包。
語法 : map(function, iterable)
可以對可迭代對象中的每一個元素進行映射. 分別去執(zhí)行 function
hash : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時間 比較耗費內(nèi)存
本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數(shù)據(jù)輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數(shù)據(jù)輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平臺。
一、數(shù)據(jù)
首先，必須是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是量化投資的基礎(chǔ)
如何得到數(shù)據(jù)？
Wind：數(shù)據(jù)來源的最全的還是Wind，但是要付費，學(xué)生可以有免費試用的機會，之后還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數(shù)據(jù)，Wind有很多軟件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預(yù)測者網(wǎng)：不經(jīng)意間發(fā)現(xiàn)，一個免費提供股票數(shù)據(jù)網(wǎng)站 預(yù)測者網(wǎng)，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數(shù)據(jù)源
TuShare：TuShare -財經(jīng)數(shù)據(jù)接口包，基于Python的財經(jīng)數(shù)據(jù)包，利用Python進行摘取
如何存儲數(shù)據(jù)？
Mysql
如何預(yù)處理數(shù)據(jù)？
空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數(shù)，將空值（Nan）替換成列的平均數(shù)、中位數(shù)或者眾數(shù)
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
數(shù)據(jù)如何分類？
行情數(shù)據(jù)
財務(wù)數(shù)據(jù)
宏觀數(shù)據(jù)
二、計算語言軟件
已經(jīng)有很多人在網(wǎng)上詢問過該選擇什么語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結(jié)合比較緊密的有：
NumpyScipy：科學(xué)計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數(shù)據(jù)分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標(biāo)配
Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學(xué)習(xí)庫
statsmodels：統(tǒng)計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經(jīng)數(shù)據(jù)接口包
Zipline：回測系統(tǒng)
TaLib：技術(shù)指標(biāo)庫
matlab：主要是矩陣運算、科學(xué)運算這一塊很強大，主要有優(yōu)點是WorkSpace變量可視化
python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款I(lǐng)DE）有很棒的調(diào)試功能，能代替Matlab的WorkSpace變量可視化
推薦的python學(xué)習(xí)文檔和書籍
關(guān)于python的基礎(chǔ)，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合于沒有程序基礎(chǔ)的人來先看，涉及到python的基本數(shù)據(jù)類型、循環(huán)語句、條件語句、函數(shù)、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎(chǔ)知識。
涉及到數(shù)據(jù)運算的話，其實基礎(chǔ)教程沒什么應(yīng)用，python各類包都幫你寫好了，最好的學(xué)習(xí)資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔
TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》，pandas的開發(fā)初衷就是用來處理金融數(shù)據(jù)的
三、回測框架和網(wǎng)站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
重慶分公司
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