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python中的各函數(shù)名 python函數(shù)中的函數(shù)

python里面有哪些自帶函數(shù)?

python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù):

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1. 數(shù)學庫模塊(math)提供了很多數(shù)學運算函數(shù);

2.復數(shù)模塊(cmath)提供了用于復數(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 語句導入 相應的模塊

該語句將模塊中定義的函數(shù)代碼復制到自己的程 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。

python自定義函數(shù)有哪些?

Python的自定義函數(shù)格式中規(guī)中矩,用def引導自定義函數(shù)名,用括號給出該函數(shù)的參數(shù),在冒號后換行通過縮進確定函數(shù)體。在格式上和條件判斷語句有些相似。

如果函數(shù)名和變量名沖突了,相當于重新賦值。而python解釋是從上到下的,也就是說此時誰在下面誰占用這個變量名。剩下的那個就只能在內(nèi)存中等待垃圾回收了。

自定義函數(shù)的參數(shù):

按道理來說,即使Python不嚴格要求定義函數(shù)參數(shù),但這方面的知識有助于理解自定義函數(shù)中參數(shù)操作的情況,還是應該說明一下的。

可以簡單地理解為在定義函數(shù)時括號中聲明的參數(shù)是我們在函數(shù)使用中會用到的參數(shù),在調(diào)用函數(shù)時括號中的變量就是參加函數(shù)運算用到的變量,換個名字參數(shù)(用于定義)和變量(用于調(diào)用)就足以理解了。

python中函數(shù)名的命名規(guī)則

Python 命名一般來說有一下不成文的規(guī)則 :

模塊名一般使用全部小寫 如 myphone

類名第一個字母大寫,如果有多個單詞,每一個單詞的第一個字母大寫如 : MyPhone

函數(shù)名 : 小寫, 如果有多個單詞用下劃線隔開 如 my_phone

常量名字一般全大寫 : MYPHONE

python有多少內(nèi)置函數(shù)

Python內(nèi)置函數(shù)有很多,為大家推薦5個神仙級的內(nèi)置函數(shù):

(1)Lambda函數(shù)

用于創(chuàng)建匿名函數(shù),即沒有名稱的函數(shù)。它只是一個表達式,函數(shù)體比def簡單很多。當我們需要創(chuàng)建一個函數(shù)來執(zhí)行單個操作并且可以在一行中編寫時,就可以用到匿名函數(shù)了。

Lamdba的主體是一個表達式,而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

利用Lamdba函數(shù),往往可以將代碼簡化許多。

(2)Map函數(shù)

會將一個函數(shù)映射到一個輸入列表的所有元素上,比如我們先創(chuàng)建了一個函數(shù)來返回一個大寫的輸入單詞,然后將此函數(shù)應有到列表colors中的所有元素。

我們還可以使用匿名函數(shù)lamdba來配合map函數(shù),這樣可以更加精簡。

(3)Reduce函數(shù)

當需要對一個列表進行一些計算并返回結(jié)果時,reduce()是個非常有用的函數(shù)。舉個例子,當需要計算一個整數(shù)列表所有元素的乘積時,即可使用reduce函數(shù)實現(xiàn)。

它與函數(shù)的最大的區(qū)別就是,reduce()里的映射函數(shù)(function)接收兩個參數(shù),而map接收一個參數(shù)。

(4)enumerate函數(shù)

用于將一個可遍歷的數(shù)據(jù)對象(如列表、元組或字符串)組合為一個索引序列,同時列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標,一般用在for循環(huán)當中。

它的兩個參數(shù),一個是序列、迭代器或其他支持迭代對象;另一個是下標起始位置,默認情況從0開始,也可以自定義計數(shù)器的起始編號。

(5)Zip函數(shù)

用于將可迭代的對象作為參數(shù),將對象中對應的元素打包成一個個元組,然后返回由這些元組組成的列表

當我們使用zip()函數(shù)時,如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致,則返回列表長度與最短的對象相同。


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