python的內(nèi)建函數(shù)和庫函數(shù)的區(qū)別是什么？

【區(qū)別】：

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標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)都需要import xxx才能取得。

內(nèi)建函數(shù)都在__builtins__里面，在global里直接就能用。

【補充】：

1.python中，我們可以通過對內(nèi)建的比較函數(shù)進(jìn)行自定義，來實現(xiàn)運算符重載。

我們常用的比較運算符有

大于 對應(yīng)的內(nèi)建比較函數(shù)為 __gt__()

大于等于 = 對應(yīng)的內(nèi)建比較函數(shù)為 __ge__()

等于 == 對應(yīng)的內(nèi)建比較函數(shù)為 __eq__()

小于 對應(yīng)的內(nèi)建比較函數(shù)為 __lt__()

小于等于 = 對應(yīng)的內(nèi)建比較函數(shù)為 __le__()

2.庫函數(shù)（Library function）是把函數(shù)放到庫里，供別人使用的一種方式。.方法是把一些常用到的函數(shù)編完放到一個文件里，供不同的人進(jìn)行調(diào)用。調(diào)用的時候把它所在的文件名用#include加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。

參考資料

百度.百度[引用時間2018-4-12]

Python中的類相比與函數(shù)有什么異同

樓上說錯了哦，類可以有類方法（查查什么是classmethod），不需實例化也可以使用的。python的類和函數(shù)的區(qū)別主要在于類可以有變量和各種方法，而函數(shù)沒有。函數(shù)只能被運行，返回或者不返回值都可以。模塊如果沒有把類聲明為私有，其他模塊就

Python和lisp在函數(shù)式編程上有哪些異同

Python內(nèi)在的函數(shù)式功能

自Python 1.0起，Python就已具有了以上所列中的絕大多數(shù)特點。但是就象Python所具有的大多數(shù)特性一樣，這些特點出現(xiàn)在了一種混合了各種特性的語言 中。?和Python的OOP（面向?qū)ο缶幊蹋?特性非常象，你想用多少就用多少，剩下的都可以不管（直到你隨后需要用到它們?yōu)橹梗?。在Python 2.0中，加入了列表解析（list comprehensions）這個非常好用的”語法糖“。 盡管列表解析沒有添加什么新功能，但它讓很多舊功能看起來好了不少。

Python中函數(shù)式編程的基本要素包括functionsmap()、reduce()、filter()和lambda算子（operator）。 在Python 1.x中，apply()函數(shù)也可以非常方便地拿來將一個函數(shù)的列表返回值直接用于另外一個函數(shù)。Python 2.0為此提供了一個改進(jìn)后的語法。可能有點讓人驚奇，使用如此之少的函數(shù)（以及基本的算子）幾乎就足以寫出任何Python程序了；更加特別的是，幾乎 用不著什么執(zhí)行流程控制語句。

所有(if,elif,else,assert,try,except,finally,for,break,continue,while,def)這 些都都能通過僅僅使用函數(shù)式編程中的函數(shù)和算子就能以函數(shù)式編程的風(fēng)格處理好。盡管真正地在程序中完全排除使用所有流程控制命令可能只在想?yún)?加”Python混亂編程“大賽（可將Python代碼寫得跟Lisp代碼非常象）時才有意義，但這對理解函數(shù)式編程如何通過函數(shù)和遞歸表達(dá)流程控制很有 價值。

剔除流程控制語句

剔除練習(xí)首先要考慮的第一件事是，實際上，Python會對布爾表達(dá)式求值進(jìn)行“短路”處理。這就為我們提供了一個if/elif/else分支語句的表達(dá)式版（假設(shè)每個分支只調(diào)用一個函數(shù)，不是這種情況時也很容易組織成重新安排成這種情況）。 這里給出怎么做：

對Python中的條件調(diào)用進(jìn)行短路處理

Python

# Normal statement-based flow control

if cond1:?? func1()

elif cond2: func2()

else:???????? func3()

# Equivalent "short circuit" expression

(cond1 and func1()) or (cond2 and func2()) or (func3())

# Example "short circuit" expression

x = 3

def pr(s): return s

(x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))

'other'

x = 2

(x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))

'two'

我們的表達(dá)式版本的條件調(diào)用看上去可能不算什么，更象是個小把戲；然而，如果我們注意到lambda算子必須返回一個表達(dá)式，這就更值得關(guān)注了。既然如我 們所示，表達(dá)式能夠通過短路包含一個條件判斷，那么，lambda表達(dá)式就是個完全通用的表達(dá)條件判斷返回值的手段了。我們來一個例子：

Python中短路的Lambda

Python

pr = lambda s:s

namenum = lambda x: (x==1 and pr("one")) \

....??????????????????or (x==2 and pr("two")) \

....??????????????????or (pr("other"))

namenum(1)

'one'

namenum(2)

'two'

namenum(3)

'other'

將函數(shù)作為具有首要地位的對象

前面的例子已經(jīng)表明了Python中函數(shù)具有首要地位，但有點委婉。當(dāng)我們用lambda操作創(chuàng)建一個函數(shù)對象時， 我們所得到的東西是完全通用的。就其本質(zhì)而言，我們可以將我們的對象同名字”pr”和”namenum”綁定到一起, 以完全相同的方式，我們也也完全可以將數(shù)字23或者字符串”spam” 同這些名字綁定到一起。但是，就象我們可以無需將其綁定到任何名字之上就能直接使用數(shù)字23（也就是說，它可以用作函數(shù)的參數(shù)）一樣，我們也可以直接使用 我們使用lambda創(chuàng)建的函數(shù)對象，而無需將其綁定到任何名字之上。在Python中，函數(shù)就是另外一種我們能夠就像某種處理的值。

我們對具有首要地位的對象做的比較多的事情就是，將它們作為參數(shù)傳遞給函數(shù)式編程固有的函數(shù)map()、reduce()和filter()。這三個函數(shù)接受的第一個參數(shù)都是一個函數(shù)對象。

map()針對指定給它的一個或多個列表中每一項對應(yīng)的內(nèi)容，執(zhí)行一次作為參數(shù)傳遞給它的那個函數(shù) ，最后返回一個結(jié)果列表。

reduce()針對每個后繼項以及最后結(jié)果的累積結(jié)果，執(zhí)行一次作為參數(shù)傳遞給它的那個函數(shù)；例如，reduce(lambda n,m:n*m, range(1,10))是求”10的階乘”的意思（換言之，將每一項和前面所得的乘積進(jìn)行相乘）

filter()使用那個作為參數(shù)傳遞給它的函數(shù)，對一個列表中的所有項進(jìn)行”求值“，返回一個由所有能夠通過那個函數(shù)測試的項組成的經(jīng)過遴選后的列表。

我們經(jīng)常也會把函數(shù)對象傳遞給我們自己定義的函數(shù)，不過一般情況下這些自定義的函數(shù)就是前文提及的內(nèi)建函數(shù)的某種形式的組合。

通過組合使用這三種函數(shù)式編程內(nèi)建的函數(shù)， 能夠?qū)崿F(xiàn)范圍驚人的“執(zhí)行流程”操作(全都不用語句，僅僅使用表達(dá)式實現(xiàn))。

python 語句和函數(shù)的區(qū)別

def本身是一個函數(shù)對象。也可以叫它“方法”。屬于對象的函數(shù)，就是對象的屬性。def定義了一個模塊的變量，或者說是類的變量。 python 的函數(shù)和其他語言的函數(shù)有很大區(qū)別。它是可以被其他變量覆蓋的，如：

python 里面有沒有比較兩個列表的函數(shù)？

僅限沒有重復(fù)的情況。

gt;gt;gt; a=[1,2,3,4,5,6]

gt;gt;gt; b=[1,2,3]

gt;gt;gt; set(a)-set(b)

set([4, 5, 6])

如果要考慮重復(fù)的話，就有點麻煩了：

from math import fabs

def compare(list1,list2):

nbsp;nbsp;nbsp;dict1=dict()

nbsp;nbsp;nbsp;dict2=dict()

nbsp;nbsp;nbsp;total = list(set(list1+list2))

nbsp;nbsp;nbsp;dif = []

nbsp;nbsp;nbsp;for i in list1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict1[str(i)] += 1

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict1[str(i)] = 1

nbsp;nbsp;nbsp;for i in list2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict2[str(i)] += 1

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict2[str(i)] = 1

nbsp;nbsp;nbsp;for i in total:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) not in dict1 or str(i) not in dict2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(dict1[str(i)])):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(dict2[str(i)])):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;count = fabs(int(dict1[str(i)])-int(dict2[str(i)]))

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(count)):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;return dif

a=[1,1,1,1,2,3,4,4,4,5,6,7,8,9]

b=[2,2,2,2,3,4,4,4,4,5,6,7,8,9,10,11]

print compare(a,b)