目录
- 背景介绍
- 一、内置函数全景分类
- 1. 数据类型转换（15个）
- 2. 数学运算（12个）
- 3. 迭代处理（9个）
- 4. 对象操作（11个）
- 5. 输入输出（4个）
- 二、高阶函数应用场景
- 1. enumerate实现带索引遍历
- 2. eval与exec动态执行代码
- 3. sorted复杂排序
- 三、性能与安全注意事项
- 1. 类型转换陷阱：
- 2. eval安全风险：
- 3. 迭代器资源管理：
- 四、总结与学习路径
- 1. 核心掌握：
- 2. 避坑指南：
- Python相关文章（推荐）
背景介绍
Python内置函数（Built-in Functions）是解释器预装的核心工具集，无需导入即可直接使用。这些函数覆盖了数据类型转换、数学运算、迭代处理、对象操作等关键领域。掌握内置函数可以显著提升开发效率——据统计，熟练使用内置函数能减少30%以上的代码量。本文将系统讲解：
- 8大类共63个内置函数详解
- 高频使用场景与实战案例
- 性能优化与安全注意事项
一、内置函数全景分类
1. 数据类型转换（15个）
| 函数 | 作用描述 | 示例 |
|---|---|---|
| int() | 转换为整数 | int(“42”) → 42 |
| float() | 转换为浮点数 | float(3) → 3.0 |
| str() | 转换为字符串 | str([1,2]) → “[1, 2]” |
| list() | 转换为列表 | list(“abc”) → [‘a’,‘b’,‘c’] |
| tuple() | 转换为元组 | tuple({1:2}) → (1,) |
| dict() | 创建字典 | dict(a=1,b=2) → {‘a’:1, ‘b’:2} |
特殊转换函数：
bytes_data = bytes("中文", encoding='utf-8') # 字符串转字节
ascii_val = ord('A') # 获取ASCII码 → 65
char = chr(97) # ASCII转字符 → 'a'
2. 数学运算（12个）
print(abs(-3.14)) # 绝对值 → 3.14
print(divmod(10,3)) # 商余组合 → (3, 1)
print(pow(2, 3)) # 幂运算 → 8
print(round(3.1415, 2)) # 四舍五入 → 3.14
nums = [4, 2, 9, 7]
print(sum(nums)) # 求和 → 22
print(min(nums)) # 最小值 → 2
print(max(nums)) # 最大值 → 9
3. 迭代处理（9个）
组合应用案例：
names = ["Alice", "Bob"]
scores = [85, 92]
# 创建字典：zip + dict
score_dict = dict(zip(names, scores))
print(score_dict) # {'Alice': 85, 'Bob': 92}
# 过滤数据：filter + lambda
high_scores = filter(lambda x: x>90, scores)
print(list(high_scores)) #
# 数值处理：map + 类型转换
str_nums = map(str, [1, 2, 3])
print(':'.join(str_nums)) # "1:2:3"
4. 对象操作（11个）
class Student: pass
stu = Student()
print(type(stu)) # <class '__main__.Student'>
print(id(stu)) # 内存地址如 1402302028288
print(isinstance(stu, Student)) # True
# 动态操作属性
setattr(stu, 'name', 'Tom')
print(hasattr(stu, 'name')) # True
delattr(stu, 'name')
5. 输入输出（4个）
name = input("请输入姓名：") # 控制台输入
print(f"欢迎, {name}!") # 格式化输出
# 文件操作（自动关闭）
with open('data.txt', 'w') as f:
print("Hello File", file=f)
二、高阶函数应用场景
1. enumerate实现带索引遍历
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for idx, fruit in enumerate(fruits, 1):
print(f"{idx}. {fruit}")
# 输出：
# 1. apple
# 2. banana
# 3. cherry
2. eval与exec动态执行代码
x = 10
print(eval("x * 2")) # 20
exec("""
def square(n):
return n ** 2
""")
print(square(5)) # 25
3. sorted复杂排序
students = [
{'name': 'Alice', 'score': 92},
{'name': 'Bob', 'score': 88}
]
# 按分数降序排序
sorted_stu = sorted(students,
key=lambda x: x['score'],
reverse=True)
print(sorted_stu)
# [{'name': 'Alice', 'score': 92}, {'name': 'Bob', 'score': 88}]
三、性能与安全注意事项
1. 类型转换陷阱：
# 浮点转整型的截断行为
print(int(3.99)) # 3 而非4
2. eval安全风险：
# 禁止执行用户输入的代码
eval("__import__('os').system('rm -rf /')") # 危险！
3. 迭代器资源管理：
file = open('data.txt')
lines = iter(file.readline, '') # 逐行读取迭代器
for line in lines:
print(line.strip())
file.close() # 必须手动关闭
四、总结与学习路径
1. 核心掌握：
- 熟练使用map/filter/zip处理数据流
- 灵活运用sorted/enumerate优化迭代
- 理解isinstance与type的类型检查区别
2. 避坑指南：
- 避免在循环中重复调用len()（提前存储）
- 优先使用join()而非+=拼接字符串
- 谨慎使用eval()和exec()
内置函数是Python编程的基石工具，合理运用能显著提升代码质量和执行效率。建议读者通过本文的案例进行实操练习，逐步掌握这些核心武器的使用技巧。
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