python调用函数总结,Python函数调用方法

太全了！Python3常用内置函数总结

数学相关

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abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)

max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])

min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])

sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) 6

sorted(list) : 排序，返回排序后的list。

len(list) : list长度,len([1,2,3])

divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) (2,1)

pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) 8

round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数，b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) 3.14

range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

类型转换

int(str) : 转换为int型。int('1') 1

float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') 1.0

str(int) : 转换为字符型。str(1) '1'

bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) False str(None) False

bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式，返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') b'xe7x88xacxe8x99xab'

list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) [1,2,3]

iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) list_iterator object at 0x0000000003813B00

dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a':1, 'b':2, 'c':3}

enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。

tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) (1,2,3)

set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) {1,2,3}

hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) '0x400'

oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) '0o2000'

bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) '0b10000000000'

chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) 'A'

ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') 65

相关操作

eval****() : 执行一个表达式，或字符串作为运算。 eval('1+1') 2

exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') Python

filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6]) filter object at 0x0000000003813828

map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) [6,8,10]

zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

type()：返回一个对象的类型。

id()： 返回一个对象的唯一标识值。

hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') 7070808359261009780

help()：调用系统内置的帮助系统。

isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例。

issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类。

globals() : 返回当前全局变量的字典。

next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default，则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容。

reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') ['c','b','a']

核心解密Python函数在（类与函数之间）和（类与类之间）互相调用

首先来看一个函数间的调用

类方法：

执行结果：

metaclass能有什么用处，先来个感性的认识：

1.1 在wiki上面，metaclass是这样定义的：In object-oriented programming,

a metaclass is a class whose instances are classes.

Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,

a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.

也就是说metaclass的实例化结果是类，而class实例化的结果是instance。我是这么理解的：

metaclass是类似创建类的模板，所有的类都是通过他来create的(调用 new )，这使得你可以自由的控制

创建类的那个过程，实现你所需要的功能。

当然你也可以用函数的方式（下文会讲）

4.1 用类的形式

4.1.1 类继承于type, 例如： class Meta(type):pass

4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为Meta（继承于type的类）

4.2 用函数的形式

4.2.1 构建一个函数，例如叫metaclass_new, 需要3个参数：name, bases, attrs，

name: 类的名字

bases: 基类，通常是tuple类型

attrs: dict类型，就是类的属性或者函数

4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为函数metaclas_new

5.1 basic

metaclass的原理其实是这样的：当定义好类之后，创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间，创建

好了之后再调用type的 init 方法初始化（做一些赋值等）。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。

说说这个方法： new (cls, name, bases, attrs)

cls: 将要创建的类，类似与self，但是self指向的是instance，而这里cls指向的是class

name: 类的名字，也就是我们通常用类名. name 获取的。

bases: 基类

attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性），也可以是函数（类方法）。

所以在创建类的过程，我们可以在这个函数里面修改name，bases，attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是

getattr和setattr（just an advice)

下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法

或者下面来一个号理解的例子

执行结果：

先来介绍内部类与外部类是什么？

看源码解析：

内部类调用外部类的类属性和类方法

参考文献1

参考文献2

参考文献3

python 函数的调用1

1：

简单的函数演示：

这个enumerate 函数挺有意思，用一次就爱不释手，可以自己去敲敲代码感受一下。

2：上面仅仅是简单的一个展示已经存在的书籍名称，加入我新增了一本书，新增完成之后，我需要再show一下目前我有那些书呢?

如果没有函数之前，我们肯定需要再次执行一遍所有有关print的代码，但是函数的功能就是让我们减少重复冗余的代码，只要再次调用show_book()即可。

再举一个简单的例子，在一个函数内调用另外一个函数，并传递参数

Python的函数参数总结

import math

a = abs

print(a(-1))

n1 = 255

print(str(hex(n1)))

def my_abs(x):

# 增加了参数的检查

if not isinstance(x, (int, float)):

raise TypeError('bad operand type')

if x = 0:

return x

else:

return -x

print(my_abs(-3))

def nop():

pass

if n1 = 255:

pass

def move(x, y, step, angle=0):

nx = x + step * math.cos(angle)

ny = y - step * math.sin(angle)

return nx, ny

x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(x, y)

tup = move(100, 100, 60, math.pi / 6)

print(tup)

print(isinstance(tup, tuple))

def quadratic(a, b, c):

k = b * b - 4 * a * c

# print(k)

# print(math.sqrt(k))

if k 0:

print('This is no result!')

return None

elif k == 0:

x1 = -(b / 2 * a)

x2 = x1

return x1, x2

else:

x1 = (-b + math.sqrt(k)) / (2 * a)

x2 = (-b - math.sqrt(k)) / (2 * a)

return x1, x2

print(quadratic(2, 3, 1))

def power(x, n=2):

s = 1

while n 0:

n = n - 1

s = s * x

return s

print(power(2))

print(power(2, 3))

def enroll(name, gender, age=8, city='BeiJing'):

print('name:', name)

print('gender:', gender)

print('age:', age)

print('city:', city)

enroll('elder', 'F')

enroll('android', 'B', 9)

enroll('pythone', '6', city='AnShan')

def add_end(L=[]):

L.append('end')

return L

print(add_end())

print(add_end())

print(add_end())

def add_end_none(L=None):

if L is None:

L = []

L.append('END')

return L

print(add_end_none())

print(add_end_none())

print(add_end_none())

def calc(*nums):

sum = 0

for n in nums:

sum = sum + n * n

return sum

print(calc(1, 2, 3))

print(calc())

l = [1, 2, 3, 4]

print(calc(*l))

def foo(x, y):

print('x is %s' % x)

print('y is %s' % y)

foo(1, 2)

foo(y=1, x=2)

def person(name, age, **kv):

print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kv)

person('Elder', '8')

person('Android', '9', city='BeiJing', Edu='人民大学')

extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}

person('Jack', 24, **extra)

def person2(name, age, *, city, job):

print(name, age, city, job)

person2('Pthon', 8, city='BeiJing', job='Android Engineer')

def person3(name, age, *other, city='BeiJing', job='Android Engineer'):

print(name, age, other, city, job)

person3('Php', 18, 'test', 1, 2, 3)

person3('Php2', 28, 'test', 1, 2, 3, city='ShangHai', job='Pyhton Engineer')

def test2(a, b, c=0, *args, key=None, **kw):

print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'key=', key, 'kw =', kw)

test2(1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', key='key', other='extra')

args = (1, 2, 3, 4)

kw = {'d': 99, 'x': '#'}

test2(*args, **kw)

Python函数的定义(构造)和调用

这里来给大家演示一下，函数的定义或构造，并调用函数来实现封装后的效果。

首先我们来看看想实现下面的这个效果，如果不使用函数应该怎么实现。

以上两种返回结果都是1-9这几个数字。

以上两种方法，第一种代码重复率太高，代码美观效果太差，虽然能实现效果，但是因为数量比较少，还能手工打出来这几行代码，如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的，但是for循环只能实现类似的数字和变量循环，无法进行复杂的功能开发。鉴于此，函数这个概念就被python引入了，下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的，还是两种方法。

这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了，这种类型的语法，不仅可以反复使用，而且封装后的代码更美观。