python3 def函数（python def def）

1. 引言

Python，作为一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的功能库而闻名。自1991年首次发布以来，Python已经成为了世界上最受欢迎和最广泛使用的编程语言之一。特别是在数据科学、机器学习、网络开发和自动化领域，Python展现出了其无与伦比的优势。由于其开源的特性，Python已经建立了一个庞大且活跃的开发者社区，这进一步加速了其在各个领域的发展和应用。

Python之所以能够在编程世界中占据如此重要的地位，不仅仅是因为其语法的简洁性，还因为它拥有强大的标准库。Python的内置函数是其标准库的重要组成部分，提供了许多基本且强大的功能，这些功能可以在没有导入任何额外模块的情况下直接使用。这些内置函数极大地简化了编程过程，使得开发者能够用更少的代码完成更多的工作。从执行简单的数学运算到处理复杂的数据结构，Python的内置函数都扮演着不可或缺的角色。

本文的目的是深入探讨Python内置函数的重要性和应用。我们将介绍一些最常用的内置函数，分析它们的工作原理，以及展示如何在实际编程中有效地利用这些函数。通过本文，读者将能够更加深入地理解Python内置函数的强大功能，以及它们是如何使Python成为一个高效且易于学习的编程语言的关键因素。

2. Python内置函数的概览

内置函数是Python编程语言的一个基本组成部分，指的是那些预先定义在Python解释器中的函数。这些函数是Python的标准库的一部分，因此在任何标准Python环境中都可以直接使用，无需进行任何额外的模块导入。

内置函数的主要特点包括：

1.预装载：内置函数随Python解释器一起提供，不需要安装额外的包或模块即可使用。

2.全局可用：在Python程序的任何部分，无论是在模块、类、方法内部还是在全局作用域中，内置函数都是可用的。

3.基础功能：这些函数提供了许多基本的、通用的功能，如数据类型转换 、数学运算、集合操作等。

4.高效性能：由于是解释器的一部分，内置函数通常比自定义函数执行得更快。

5.简化编程：它们简化了编程任务，使得编程者不必为常见的操作重新发明轮子。

内置函数是Python语言的基石之一，使得Python编程简洁且高效。通过使用内置函数，开发者可以编写出既简单又易于维护的代码。

在医学图像分类领域，主要挑战之一是缺乏足够数量的经过标注的训练数据，因为医疗数据的采集和标注涉及数据隐私问题且需要专业专家花费大量时间去解释和标记。为应对这一挑战，半监督学习方法在医学图像分类中备受欢迎。研究人员Gyawali等利用标记数据与未标记数据混合训练模型，取得了巨大的成功。此外，Yuanhong Chen等研究者通过选择信息丰富的未标记数据并使用伪标签进行模型训练，取得了显著的成果。

Python提供了许多内置函数，这些函数是编程中常用的工具。以下是一些常见的内置函数及其简要用途：

1. len()：

   - 用于获取序列（如列表、元组、字符串等）或集合（如字典、集合等）的元素数量。

   - 例如：len([1, 2, 3]) 返回 3。演示结果如图1所示。

图1 len()函数演示

2. print()：

   - 将信息输出到标准输出（通常是屏幕）。

   - 例如：print("Hello, World!") 在屏幕上显示 Hello, World!。演示结果如图2所示。

图2 print()函数演示

3. range()：

   - 生成一个整数序列，常用于for循环中。

   - 例如：range(5) 生成从 0 到 4 的整数序列。演示结果如图3所示。

图3 range()函数演示

4. sum()：

   - 计算序列中所有元素的总和。

   - 例如：sum([1, 2, 3]) 返回 6。演示结果如图4所示。

图4 sum()函数演示

5. max()和 min()：

   - 分别找出序列中的最大值和最小值。

   - 例如：max([1, 2, 3]) 返回 3，min([1, 2, 3]) 返回 1。演示结果如图5所示。

图5 max()和 min()函数演示

6. abs()：

   - 返回数字的绝对值。

   - 例如：abs(-5) 返回 5。演示结果如图6所示。

图6  abs()函数演示

7. sorted()：

   - 返回已排序的序列。

   - 例如：sorted([3, 1, 2]) 返回 [1, 2, 3]。演示结果如图7所示。

图7  sorted()函数演示

8. type()：

   - 返回对象的类型。

   - 例如：type(123) 返回。演示结果如图8所示。

图8 type()函数演示

这些内置函数因其易用性和多功能性，在日常Python编程中发挥着重要作用。通过熟练使用这些函数，开发者可以更加高效地处理数据和编写代码。

3. 常见内置函数类型及原理

工作原理：map() 函数接受两个参数，一个函数和一个可迭代对象（如列表）。它遍历可迭代对象的每个元素，将传入的函数应用于这些元素，并返回一个新的迭代器，其中包含应用函数后的结果。

使用场景：当你需要对序列中的每个元素执行相同的操作时，map() 是非常有用的。例如，对列表中的所有元素进行平方。演示结果如图9所示。

图9 map()函数演示

工作原理：filter() 函数也接受一个函数和一个可迭代对象作为输入。它用传入的函数测试可迭代对象的每个元素，只保留使该函数返回True的那些元素。

使用场景：用于从序列中筛选出符合特定条件的元素。例如，从列表中筛选出所有的偶数。演示结果如图10所示。

图10 filter()函数演示

工作原理：reduce() 函数位于 functools 模块中。它接收一个函数（这个函数必须接受两个参数）和一个可迭代对象。它连续地将函数应用于序列的元素，累积前一次的结果与下一个元素，最终减少（reduce）序列为单一的累积值。

使用场景：当你需要对序列中的所有元素执行某种累积操作时，比如计算所有元素的乘积。演示结果如图11所示。

图11 reduce() 函数演示

4. 性能考量

使用Python的内置函数对程序性能的影响是一个重要的考量点，尤其是在处理大规模数据或要求高效率的场景中。以下是一些关于内置函数和自定义函数性能方面的讨论：

1.效率和优化：

内置函数在Python的C语言实现层面上进行了优化。这意味着它们通常比等效的自定义函数执行得更快，因为它们直接利用了底层C语言的速度和效率。

例如，使用 sum() 函数来计算数字列表的总和，通常比用Python循环手动累加每个元素要快得多。

2.内存使用：

内置函数，如 map() 和 filter()，返回迭代器而不是列表。这种延迟计算（惰性评估）的方法意味着它们可以在内存使用上更高效，尤其是在处理大型数据集时。

相比之下，自定义函数可能需要更多的内存，尤其是在创建大量临时数据或复制大数据集时。

3.代码简洁性：

使用内置函数可以使代码更加简洁和易读，这虽然不直接影响程序的运行速度，但对于维护和错误排查来说是很重要的。

简洁的代码通常意味着更少的bug和更容易的优化。

4.适用性和灵活性：

自定义函数在处理特定任务时可以更加灵活和适用。当内置函数无法满足特定需求时，编写自定义函数是必要的。

然而，自定义函数可能没有经过同样程度的优化，尤其是在性能敏感的应用中可能成为瓶颈。

5.函数调用开销：

在Python中，函数调用会产生一定的开销。使用内置函数可以减少函数调用的次数，尤其是在循环和迭代过程中。

5. 总结

Python内置函数的重要性和它们在日常编程中的应用无疑是显著的。通过提供一系列强大、灵活且高效的工具，这些函数使得Python编程变得更加简洁和直观。从基本的数据操作（如 len(), type()）到复杂的数据处理（如 map(), filter(), reduce()），内置函数覆盖了广泛的需求，使得Python成为了一个极具吸引力的选择，特别是在数据科学、机器学习和自动化等领域。

内置函数的效率优化和易于使用性，使得它们在处理大型数据集和进行复杂计算时显得尤为重要。它们不仅提高了代码的执行效率，还提升了代码的可读性和可维护性。内置函数的这些特性，使Python对初学者和经验丰富的开发者都非常友好。

展望未来，Python的发展可能会在两个方向上进一步强化内置函数的能力：首先，随着硬件和技术的发展，新的内置函数可能会被引入，以更好地利用硬件资源，如多核处理器和GPU加速。其次，随着Python社区的不断发展和用户需求的变化，现有的内置函数可能会得到改进，以提供更高效、更直观的数据处理能力。这些变化可能会进一步强化Python作为一种高效、强大且易于学习的编程语言的地位。

综上所述，Python的内置函数是该语言强大能力的关键支柱，对于提高编程效率和代码质量都有着重要的作用。未来Python版本的发展将可能围绕着提高性能、增强功能和优化用户体验这几个方面来进一步发展和完善这些内置函数。

左右滑动查看下一篇

泰涨知识 | Python常见异常详解