如有错误，恳请指出。

一直以来都是现查现学Python的相关内置函数，想看看全部的汇总版本，最近还真发现有大佬早已把相关的内置函数全部汇总完毕了。

博主 十月狐狸 将Python 3.5版本中的68个内置函数，按顺序逐个进行了详细的解析，对这些内置函数分为了10个大类。链接见：Python内置函数详解——总结篇，同时参考资料也有引用，现在这里进行搬运。

搬运之余，这里其中会补充一些博主没有提及到的比如 lambda 函数， reduce 函数等等。

文章目录

1. 数学运算(7个)
2. 类型转换(24个)
3. 序列操作(8个)
4. 对象操作(7个)
5. 反射操作(8个)
6. 变量操作(2个)
7. 交互操作(2个)
8. 文件操作(1个)
9. 编译执行(4个)
10. 装饰器(3个)
11. 其他补充（lambda）

1. 数学运算(7个)

abs：求数值的绝对值

>>> abs(-2)
2

divmod：返回两个数值的商和余数

>>> divmod(5,2)
(2, 1)
>> divmod(5.5,2)
(2.0, 1.5)

max：返回可迭代对象中的元素中的最大值或者所有参数的最大值

>>> max(1,2,3) # 传入3个参数 取3个中较大者
3
>>> max('1234') # 传入1个可迭代对象，取其最大元素值
'4'
>>> max(-1,0) # 数值默认去数值较大者
0
>>> max(-1,0,key = abs) # 传入了求绝对值函数，则参数都会进行求绝对值后再取较大者
-1

min：返回可迭代对象中的元素中的最小值或者所有参数的最小值

>>> min(1,2,3) # 传入3个参数 取3个中较小者
1
>>> min('1234') # 传入1个可迭代对象，取其最小元素值
'1'
>>> min(-1,-2) # 数值默认去数值较小者
-2
>>> min(-1,-2,key = abs)  # 传入了求绝对值函数，则参数都会进行求绝对值后再取较小者
-1

pow：返回两个数值的幂运算值或其与指定整数的模值

>>> pow(2,3)
>>> 2**3>>> pow(2,3,5)
>>> pow(2,3)%5

round：对浮点数进行四舍五入求值

>>> round(1.1314926,1)
1.1
>>> round(1.1314926,5)
1.13149

sum：对元素类型是数值的可迭代对象中的每个元素求和

# 传入可迭代对象
>>> sum((1,2,3,4))
10
# 元素类型必须是数值型```python
>>> sum((1.5,2.5,3.5,4.5))
12.0
>>> sum((1,2,3,4),-10)
0

2. 类型转换(24个)

bool：根据传入的参数的逻辑值创建一个新的布尔值

>>> bool() #未传入参数
False
>>> bool(0) #数值0、空序列等值为False
False
>>> bool(1)
True

int：根据传入的参数创建一个新的整数

>>> int() #不传入参数时，得到结果0。
0
>>> int(3)
3
>>> int(3.6)
3

float：根据传入的参数创建一个新的浮点数

>>> float() #不提供参数的时候，返回0.0
0.0
>>> float(3)
3.0
>>> float('3')
3.0

complex：根据传入参数创建一个新的复数

>>> complex() #当两个参数都不提供时，返回复数 0j。
0j
>>> complex('1+2j') #传入字符串创建复数
(1+2j)
>>> complex(1,2) #传入数值创建复数
(1+2j)

str：返回一个对象的字符串表现形式(给用户)

>>> str()
''
>>> str(None)
'None'
>>> str('abc')
'abc'
>>> str(123)
'123'

bytearray：根据传入的参数创建一个新的字节数组

>>> bytearray('中文','utf-8')
bytearray(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')

bytes：根据传入的参数创建一个新的不可变字节数组

>>> bytes('中文','utf-8')
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

memoryview：根据传入的参数创建一个新的内存查看对象

>>> v = memoryview(b'abcefg')
>>> v[1]
98
>>> v[-1]
103

ord：返回Unicode字符对应的整数

>>> ord('a')
97

chr：返回整数所对应的Unicode字符

>>> chr(97) #参数类型为整数
'a'

bin：将整数转换成2进制字符串

>>> bin(3)
'0b11'

oct：将整数转化成8进制数字符串

>>> oct(10)
'0o12'

hex：将整数转换成16进制字符串

>>> hex(15)
'0xf'

tuple：根据传入的参数创建一个新的元组

>>> tuple() #不传入参数，创建空元组
()
>>> tuple('121') #传入可迭代对象。使用其元素创建新的元组
('1', '2', '1')

list：根据传入的参数创建一个新的列表

>>>list() # 不传入参数，创建空列表
[]
>>> list('abcd') # 传入可迭代对象，使用其元素创建新的列表
['a', 'b', 'c', 'd']

dict：根据传入的参数创建一个新的字典

>>> dict() # 不传入任何参数时，返回空字典。
{}
>>> dict(a = 1,b = 2) #  可以传入键值对创建字典。
{'b': 2, 'a': 1}
>>> dict(zip(['a','b'],[1,2])) # 可以传入映射函数创建字典。
{'b': 2, 'a': 1}
>>> dict((('a',1),('b',2))) # 可以传入可迭代对象创建字典。
{'b': 2, 'a': 1}

set：根据传入的参数创建一个新的集合

>>>set() # 不传入参数，创建空集合
set()
>>> a = set(range(10)) # 传入可迭代对象，创建集合
>>> a
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

frozenset：根据传入的参数创建一个新的不可变集合

>>> a = frozenset(range(10))
>>> a
frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})

enumerate：根据可迭代对象创建枚举对象

>>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1)) #指定起始值
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

range：根据传入的参数创建一个新的range对象

>>> a = range(10)
>>> b = range(1,10)
>>> c = range(1,10,3)
>>> a,b,c # 分别输出a,b,c
(range(0, 10), range(1, 10), range(1, 10, 3))
>>> list(a),list(b),list(c) # 分别输出a,b,c的元素
([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 4, 7])
>>>

iter：根据传入的参数创建一个新的可迭代对象

>>> a = iter('abcd') #字符串序列
>>> a
<str_iterator object at 0x03FB4FB0>
>>> next(a)
'a'
>>> next(a)
'b'
>>> next(a)
'c'
>>> next(a)
'd'
>>> next(a)
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#29>", line 1, in <module>next(a)
StopIteration

slice：根据传入的参数创建一个新的切片对象

>>> c1 = slice(5) # 定义c1
>>> c1
slice(None, 5, None)
>>> c2 = slice(2,5) # 定义c2
>>> c2
slice(2, 5, None)
>>> c3 = slice(1,10,3) # 定义c3
>>> c3
slice(1, 10, 3)

super：根据传入的参数创建一个新的子类和父类关系的代理对象

#定义父类A
>>> class A(object):def __init__(self):print('A.__init__')#定义子类B，继承A
>>> class B(A):def __init__(self):print('B.__init__')super().__init__()#super调用父类方法
>>> b = B()
B.__init__
A.__init__

object：创建一个新的object对象

>>> a = object()
>>> a.name = 'kim' # 不能设置属性
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#9>", line 1, in <module>a.name = 'kim'
AttributeError: 'object' object has no attribute 'name'

3. 序列操作(8个)

all：判断可迭代对象的每个元素是否都为True值

>>> all([1,2]) #列表中每个元素逻辑值均为True，返回True
True
>>> all([0,1,2]) #列表中0的逻辑值为False，返回False
False
>>> all(()) #空元组
True
>>> all({}) #空字典
True

any：判断可迭代对象的元素是否有为True值的元素

>>> any([0,1,2]) #列表元素有一个为True，则返回True
True
>>> any([0,0]) #列表元素全部为False，则返回False
False
>>> any([]) #空列表
False
>>> any({}) #空字典
False

filter：使用指定方法过滤可迭代对象的元素

# 示例1：
>>> a = list(range(1,10)) #定义序列
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> def if_odd(x): #定义奇数判断函数return x%2==1>>> list(filter(if_odd,a)) #筛选序列中的奇数
[1, 3, 5, 7, 9]# 实例2：
>>> even_num = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))
>>> even_num
[2, 4, 6]
>>> odd_num = list(filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))
>>> odd_num
[1, 3, 5]
>>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack')
'ac'        # python2
>>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack')
<filter object at 0x1034b4080>   # python3

map：使用指定方法去作用传入的每个可迭代对象的元素，生成新的可迭代对象

# 示例1：
>>> a = map(ord,'abcd')
>>> a
<map object at 0x03994E50>
>>> list(a)
[97, 98, 99, 100]# 示例2：
>>> def square(x):
...     return x * x>>> map(square, [1, 2, 3, 4])
[1, 4, 9, 16]>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])   # 使用 lambda
[1, 4, 9, 16]>>> map(str, [1, 2, 3, 4])
['1', '2', '3', '4']>>> map(int, ['1', '2', '3', '4'])
[1, 2, 3, 4]# 示例3：
def double(x):return 2 * xdef triple(x):return 3 *xdef square(x):return x * xfuncs = [double, triple, square]  # 列表元素是函数对象# 相当于 [double(4), triple(4), square(4)]
value = list(map(lambda f: f(4), funcs))print value# output
[8, 12, 16]

next：返回可迭代对象中的下一个元素值

>>> a = iter('abcd')
>>> next(a)
'a'
>>> next(a)
'b'
>>> next(a)
'c'
>>> next(a)
'd'
>>> next(a)
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#18>", line 1, in <module>next(a)
StopIteration#传入default参数后，如果可迭代对象还有元素没有返回，则依次返回其元素值，如果所有元素已经返回，则返回default指定的默认值而不抛出StopIteration 异常
>>> next(a,'e')
'e'
>>> next(a,'e')
'e'

reversed：反转序列生成新的可迭代对象

>>> a = reversed(range(10)) # 传入range对象
>>> a # 类型变成迭代器
<range_iterator object at 0x035634E8>
>>> list(a)
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

sorted：对可迭代对象进行排序，返回一个新的列表

>>> a = ['a','b','d','c','B','A']
>>> a
['a', 'b', 'd', 'c', 'B', 'A']>>> sorted(a) # 默认按字符ascii码排序
['A', 'B', 'a', 'b', 'c', 'd']>>> sorted(a,key = str.lower) # 转换成小写后再排序，'a'和'A'值一样，'b'和'B'值一样
['a', 'A', 'b', 'B', 'c', 'd']

zip：聚合传入的每个迭代器中相同位置的元素，返回一个新的元组类型迭代器

>>> x = [1,2,3] #长度3
>>> y = [4,5,6,7,8] #长度5
>>> list(zip(x,y)) # 取最小长度3
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

reduce：先将 sequence 的前两个 item 传给 function，即 function(item1, item2)，函数的返回值和 sequence 的下一个 item 再传给 function，即 function(function(item1, item2), item3)，如此迭代，直到 sequence 没有元素，如果有 initial，则作为初始值调用。

>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4])  # 相当于 ((1 * 2) * 3) * 4
24
>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4], 5) # ((((5 * 1) * 2) * 3)) * 4
120
>>> reduce(lambda x, y: x / y, [2, 3, 4], 72)  #  (((72 / 2) / 3)) / 4
3
>>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4], 5)  # ((((5 + 1) + 2) + 3)) + 4
15
>>> reduce(lambda x, y: x - y, [8, 5, 1], 20)  # ((20 - 8) - 5) - 1
6
>>> f = lambda a, b: a if (a > b) else b   # 两两比较，取最大值
>>> reduce(f, [5, 8, 1, 10])
10

4. 对象操作(7个)

help：返回对象的帮助信息

>>> help(str)
Help on class str in module builtins:class str(object)|  str(object='') -> str|  str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str|  |  Create a new string object from the given object. If encoding or|  errors is specified, then the object must expose a data buffer|  that will be decoded using the given encoding and error handler.|  Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined)|  or repr(object).|  encoding defaults to sys.getdefaultencoding().|  errors defaults to 'strict'.|  |  Methods defined here:|  |  __add__(self, value, /)|      Return self+value.|  ***************************

dir：返回对象或者当前作用域内的属性列表

>>> import math
>>> math
<module 'math' (built-in)>
>>> dir(math)
['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']

id：返回对象的唯一标识符

>>> a = 'some text'
>>> id(a)
69228568

hash：获取对象的哈希值

>>> hash('good good study')
1032709256

type：返回对象的类型，或者根据传入的参数创建一个新的类型

>>> type(1) # 返回对象的类型
<class 'int'>#使用type函数创建类型D，含有属性InfoD
>>> D = type('D',(A,B),dict(InfoD='some thing defined in D'))
>>> d = D()
>>> d.InfoD'some thing defined in D'

len：返回对象的长度

>>> len('abcd') # 字符串
>>> len(bytes('abcd','utf-8')) # 字节数组
>>> len((1,2,3,4)) # 元组
>>> len([1,2,3,4]) # 列表
>>> len(range(1,5)) # range对象
>>> len({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}) # 字典
>>> len({'a','b','c','d'}) # 集合
>>> len(frozenset('abcd')) #不可变集合

ascii：返回对象的可打印表字符串表现方式

>>> ascii(1)
'1'
>>> ascii('&')
"'&'"
>>> ascii(9000000)
'9000000'
>>> ascii('中文') #非ascii字符
"'\\u4e2d\\u6587'"

format：格式化显示值

#字符串可以提供的参数 's' None
>>> format('some string','s')
'some string'
>>> format('some string')
'some string'#整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None
>>> format(3,'b') #转换成二进制
'11'
>>> format(97,'c') #转换unicode成字符
'a'
>>> format(11,'d') #转换成10进制
'11'
>>> format(11,'o') #转换成8进制
'13'
>>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示
'b'
>>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示
'B'
>>> format(11,'n') #和d一样
'11'
>>> format(11) #默认和d一样
'11'#浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None
>>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数
'3.141593e+08'
>>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数
'3.14e+08'
>>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示
'3.14E+08'
>>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'314159267.000000'
>>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数
'3.141593'
>>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数
'3.14159267'
>>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数
'3.1415926700'
>>> format(3.14e+1000000,'F')  #小数点计数法，无穷大转换成大小字母
'INF'#g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数
>>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点
'3.1e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写
'3.14E-05'
>>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点
'3'
>>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点
'3.1'
>>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点
'3.14'
>>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同
'3e-05'
>>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同
'3.14e-05'
>>> format(0.00003141566) #和g相同
'3.141566e-05'

vars：返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典，或者返回对象的属性列表

#作用于类实例
>>> class A(object):pass>>> a.__dict__
{}
>>> vars(a)
{}
>>> a.name = 'Kim'
>>> a.__dict__
{'name': 'Kim'}
>>> vars(a)
{'name': 'Kim'}

5. 反射操作(8个)

import：动态导入模块

index = __import__('index')
index.sayHello()

isinstance：判断对象是否是类或者类型元组中任意类元素的实例

>>> isinstance(1,int)
True
>>> isinstance(1,str)
False
>>> isinstance(1,(int,str))
True

issubclass：判断类是否是另外一个类或者类型元组中任意类元素的子类

>>> issubclass(bool,int)
True
>>> issubclass(bool,str)
False
>>> issubclass(bool,(str,int))
True

hasattr：检查对象是否含有属性

#定义类A
>>> class Student:def __init__(self,name):self.name = name>>> s = Student('Aim')
>>> hasattr(s,'name') #a含有name属性
True
>>> hasattr(s,'age') #a不含有age属性
False

getattr：获取对象的属性值

#定义类Student
>>> class Student:def __init__(self,name):self.name = name>>> getattr(s,'name') #存在属性name
'Aim'>>> getattr(s,'age',6) #不存在属性age，但提供了默认值，返回默认值>>> getattr(s,'age') #不存在属性age，未提供默认值，调用报错
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#17>", line 1, in <module>getattr(s,'age')
AttributeError: 'Stduent' object has no attribute 'age'

setattr：设置对象的属性值

>>> class Student:def __init__(self,name):self.name = name>>> a = Student('Kim')
>>> a.name
'Kim'
>>> setattr(a,'name','Bob')
>>> a.name
'Bob'

delattr：删除对象的属性

#定义类A
>>> class A:def __init__(self,name):self.name = namedef sayHello(self):print('hello',self.name)#测试属性和方法
>>> a.name
'小麦'
>>> a.sayHello()
hello 小麦#删除属性
>>> delattr(a,'name')
>>> a.name
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#47>", line 1, in <module>a.name
AttributeError: 'A' object has no attribute 'name'

callable：检测对象是否可被调用

>>> class B: #定义类Bdef __call__(self):print('instances are callable now.')>>> callable(B) #类B是可调用对象
True
>>> b = B() #调用类B
>>> callable(b) #实例b是可调用对象
True
>>> b() #调用实例b成功
instances are callable now.

ps：注意，在这个例子中，__call__ 函数的定义其实就是让执行 b() 的时候所调用的函数，这个非常关键。

6. 变量操作(2个)

globals：返回当前作用域内的全局变量和其值组成的字典

>>> globals()
{'__spec__': None, '__package__': None, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>}
>>> a = 1
>>> globals() #多了一个a
{'__spec__': None, '__package__': None, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'a': 1, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>}

locals：返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典

>>> def f():print('before define a ')print(locals()) #作用域内无变量a = 1print('after define a')print(locals()) #作用域内有一个a变量，值为1>>> f
<function f at 0x03D40588>
>>> f()
before define a
{}
after define a
{'a': 1}

7. 交互操作(2个)

print：向标准输出对象打印输出

>>> print(1,2,3)
1 2 3
>>> print(1,2,3,sep = '+')
1+2+3
>>> print(1,2,3,sep = '+',end = '=?')
1+2+3=?

input：读取用户输入值

>>> s = input('please input your name:')
please input your name:Ain
>>> s
'Ain'

8. 文件操作(1个)

open：使用指定的模式和编码打开文件，返回文件读写对象

# t为文本读写，b为二进制读写
>>> a = open('test.txt','rt')
>>> a.read()
'some text'
>>> a.close()

一般文件操作不会使用内置函数，可以使用os库或者是pathlib库。

import os
from pathlib import Path
# from pathlib2 import Path

9. 编译执行(4个)

compile：将字符串编译为代码或者AST对象，使之能够通过exec语句来执行或者eval进行求值

>>> #流程语句使用exec
>>> code1 = 'for i in range(0,10): print (i)'
>>> compile1 = compile(code1,'','exec')
>>> exec (compile1)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9>>> #简单求值表达式用eval
>>> code2 = '1 + 2 + 3 + 4'
>>> compile2 = compile(code2,'','eval')
>>> eval(compile2)
10

eval：执行动态表达式求值

>>> eval('1+2+3+4')
10

exec：执行动态语句块

>>> exec('a=1+2') #执行语句
>>> a
3

repr：返回一个对象的字符串表现形式(给解释器)

>>> a = 'some text'
>>> str(a)
'some text'
>>> repr(a)
"'some text'"

10. 装饰器(3个)

property：标示属性的装饰器

>>> class C:def __init__(self):self._name = ''@propertydef name(self):"""i'm the 'name' property."""return self._name@name.setterdef name(self,value):if value is None:raise RuntimeError('name can not be None')else:self._name = value>>> c = C()>>> c.name # 访问属性
''
>>> c.name = None # 设置属性时进行验证
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#84>", line 1, in <module>c.name = NoneFile "<pyshell#81>", line 11, in nameraise RuntimeError('name can not be None')
RuntimeError: name can not be None>>> c.name = 'Kim' # 设置属性
>>> c.name # 访问属性
'Kim'>>> del c.name # 删除属性，不提供deleter则不能删除
Traceback (most recent call last):File "<pyshell#87>", line 1, in <module>del c.name
AttributeError: can't delete attribute
>>> c.name
'Kim'

classmethod：标示方法为类方法的装饰器

>>> class C:@classmethoddef f(cls,arg1):print(cls)print(arg1)>>> C.f('类对象调用类方法')
<class '__main__.C'>
类对象调用类方法>>> c = C()
>>> c.f('类实例对象调用类方法')
<class '__main__.C'>
类实例对象调用类方法

staticmethod：标示方法为静态方法的装饰器

# 使用装饰器定义静态方法
>>> class Student(object):def __init__(self,name):self.name = name@staticmethoddef sayHello(lang):print(lang)if lang == 'en':print('Welcome!')else:print('你好！')>>> Student.sayHello('en') #类调用,'en'传给了lang参数
en
Welcome!>>> b = Student('Kim')
>>> b.sayHello('zh')  #类实例对象调用,'zh'传给了lang参数
zh
你好

11. 其他补充（lambda）

lambda的使用

lambda 表达式可以用来声明匿名函数。lambda 函数是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。lambda 函数实际生成了一个函数对象。
lambda 表达式只允许包含一个表达式，不能包含复杂语句，该表达式的计算结果就是函数的返回值。

lambda 表达式的基本语法如下：

lambda arg1,arg2,arg3… : <表达式> arg1/arg2/arg3
为函数的参数。<表达式>相当于函数体。运算结果是：表达式的运算结果。

例子：

f = lambda a,b,c:a+b+c
print(f(2,3,4))g = [lambda a:a*2,lambda b:b*3,lambda c:c*4]
print(g[0](6),g[1](7),g[2](8))

输出：

9
12 21 32

由于lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不同，可以将lambda函数的用法扩展为以下几种：

将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。
例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。
将lambda函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该lambda函数替换。
例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不做。
将lambda函数作为参数传递给其他函数。
函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里我们不展开。

部分Python内置函数接受函数作为参数,典型的此类内置函数有这些:

filter函数
此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。
sorted函数
此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
map函数
此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。
reduce函数
此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: ‘{}, {}’.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是’1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9’

后续会继续完善~~~

参考资料：

1. Python内置函数详解——总结篇

2. python中的lambda函数用法

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