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这篇文章主要讲解了“Python内置函数有哪些及怎么用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python内置函数有哪些及怎么用”吧!
abs 的功能是取一个整数的绝对值,或者取一个复数的模。
static PyObject * builtin_abs(PyObject *module, PyObject *x) { return PyNumber_Absolute(x); }
该函数调用了 PyNumber_Absolute。
//Objects/abstract.c PyObject * PyNumber_Absolute(PyObject *o) { PyNumberMethods *m; if (o == NULL) { return null_error(); } //通过类型对象获取操作簇 PyNumberMethods m = o->ob_type->tp_as_number; //调用 nb_absolute if (m && m->nb_absolute) return m->nb_absolute(o); return type_error("bad operand type for abs(): '%.200s'", o); }
我们以整型为例,它的 nb_absoulte 指向 long_absolute。
//Objects/longobject.c static PyObject * long_abs(PyLongObject *v) { if (Py_SIZE(v) < 0) //如果 v 小于 0,那么取相反数 return long_neg(v); else //否则返回本身 return long_long((PyObject *)v); }
由于 Python3 的整数是以数组的方式存储的,所以不会直接取相反数,还要做一些额外的处理,但从数学上直接理解为取相反数即可。
接收一个可迭代对象,如果里面的元素全部为真,则返回 True;只要有一个不为真,则返回 False。
static PyObject * builtin_all(PyObject *module, PyObject *iterable) { PyObject *it, *item; PyObject *(*iternext)(PyObject *); int cmp; //获取可迭代对象的迭代器 it = PyObject_GetIter(iterable); if (it == NULL) return NULL; //拿到内部的 __next__ 方法 iternext = *Py_TYPE(it)->tp_iternext; for (;;) { //迭代元素 item = iternext(it); //返回 NULL,说明出异常了 //一种是迭代完毕抛出的 StopIteration //另一种是迭代过程中出现的异常 if (item == NULL) break; //判断 item 的布尔值是否为真 //cmp > 0 表示为真 //cmp == 0表示为假 //cmp < 0 表示解释器调用出错(极少发生) cmp = PyObject_IsTrue(item); Py_DECREF(item); if (cmp < 0) { Py_DECREF(it); return NULL; } //只要有一个元素为假,就返回 False if (cmp == 0) { Py_DECREF(it); Py_RETURN_FALSE; } } Py_DECREF(it); //PyErr_Occurred() 为真表示出现异常了 if (PyErr_Occurred()) { //判断异常是不是 StopIteration if (PyErr_ExceptionMatches(PyExc_StopIteration)) //如果是,那么表示迭代正常结束 //PyErr_Clear() 负责将异常清空 PyErr_Clear(); else return NULL; } //走到这,说明所有的元素全部为真 //返回 True,等价于 return Py_True Py_RETURN_TRUE; }
因此 all 就是一层 for 循环,但它是 C 的循环,所以比我们写的 Python 代码快。
接收一个可迭代对象,只要里面有一个元素为真,则返回 True;如果全为假,则返回 False。
static PyObject * builtin_any(PyObject *module, PyObject *iterable) { //源码和 builtin_all 是类似的 PyObject *it, *item; PyObject *(*iternext)(PyObject *); int cmp; //获取可迭代对象的迭代器 it = PyObject_GetIter(iterable); if (it == NULL) return NULL; //拿到内部的 __next__ 方法 iternext = *Py_TYPE(it)->tp_iternext; for (;;) { //迭代元素 item = iternext(it); if (item == NULL) break; cmp = PyObject_IsTrue(item); Py_DECREF(item); if (cmp < 0) { Py_DECREF(it); return NULL; } //只要有一个为真,则返回 True if (cmp > 0) { Py_DECREF(it); Py_RETURN_TRUE; } } Py_DECREF(it); if (PyErr_Occurred()) { if (PyErr_ExceptionMatches(PyExc_StopIteration)) PyErr_Clear(); else return NULL; } //全部为假,则返回 False Py_RETURN_FALSE; }
判断一个对象是否可调用。
static PyObject * builtin_callable(PyObject *module, PyObject *obj) { return PyBool_FromLong((long)PyCallable_Check(obj)); } PyBool_FromLong 是将一个整数转成布尔值,所以就看 PyCallable_Check 是返回 0,还是返回非 0。 int PyCallable_Check(PyObject *x) { if (x == NULL) return 0; return x->ob_type->tp_call != NULL; }
逻辑非常简单,一个对象是否可调用,就看它的类型对象有没有实现 __call__。
如果不接收任何对象,返回当前的 local 空间;否则返回某个对象的所有属性的名称。
static PyObject * builtin_dir(PyObject *self, PyObject *args) { PyObject *arg = NULL; //要么不接收参数,要么接收一个参数 //如果没有接收参数,那么 arg 就是 NULL,否则就是我们传递的参数 if (!PyArg_UnpackTuple(args, "dir", 0, 1, &arg)) return NULL; return PyObject_Dir(arg); }
该函数调用了 PyObject_Dir。
//Objects/object.c PyObject * PyObject_Dir(PyObject *obj) { //当 obj 为 NULL,说明我们没有传参,那么返回 local 空间 //否则返回对象的所有属性的名称 return (obj == NULL) ? _dir_locals() : _dir_object(obj); }
先来看看 _dir_locals 函数。
//Objects/object.c static PyObject * _dir_locals(void) { PyObject *names; PyObject *locals; //获取当前的 local 空间 locals = PyEval_GetLocals(); if (locals == NULL) return NULL; //拿到所有的 key,注意:PyMapping_Keys 返回的是列表 names = PyMapping_Keys(locals); if (!names) return NULL; if (!PyList_Check(names)) { PyErr_Format(PyExc_TypeError, "dir(): expected keys() of locals to be a list, " "not '%.200s'", Py_TYPE(names)->tp_name); Py_DECREF(names); return NULL; } //排序 if (PyList_Sort(names)) { Py_DECREF(names); return NULL; } //返回 return names; }
还是比较简单的,然后是 _dir_object,它的代码比较多,这里就不看了。但是逻辑很简单,就是调用对象的 dir 方法,将得到的列表排序后返回。
查看对象的内存地址,我们知道 Python 虽然一切皆对象,但是我们拿到的都是指向对象的指针。比如 id(name) 是查看变量 name 指向对象的地址,说白了不就是 name 本身吗?所以直接将指针转成整数之后返回即可,
static PyObject * builtin_id(PyModuleDef *self, PyObject *v) { //将 v 转成整数,返回即可 PyObject *id = PyLong_FromVoidPtr(v); if (id && PySys_Audit("builtins.id", "O", id) < 0) { Py_DECREF(id); return NULL; } return id; }
这两者是查看当前的 local 空间和 global 空间,显然直接通过栈帧的 f_locals 和 f_globals 字段即可获取。
static PyObject * builtin_locals_impl(PyObject *module) { PyObject *d; //在内部会通过线程状态对象拿到栈帧 //再通过栈帧的 f_locals 字段拿到 local 空间 d = PyEval_GetLocals(); Py_XINCREF(d); return d; } static PyObject * builtin_globals_impl(PyObject *module) { PyObject *d; //和 PyEval_GetLocals 类似 d = PyEval_GetGlobals(); Py_XINCREF(d); return d; }
获取对象的哈希值。
static PyObject * builtin_hash(PyObject *module, PyObject *obj) { Py_hash_t x; //在内部会调用 obj -> ob_type -> tp_hash(obj) x = PyObject_Hash(obj); if (x == -1) return NULL; return PyLong_FromSsize_t(x); }
接收一个可迭代对象,计算它们的和。但是这里面有一个需要注意的地方。
print(sum([1, 2, 3])) # 6 try: print(sum(["1", "2", "3"])) except TypeError as e: print(e) # unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
咦,字符串明明也支持加法呀,为啥不行呢?其实 sum 还可以接收第二个参数,我们不传的话就是 0。
也就是说 sum([1, 2, 3]) 其实是 0 + 1 + 2 + 3;那么同理,sum(["a", "b", "c"]) 其实是 0 + "a" + "b" + "c";所以上面的报错信息是不支持类型为 int 和 str 的实例进行相加。
try: print(sum(["1", "2", "3"], "")) except TypeError as e: print(e) # sum() can't sum strings [use ''.join(seq) instead] # 我们看到还是报错了,只能说明理论上是可以的 # 但 Python 建议我们使用 join # 我们用列表举例吧 try: print(sum([[1], [2], [3]])) except TypeError as e: print(e) # unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list' # 告诉我们 int 的实例和 list 的实例不可以相加 # 将第二个参数换成空列表 print(sum([[1], [2], [3]], [])) # [1, 2, 3] # 如果不是空列表呢? print( sum([[1], [2], [3]], ["古明地觉"]) ) # ['古明地觉', 1, 2, 3]
所以 sum 是将第二个参数和第一个参数(可迭代对象)里面的元素依次相加,然后看一下底层实现。
static PyObject * builtin_sum_impl(PyObject *module, PyObject *iterable, PyObject *start) { //result 就是返回值,初始等于第二个参数 //如果可迭代对象为空,那么返回的就是第二个参数 //比如 sum([], 123) 得到的就是 123 PyObject *result = start; PyObject *temp, *item, *iter; //获取可迭代对象的类型对象 iter = PyObject_GetIter(iterable); if (iter == NULL) return NULL; //如果 result 为 NULL,说明我们没有传递第二个参数 if (result == NULL) { //那么 result 赋值为 0 result = PyLong_FromLong(0); if (result == NULL) { Py_DECREF(iter); return NULL; } } else { //否则的话,检测是不是 str、bytes、bytearray 类型 //如果是的话,依旧报错,并提示使用 join 方法 if (PyUnicode_Check(result)) { PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "sum() can't sum strings [use ''.join(seq) instead]"); Py_DECREF(iter); return NULL; } if (PyBytes_Check(result)) { PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "sum() can't sum bytes [use b''.join(seq) instead]"); Py_DECREF(iter); return NULL; } if (PyByteArray_Check(result)) { PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "sum() can't sum bytearray [use b''.join(seq) instead]"); Py_DECREF(iter); return NULL; } Py_INCREF(result); } #ifndef SLOW_SUM //这里是快分支 //假设所有元素都是整数 if (PyLong_CheckExact(result)) { //将所有整数都迭代出来,依次相加 //... } if (PyFloat_CheckExact(result)) { //将所有浮点数都迭代出来,依次相加 //... } #endif //如果不全是整数或浮点数,执行通用逻辑 for(;;) { //迭代元素 item = PyIter_Next(iter); if (item == NULL) { /* error, or end-of-sequence */ if (PyErr_Occurred()) { Py_DECREF(result); result = NULL; } break; } //和 result 依次相加 temp = PyNumber_Add(result, item); Py_DECREF(result); Py_DECREF(item); result = temp; if (result == NULL) break; } Py_DECREF(iter); //返回 return result; }
一个小小的 sum,代码量还真不少呢,我们还省略了一部分。
这几个应该已经很熟悉了,先来看看 getattr,它是获取对象的某个属性,并且还可以指定默认值。
static PyObject * builtin_getattr(PyObject *self, PyObject *const *args, Py_ssize_t nargs) { PyObject *v, *name, *result; //参数个数必须是 2 或 3 //对象、属性名、可选的默认值 if (!_PyArg_CheckPositional("getattr", nargs, 2, 3)) return NULL; //获取对象和属性名 v = args[0]; name = args[1]; //name必须是字符串 if (!PyUnicode_Check(name)) { PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "getattr(): attribute name must be string"); return NULL; } //调用对象的 __getattr__,找不到返回默认值 if (nargs > 2) { if (_PyObject_LookupAttr(v, name, &result) == 0) { PyObject *dflt = args[2]; Py_INCREF(dflt); return dflt; } } else { result = PyObject_GetAttr(v, name); } return result; }
同理 setattr 是调用对象的 __setattr__,delattr 是调用对象的 __delattr__。
感谢各位的阅读,以上就是“Python内置函数有哪些及怎么用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python内置函数有哪些及怎么用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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