python机考常用函数

### Python 机考常用函数

#### 内置函数概述
Python 提供了大量的内置函数，在编程考试中，掌握这些函数能够显著提高编码效率。官方文档列出了69个内置函数，其中一些是在日常开发中最常使用的[^1]。

#### 频繁使用的八个内置函数及其应用实例

##### `len()` 获取长度
`len()` 函数用于获取字符串、列表、元组等序列类型的长度。

example_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(len(example_list))  # 输出：3

##### `type()` 和 `isinstance()` 类型判断
这两个函数可以帮助程序员确认变量的数据类型。

variable = "hello"
print(type(variable))        # <class 'str'>
print(isinstance(variable, str))  # True

##### `sum()`, `max()`, `min()` 数学运算
这三个函数分别用于求和、寻找最大值和最小值。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum(numbers))    # 输出：15
print(max(numbers))    # 输出：5
print(min(numbers))    # 输出：1

##### `sorted()` 排序操作
此函数不仅可以对简单数据结构进行排序，还可以通过指定参数实现更复杂的排序逻辑，比如与 lambda 表达式结合使用来定制化排序规则[^3]。

data_points = [(1,'b'),(3,'a'),(2,'c')]
sorted_data = sorted(data_points, key=lambda x: (x[0], x[1]))
print(sorted_data)     # 输出：[(1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'a')]

##### `map()`, `filter()`, `reduce()` 数据处理工具
这是一系列高阶函数，适用于集合上的批量转换或筛选工作；注意 `reduce()` 需要从 functools 导入。

from functools import reduce
items = [1, 2, 3, 4]

squared_items = list(map(lambda x: x ** 2, items))
even_items = list(filter(lambda x: not x % 2, squared_items))
product_of_evens = reduce((lambda x, y: x * y), even_items)

print(squared_items)       # 输出：[1, 4, 9, 16]
print(even_items)          # 输出：[4, 16]
print(product_of_evens)    # 输出：64

##### `Counter()` 统计频率
来自 collections 库的 Counter 工具可以方便地计算出给定容器内各元素的数量分布情况[^2]。

from collections import Counter
nums = [1, 1, 1, 6, 6, 6, 7, 8]
count = Counter(nums)
for k, v in count.items():
    print(f"{k}: {v}")
# 输出：
# 1: 3
# 6: 3
# 7: 1
# 8: 1