20个高级 Python 函数，让你编程更高效

在Python的编程世界中，函数是我们编写代码的重要工具之一。除了常见的内置函数外，Python还提供了许多强大而有趣的高级函数，它们可以帮助我们简化代码、提升效率，甚至在某些情况下让编程变得更加有趣。让我们一起来探索这些高级函数的奇妙之处吧！

1.enumerate() – 枚举函数： 这个函数像一个小导游，不仅可以遍历列表，还会告诉你当前元素的位置索引，省去了手动计数的麻烦。

<code>for index, value in enumerate(my_list): print(f"索引 {index}: 值 {value}")</code>

2.zip() – 打包函数： zip函数可以将多个可迭代对象“打包”成一个个元组，实现多维度数据同步遍历，非常方便实用。

<code>for item1, item2 in zip(list1, list2): print(f"元组: ({item1}, {item2})")</code>

3.filter() – 过滤函数： 想要筛选出符合条件的数据？filter函数帮你忙，根据指定条件过滤序列中的元素。

<code>result = filter(lambda x: x > 5, my_list)</code>

4.map() – 映射函数： map函数像是生产线上的加工机器，对序列中的每个元素应用指定函数进行处理。

<code>result = map(lambda x: x * 2, my_list)</code>

5.functools.reduce() – 累积函数： 这个函数是强大的聚合工具，能将序列的元素通过某个函数逐个累积计算，得到单一的结果。

<code>from functools import reduce result = reduce(lambda x, y: x + y, my_list)</code>

6.sorted() – 排序函数： 不管原始列表多么杂乱无章，sorted函数都能帮你将其排序整齐。

<code>sorted_list = sorted(my_list)</code>

7.itertools.groupby() – 分组函数： 在处理分组问题时，itertools.groupby函数宛如魔术师的手法，轻松将连续相同值的元素进行分组。

<code>from itertools import groupby grouped_data = groupby(my_list, key_func)</code>

8.getattr(), setattr(), hasattr() – 属性函数： 这三位函数就像是面向对象世界的侦探，分别负责获取、设置和检测对象属性是否存在。

<code>value = getattr(obj, 'attribute') setattr(obj, 'attribute', value) has_attr = hasattr(obj, 'attribute')</code>

9.any(), all() – 逻辑函数： 这两个函数简洁高效地判断一组条件是否至少有一个为真，或者全部为真。

<strong>any(), all() - 逻辑函数</strong>： 这两个函数简洁高效地判断一组条件是否至少有一个为真，或者全部为真。<code>any_result = any(condition_list) all_result = all(condition_list)</code>

10.lambda函数 – 匿名函数： lambda函数是Python中的一把利剑，用于创建匿名函数，常用于高阶函数中，简短精悍。

<code>add = lambda x, y: x + y result = add(3, 5) # 输出 8</code>

11.os.walk() – 文件遍历函数： 对于文件目录的操作，os.walk函数可以深度遍历文件夹及其子文件夹下的所有文件，堪称文件管理小助手。

<code>for root, dirs, files in os.walk(directory): print(f"目录 {root} 中的文件: {files}")</code>

12.re.findall() 和 re.sub() – 正则表达式函数： 正则表达式家族中的两位重要成员，分别用于查找所有匹配项和替换匹配项。

<code>import re matches = re.findall(pattern, text) replaced_text = re.sub(pattern, replacement, text)</code>

13.datetime.strptime() 和 datetime.strftime() – 时间日期函数： 时间日期转换的好帮手，轻松实现字符串与日期对象之间的相互转换。

<code>from datetime import datetime date_obj = datetime.strptime(date_string, format) date_string = datetime.strftime(date_obj, format)</code>

14.functools.lru_cache() – 缓存函数： 提供了一个高效的缓存机制，让重复调用同一函数时无需重新计算，大大提高性能。

<code>from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)</code>

15.asyncio.sleep() – 异步等待函数： 异步编程里的神器，用于在异步任务中添加延时等待。

<code>import asyncio await asyncio.sleep(seconds)</code>

16.contextlib.contextmanager – 上下文管理器函数： 创建上下文管理器的魔法工厂，让你优雅地使用with语句处理资源。

<code>from contextlib import contextmanager @contextmanager def my_resource(): # 在进入上下文前的操作 yield resource # 在离开上下文后的操作</code>

17.functools.cached_property – 缓存属性函数： 类似于lru_cache，但专门用于类属性，仅在首次访问时计算并缓存结果。

<code>from functools import cached_property class MyClass: @cached_property def expensive_operation(self): # 计算并返回结果</code>

18.random.choice() 和 random.shuffle() – 随机函数： 随机性操作的好帮手，一个是随机选取序列中的一个元素，另一个则是原地打乱序列顺序。

<code>import random item = random.choice(sequence) random.shuffle(my_list)</code>

19.json.dumps() 和 json.loads() – JSON函数： JSON格式数据的搬运工，轻松完成Python对象与JSON字符串间的互转。

<code>import json json_string = json.dumps(data) data = json.loads(json_string)</code>

20.timeit.timeit() – 计时函数： 一个微秒级精准度的计时器，帮助我们测试代码片段的运行时间，优化性能。

<code>import timeit timeit.timeit(stmt='some_code()', number=1000)</code>

以上就是这次分享的20个高级有趣的Python函数。希望通过学习和实践，大家能够熟练掌握它们，并在实际编程中灵活运用，提升自己的编程技能。让我们一起在Python的世界里畅游吧！