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這篇文章主要講解了“Python內置函數有哪些及怎么用”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python內置函數有哪些及怎么用”吧！
abs 的功能是取一個整數的絕對值，或者取一個復數的模。
static PyObject *
builtin_abs(PyObject *module, PyObject *x)
{
return PyNumber_Absolute(x);
}該函數調用了 PyNumber_Absolute。
//Objects/abstract.c
PyObject *
PyNumber_Absolute(PyObject *o)
{
PyNumberMethods *m;
if (o == NULL) {
return null_error();
}
//通過類型對象獲取操作簇 PyNumberMethods
m = o->ob_type->tp_as_number;
//調用 nb_absolute
if (m && m->nb_absolute)
return m->nb_absolute(o);
return type_error("bad operand type for abs(): '%.200s'", o);
}我們以整型為例，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，那么取相反數
return long_neg(v);
else
//否則返回本身
return long_long((PyObject *)v);
}由于 Python3 的整數是以數組的方式存儲的，所以不會直接取相反數，還要做一些額外的處理，但從數學上直接理解為取相反數即可。
接收一個可迭代對象，如果里面的元素全部為真，則返回 True；只要有一個不為真，則返回 False。
static PyObject *
builtin_all(PyObject *module, PyObject *iterable)
{
PyObject *it, *item;
PyObject *(*iternext)(PyObject *);
int cmp;
//獲取可迭代對象的迭代器
it = PyObject_GetIter(iterable);
if (it == NULL)
return NULL;
//拿到內部的 __next__ 方法
iternext = *Py_TYPE(it)->tp_iternext;
for (;;) {
//迭代元素
item = iternext(it);
//返回 NULL，說明出異常了
//一種是迭代完畢拋出的 StopIteration
//另一種是迭代過程中出現的異常
if (item == NULL)
break;
//判斷 item 的布爾值是否為真
//cmp > 0 表示為真
//cmp == 0表示為假
//cmp < 0 表示解釋器調用出錯（極少發生）
cmp = PyObject_IsTrue(item);
Py_DECREF(item);
if (cmp < 0) {
Py_DECREF(it);
return NULL;
}
//只要有一個元素為假，就返回 False
if (cmp == 0) {
Py_DECREF(it);
Py_RETURN_FALSE;
}
}
Py_DECREF(it);
//PyErr_Occurred() 為真表示出現異常了
if (PyErr_Occurred()) {
//判斷異常是不是 StopIteration
if (PyErr_ExceptionMatches(PyExc_StopIteration))
//如果是，那么表示迭代正常結束
//PyErr_Clear() 負責將異常清空
PyErr_Clear();
else
return NULL;
}
//走到這，說明所有的元素全部為真
//返回 True，等價于 return Py_True
Py_RETURN_TRUE;
}因此 all 就是一層 for 循環，但它是 C 的循環，所以比我們寫的 Python 代碼快。
接收一個可迭代對象，只要里面有一個元素為真，則返回 True；如果全為假，則返回 False。
static PyObject *
builtin_any(PyObject *module, PyObject *iterable)
{
//源碼和 builtin_all 是類似的
PyObject *it, *item;
PyObject *(*iternext)(PyObject *);
int cmp;
//獲取可迭代對象的迭代器
it = PyObject_GetIter(iterable);
if (it == NULL)
return NULL;
//拿到內部的 __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;
}
//只要有一個為真，則返回 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;
}
//全部為假，則返回 False
Py_RETURN_FALSE;
}判斷一個對象是否可調用。
static PyObject *
builtin_callable(PyObject *module, PyObject *obj)
{
return PyBool_FromLong((long)PyCallable_Check(obj));
}
PyBool_FromLong 是將一個整數轉成布爾值，所以就看 PyCallable_Check 是返回 0，還是返回非 0。
int
PyCallable_Check(PyObject *x)
{
if (x == NULL)
return 0;
return x->ob_type->tp_call != NULL;
}邏輯非常簡單，一個對象是否可調用，就看它的類型對象有沒有實現 __call__。
如果不接收任何對象，返回當前的 local 空間；否則返回某個對象的所有屬性的名稱。
static PyObject *
builtin_dir(PyObject *self, PyObject *args)
{
PyObject *arg = NULL;
//要么不接收參數，要么接收一個參數
//如果沒有接收參數，那么 arg 就是 NULL，否則就是我們傳遞的參數
if (!PyArg_UnpackTuple(args, "dir", 0, 1, &arg))
return NULL;
return PyObject_Dir(arg);
}該函數調用了 PyObject_Dir。
//Objects/object.c
PyObject *
PyObject_Dir(PyObject *obj)
{
//當 obj 為 NULL，說明我們沒有傳參，那么返回 local 空間
//否則返回對象的所有屬性的名稱
return (obj == NULL) ? _dir_locals() : _dir_object(obj);
}先來看看 _dir_locals 函數。
//Objects/object.c
static PyObject *
_dir_locals(void)
{
PyObject *names;
PyObject *locals;
//獲取當前的 local 空間
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;
}還是比較簡單的，然后是 _dir_object，它的代碼比較多，這里就不看了。但是邏輯很簡單，就是調用對象的 dir 方法，將得到的列表排序后返回。
查看對象的內存地址，我們知道 Python 雖然一切皆對象，但是我們拿到的都是指向對象的指針。比如 id(name) 是查看變量 name 指向對象的地址，說白了不就是 name 本身嗎？所以直接將指針轉成整數之后返回即可，
static PyObject *
builtin_id(PyModuleDef *self, PyObject *v)
{
//將 v 轉成整數，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;
}這兩者是查看當前的 local 空間和 global 空間，顯然直接通過棧幀的 f_locals 和 f_globals 字段即可獲取。
static PyObject *
builtin_locals_impl(PyObject *module)
{
PyObject *d;
//在內部會通過線程狀態對象拿到棧幀
//再通過棧幀的 f_locals 字段拿到 local 空間
d = PyEval_GetLocals();
Py_XINCREF(d);
return d;
}
static PyObject *
builtin_globals_impl(PyObject *module)
{
PyObject *d;
//和 PyEval_GetLocals 類似
d = PyEval_GetGlobals();
Py_XINCREF(d);
return d;
}獲取對象的哈希值。
static PyObject *
builtin_hash(PyObject *module, PyObject *obj)
{
Py_hash_t x;
//在內部會調用 obj -> ob_type -> tp_hash(obj)
x = PyObject_Hash(obj);
if (x == -1)
return NULL;
return PyLong_FromSsize_t(x);
}接收一個可迭代對象，計算它們的和。但是這里面有一個需要注意的地方。
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，為啥不行呢？其實 sum 還可以接收第二個參數，我們不傳的話就是 0。
也就是說 sum([1, 2, 3]) 其實是 0 + 1 + 2 + 3；那么同理，sum(["a", "b", "c"]) 其實是 0 + "a" + "b" + "c"；所以上面的報錯信息是不支持類型為 int 和 str 的實例進行相加。
try: print(sum(["1", "2", "3"], "")) except TypeError as e: print(e) # sum() can't sum strings [use ''.join(seq) instead] # 我們看到還是報錯了，只能說明理論上是可以的 # 但 Python 建議我們使用 join # 我們用列表舉例吧 try: print(sum([[1], [2], [3]])) except TypeError as e: print(e) # unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list' # 告訴我們 int 的實例和 list 的實例不可以相加 # 將第二個參數換成空列表 print(sum([[1], [2], [3]], [])) # [1, 2, 3] # 如果不是空列表呢？ print( sum([[1], [2], [3]], ["古明地覺"]) ) # ['古明地覺', 1, 2, 3]
所以 sum 是將第二個參數和第一個參數（可迭代對象）里面的元素依次相加，然后看一下底層實現。
static PyObject *
builtin_sum_impl(PyObject *module, PyObject *iterable, PyObject *start)
{
//result 就是返回值，初始等于第二個參數
//如果可迭代對象為空，那么返回的就是第二個參數
//比如 sum([], 123) 得到的就是 123
PyObject *result = start;
PyObject *temp, *item, *iter;
//獲取可迭代對象的類型對象
iter = PyObject_GetIter(iterable);
if (iter == NULL)
return NULL;
//如果 result 為 NULL，說明我們沒有傳遞第二個參數
if (result == NULL) {
//那么 result 賦值為 0
result = PyLong_FromLong(0);
if (result == NULL) {
Py_DECREF(iter);
return NULL;
}
} else {
//否則的話，檢測是不是 str、bytes、bytearray 類型
//如果是的話，依舊報錯，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
//這里是快分支
//假設所有元素都是整數
if (PyLong_CheckExact(result)) {
//將所有整數都迭代出來，依次相加
//...
}
if (PyFloat_CheckExact(result)) {
//將所有浮點數都迭代出來，依次相加
//...
}
#endif
//如果不全是整數或浮點數，執行通用邏輯
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;
}一個小小的 sum，代碼量還真不少呢，我們還省略了一部分。
這幾個應該已經很熟悉了，先來看看 getattr，它是獲取對象的某個屬性，并且還可以指定默認值。
static PyObject *
builtin_getattr(PyObject *self, PyObject *const *args, Py_ssize_t nargs)
{
PyObject *v, *name, *result;
//參數個數必須是 2 或 3
//對象、屬性名、可選的默認值
if (!_PyArg_CheckPositional("getattr", nargs, 2, 3))
return NULL;
//獲取對象和屬性名
v = args[0];
name = args[1];
//name必須是字符串
if (!PyUnicode_Check(name)) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,
"getattr(): attribute name must be string");
return NULL;
}
//調用對象的 __getattr__，找不到返回默認值
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 是調用對象的 __setattr__，delattr 是調用對象的 __delattr__。
感謝各位的閱讀，以上就是“Python內置函數有哪些及怎么用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python內置函數有哪些及怎么用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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