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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