Все методы функции python

Встроенные методы и функции Python

Читая материалы на данном ресурсе, вы наверное уже поняли, что интерпретатор Python, содержит довольно внушительное количество встроенных функции и классов. В этом разделе, собраны все методы в алфавитном порядке, и описаны их методы применения в коде.

Python abs() возвращает абсолютное значение числа

Python any() Возвращает True если искомый элемент в итерации имеет значение True, если нет, вернет False

Python all() Возвращает true, когда все элементы в итерации имеют значение true

Python ascii() Возвращает строку в печатном представлении

Python bin() Преобразует целое число в двоичную строку

Python bool() Преобразует значение в логическое, вернет Ture или False

Python bytearray() возвращает в виде массива заданный размер байтов

Python callable() Если объект можно вызвать, вернет True иначе False

Python bytes() возвращает неизменяемый байтовый объект

Python chr() Возвращает символ из целого числа соответствующий кодовой точке символа Unicode

Python classmethod() возвращает метод класса той или иной функции

Python complex() Создает комплексное число

Python delattr() Удалит атрибут из объекта

Python dict() Создает словарь

Python dir() Вернет атрибут объекта

Python enumerate() Метод enumerate() добавит счетчик в итерируемый объект, и вернет его

Python filter() Вернет итерацию, из элементов имеющих значение True

Python float() Вернет число с десятичными значениями

Python format() Форматированное представление

Python getattr() Значение атрибута объекта

Python globals() возвращает словарь текущей глобальной таблицы символов

Python exec() Динамическое выполнение программы

Python hasattr() Вернет True, если объект имеет именованный атрибут, false если не имеет

Python help() Вызывает встроенную справочную систему

Python hex() Преобразует целое число в шестнадцатеричное значение

Python hash() возвращает хэш-значение объекта

Python input() считывает и возвращает строку строки

Python id() Вернет id объекта

Python isinstance() Проверка объекта, является ли он экземпляром класса

Python int() возвращает целое число из числа или строки

Python issubclass() Проверка класса, является ли он подклассом другого класса

Python iter() возвращает итератор

Python list() создает список в Python

Python locals() Возвращает словарь текущей локальной таблицы символов

Python len() Вернет длину объекта

Python max() Вернет самый большой элемент

Python min() Вернет самое наименьшее значение

Python map() Применяет функцию и возвращает список

Python next() следующий элемент итератора

Python memoryview() возвращает представление аргумента в памяти

Python object() Пустой объект

Python oct() возвращает восьмеричное значение целого числа

Python ord() возвращает целое число символа Юникода

Python open() Возвращает объект файла

Python pow() Считывает степень числа

Python print() Печать объекта

Python property() Вернет свойства атрибута

Python range() Диапазон чисел, с началом, концом и шагом

Python repr() возвращает печатаемое представление объекта

Python reversed() Обратная итерация

Python round() Округляет число до заданных десятичных знаков

Python set() Вернет набор

Python setattr() задает значение атрибута объекта

Python slice() Объект среза

Python sorted() Отсортирует список из переданной итерации

Python str() возвращает строковую версию объекта

Python sum() Вернет сумму из итерации

Python tuple() Создает кортеж

Python type() Возвращает тип объекта

Python zip() Возвращает итератор кортежей

Python __import__() Функция, вызываемая инструкцией import

Python super() Возвращает прокси-объект базового класса

Источник

#3 Python для Data Science — встроенные функции и методы Python

Функции — одно из главных преимуществ языка Python как минимум при использовании их в проектах Data Science. Это третья часть серии материалов «Python для Data Science», в которой речь пойдет о функциях и методах.

Из нее вы узнаете не только о базовых концепциях, но познакомитесь с наиболее важными функциями и методами, которые будете использовать в будущем.

Это практическое руководство!

Желательно повторять те части, где нужно писать код, и решать задачи в конце статьи! Также рекомендуется вернуться к прошлым материалам, если вы еще не ознакомились с ними.

Что такое функции и методы Python?

Начнем с основ. Предположим, что существует переменная:

Вот простейший пример функции Python:

А вот пример метода Python:

Так что такое функции и методы Python? По сути, они превращают что-то в нечто другое. В случае этого примера ввод ‘Hello!’ дал вывод длины строки (6) и версию строки, переписанную с большой буквы: ‘HELLO!’ . Конечно, это не единственные функции. Их намного больше. Их комбинация пригодится в разных частях проекта — от очистки данных до машинного обучения.

Встроенные vs. пользовательские методы и функции

Круто то, что помимо огромного списка встроенных функций/методов, пользователи могут создавать собственные. Также они поставляются с различными Python-библиотеками. Для доступа к ним библиотеку нужно скачать и импортировать. Выходит, что возможности безграничны. Но к этому стоит вернуться позже, а сейчас сосредоточимся на встроенных элементах.

Самые важные встроенные функции Python для проектов Data Science

Функция в Python работают очень просто — ее нужно вызвать с заданными аргументами, а она вернет результат. Тип аргумента (например, строка, число, логическое значение и так далее) может быть ограничен (например, иногда нужно, чтобы это было именно целое число), но чаще аргументом может выступать значение любого типа. Рассмотрим самые важные встроенные функции Python:

print()
Эта функция уже использовалась в прошлых статьях. Она выводит различные значения на экран.

abs()
Возвращает абсолютную величину числа (то есть, целое число или число с плавающей точкой). Результат не может быть строкой, а только числовым значением.

round()
Возвращает округленное значение числа

min()
Возвращает наименьший объект в списке или из общего числа введенных аргументов. Это может быть в том числе и строка.

max()
Несложно догадаться, что это противоположность min() .

sorted()
Сортирует список по возрастанию. Он может содержать и строки и числа.

sum()
Суммирует значения списка. Он может содержать разные типы числовых значений, но стоит понимать, что с числами с плавающей запятой функция справляется не всегда корректно.

a = [3, 2, 1] sum(a) b = [4/3 , 2/3, 1/3, 1/3, 1/3] sum(b) 

len()
Возвращает количество элементов в списке или количество символов в строке.

type()
Возвращает тип переменной

Это встроенные функции Python, которые придется использовать регулярно. Со всем списком можно ознакомиться здесь: https://docs.python.org/3/library/functions.html

С многими другими вы познакомитесь в следующих руководствах.

Самые важные встроенные методы Python

Большую часть методов Python необходимо применять по отношению к конкретному типу. Например, upper() работает со строками, но не с целыми числами. А append() можно использовать на списках, но со строками, числами и логическими значениями он бесполезен. Поэтому дальше будет список методов, разбитый по типам.

Методы для строк Python

Строковые методы используются на этапе очистки данных проекта. Например, представьте, что вы собираете информацию о том, что ищут пользователи на сайте, и получили следующие строки: ‘mug’ , ‘mug ‘ , ‘Mug’ . Человеку известно, что речь идет об одном и том же, но для Python это три уникальные строки. И здесь ему нужно помочь. Для этого используются самые важные строковые методы Python:

a.lower()
Возвращает версию строки с символами в нижнем регистре.

a.upper()
Противоположность lower()

a.strip()
Если в строке есть пробелы в начале или в конце, метод их удалит.

a.replace(‘old’, ‘new’)
Заменяет выбранную строку другой строкой. Метод чувствителен к регистру.

a.split(‘delimiter’)
Разбивает строку и делает из нее список. Аргумент выступает разделителем.

Примечание: в этом случае разделителем выступает пробел.

’delimeter’.join(a)
Объединяет элементы списка в строку. Разделитель можно указать заново.

Это были самые важные методы, для работы со строками в Python.

Методы Python для работы со списками

В прошлом материале речь шла о структурах данных Python. И вот к ним нужно вернуться снова. Вы уже знаете, как создавать списки и получать доступ к их элементам. Теперь узнаете, как менять их.

Используем уже знакомую собаку Freddie:

[dog] = ['Freddie', 9 , True, 1.1, 2001, ['bone', 'little ball']] 

a.append(arg)
Метод append добавляет элемент к концу списка. Предположим, что нужно добавить количество лап Freddie (4).

a.remove(arg)
Удалить любой из элементов можно с помощью метода .remove() . Для этого нужно указать элемент, который необходимо удалить, а Python уберет первый такой элемент в списке.

a.count(arg)
Возвращает количество указанных элементов в списке.

a.clear()
Удаляет все элементы списка. По сути, он полностью удалит Freddie. Но не стоит волноваться, потом его можно вернуть.

Список всех методов для работы с Python можно найти здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html

Методы Python для работы со словарями

Как и в случае со списками, есть набор важных методов для работы со словарями, о которых нужно знать.

dog_dict = 'name': 'Freddie', 'age': 9, 'is_vaccinated': True, 'height': 1.1, 'birth_year': 2001, 'belongings': ['bone', 'little ball']> 

dog_dict.keys()
Вернет все ключи словаря.

dog_dict.values()
Вернет все значения словаря.

dog_dict.clear()
Удалит все из словаря.

Для добавления элемента в словарь не обязательно использовать метод; достаточно просто указать пару ключ-значение следующим образом:

dog_dict['key'] = 'value' dog_dict['name'] = 'Freddie' 

Это все методы на сегодня.

Проверьте себя

В этом задании вам нужно использовать не только то, что узнали сегодня, но и знания о структурах данных из прошлого материала, а также о переменных — из первого.

1. Есть список: test_yourself = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 5]
2. Посчитайте среднее значение элементов списка, используя знания, полученные из прошлых частей руководства.
3. Посчитайте медиану, следуя тем же условиям.

sum(test_yourself) / len(test_yourself) 

sum() суммирует значения элементов, а len() подсчитывает их количество. Если поделить одно значение на другое, то выйдет среднее. Результат: 2.909090

test_yourself[round(len(test_yourself) / 2) - 1] 

Повезло, что в списке нечетное количество элементов.

Примечание: эта формула не сработает, если элементов будет четное количество.

len(test_yourself) / 2 подскажет, где в списке искать среднее число — это и будет медиана. Результат равен 5,5 , но результат len() / 2 всегда будет на 0,5 меньше, чем реальное число, если в списке нечетное количество элементов (можете проверить на списке с 3 или 5 элементами). Округлим 5,5 до 6 с помощью round(len(test_yourself) / 2) . Все верно — в данном случае внутри функции используется другая функция. Затем нужно вычесть единицу, потому что индексация начинается с нуля: round(len(test_yourself) / 2) — 1 .

В конце концов результат можно подставить в качестве индекса для поиска его в списке: test_yourself[round(len(test_yourself) / 2 — 1] ; или взять полученное число: test_yourself[5] . Результат — 3 .

В чем разница между функциями и методами в Python?

После прочтения этой статьи у вас наверняка появился вопрос: «Зачем нужны и функции и методы, если они делают одно и то же?»

Это один из самых сложных вопросов для тех, кто только знакомится с Python, а ответ включает много технических деталей, поэтому вот некоторые подсказки, чтобы начать разбираться.

Сперва очевидное. Отличается синтаксис. Функция выглядит вот так: function(something) , а метод вот так: something.method() .

Так зачем и методы и функции нужны в Python? Официальный ответ заключается в том, что между ними есть небольшие отличия. Так, метод всегда относится к объекту (например, в dog.append(4) методу append() нужно объект dog ). В функции объект не нужно использовать. Если еще проще, метод — это определенная функция. Все методы — это функции, но не все функции являются методами.

Если все равно не понятно, но стоит волноваться. Работая с Python и дальше, вы разберетесь в различиях, особенно, когда начнете создавать собственные методы и функции.

Вот еще один дополнительный совет: функции и методы — это как артикли (der, die, das) в немецком языке. Нужно просто выучить синтаксис и использовать их по правилам.

Как и в немецком, есть эмпирические правила, которые также должны помочь. Так, функции можно применять к разным типам объектов, а методы — нет. Например, sorted() — это функция, которая работает со строками, списками, числами и так далее. Метод upper() работает исключительно со строками.

Но главный совет в том, чтобы не пытаться понять различия, а учиться их использовать.

Итого

Теперь вы знакомы более чем с 20 методами и функциями Python. Неплохое начало, но это только основы. В следующих руководствах их количество будет расти в том числе за счет функций и методов из сторонних библиотек.

Далее нужно будет разобраться с циклами и инструкциями if .

Источник