python库函数不足 python的不足

python的内建函数和库函数的区别是什么？

【区别】：

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：国际域名空间、网页空间、营销软件、网站建设、珲春网站维护、网站推广。

标准库函数都需要import xxx才能取得。

内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就能用。

【补充】：

1.python中，我们可以通过对内建的比较函数进行自定义，来实现运算符重载。

我们常用的比较运算符有

大于 对应的内建比较函数为 __gt__()

大于等于 = 对应的内建比较函数为 __ge__()

等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()

小于 对应的内建比较函数为 __lt__()

小于等于 = 对应的内建比较函数为 __le__()

2.库函数（Library function）是把函数放到库里，供别人使用的一种方式。.方法是把一些常用到的函数编完放到一个文件里，供不同的人进行调用。调用的时候把它所在的文件名用#include加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。

参考资料

百度.百度[引用时间2018-4-12]

提升Python运行速度的5个小技巧

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Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一。它是一种解释型高级通用编程语言，具有广泛的用途，几乎可以将其用于所有事物。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名。python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点。

虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！

首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰，可以打印指定函数的运行时间。

这个函数在下面的例子中会被多次使用。

def timeshow(func):     from time import time     def newfunc(*arg, **kw):         t1 = time()         res = func(*arg, **kw)         t2 = time()         print(f"{func.__name__: 10} : {t2-t1:.6f} sec")         return res     return newfunc @timeshow def test_it():     print("hello pytip") test_it() 1. 选择合适的数据结构

使用正确的数据结构对python脚本的运行时间有显着影响。Python 有四种内置的数据结构：

列表 : List

元组 : Tuple

集合 : Set

字典 : Dictionary

但是，大多数开发人员在所有情况下都使用列表。这是不正确的做法，应该根据任务使用合适数据结构。

运行下面的代码，可以看到元组执行简单检索操作的速度比列表快。其中dis模块反汇编了一个函数的字节码，这有利于查看列表和元组之间的区别。

import dis def a():     data = [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10]     x =data[5]     return x def b():     data = (1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10)     x =data[5]     return x print("-----:使用列表的机器码:------") dis.dis(a) print("-----:使用元组的机器码:------") dis.dis(b)

运行输出:

-----:使用列表的机器码:------

3 0 LOAD_CONST 1 (1)

2 LOAD_CONST 2 (2)

4 LOAD_CONST 3 (3)

6 LOAD_CONST 4 (4)

8 LOAD_CONST 5 (5)

10 LOAD_CONST 6 (6)

12 LOAD_CONST 7 (7)

14 LOAD_CONST 8 (8)

16 LOAD_CONST 9 (9)

18 LOAD_CONST 10 (10)

20 BUILD_LIST 10

22 STORE_FAST 0 (data)

4 24 LOAD_FAST 0 (data)

26 LOAD_CONST 5 (5)

28 BINARY_SUBSCR

30 STORE_FAST 1 (x)

5 32 LOAD_FAST 1 (x)

34 RETURN_VALUE

-----:使用元组的机器码:------

7 0 LOAD_CONST 1 ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))

2 STORE_FAST 0 (data)

8 4 LOAD_FAST 0 (data)

6 LOAD_CONST 2 (5)

8 BINARY_SUBSCR

10 STORE_FAST 1 (x)

9 12 LOAD_FAST 1 (x)

14 RETURN_VALUE

看下列表的机器码，冗长而多余！

2. 善用强大的内置函数和第三方库

如果你正在使用python并且仍在自己编写一些通用函数(比如加法、减法)，那么是在侮辱python。 Python有大量的库和内置函数来帮助你不用编写这些函数。 如果研究下，那么你会惊奇地发现几乎90%的问题已经有第三方包或内置函数来解决。

可以通过访问官方文档查看所有内置函数。你也可以在wiki python上找到更多使用内置函数的场景。

比如，现在我们想合并列表中的所有单词为一个句子，比较法自己编写和调用库函数的区别:

# ❌ 正常人能想到的方法 @timeshow def f1(list):     s =""     for substring in list:         s += substring     return s # ✅ pythonic 的方法 @timeshow def f2(list):     s = "".join(list)     return s l = ["I", "Love", "Python"] * 1000 # 为了看到差异，我们把这个列表放大了 f1(l) f2(l)

运行输出:

f1 : 0.000227 sec

f2 : 0.000031 sec

3. 少用循环

用 列表推导式 代替循环

用 迭代器 代替循环

用 filter() 代替循环

减少循环次数，精确控制，不浪费CPU

## 返回n以内的可以被7整除的所有数字。 # ❌ 正常人能想到的方法: @timeshow def f_loop(n):      L=[]     for i in range(n):         if i % 7 ==0:             L.append(i)     return L #  ✅ 列表推导式 @timeshow def f_list(n):     L = [i for i in range(n) if i % 7 == 0]     return L # ✅  迭代器 @timeshow def f_iter(n):     L = (i for i in range(n) if i % 7 == 0)     return L # ✅ 过滤器  @timeshow def f_filter(n):     L = filter(lambda x: x % 7 == 0, range(n))     return L # ✅ 精确控制循环次数  @timeshow def f_mind(n):     L = (i*7 for i in range(n//7))     return L n = 1_000_000 f_loop(n) f_list(n) f_iter(n) f_filter(n) f_mind(n)

输出为:

f_loop : 0.083017 sec

f_list : 0.056110 sec

f_iter : 0.000015 sec

f_filter : 0.000003 sec

f_mind : 0.000002 sec

谁快谁慢，一眼便知！

filter 配合 lambda 大法就是屌！！！

4. 避免循环重复计算

如果你有一个迭代器，必须用它的元素做一些耗时计算，比如匹配正则表达式。你应该将正则表达式模式定义在循环之外，因为最好只编译一次模式，而不是在循环的每次迭代中一次又一次地编译它。

只要有可能，就应该尝试在循环外进行尽可能多的运算，比如将函数计算分配给局部变量，然后在函数中使用它。

# ❌ 应改避免的方式： @timeshow def f_more(s):     import re     for i in s:         m = re.search(r'a*[a-z]?c', i) # ✅ 更好的方式： @timeshow def f_less(s):     import re     regex = re.compile(r'a*[a-z]?c')     for i in s:         m = regex.search(i) s = ["abctestabc"] * 1_000 f_more(s) f_less(s)

输出为:

f_more : 0.001068 sec

f_less : 0.000365 sec

5. 少用内存、少用全局变量

内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。

Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。一个在程序中定义过的全局变量会一直存在，直到整个程序编译完成，所以它一直占据着内存空间。另一方面，局部变量访问更快，且函数完成后即可回收。因此，使用多个局部变量比使用全局变量会更好。

# ❌ 应该避免的方式： message = "Line1\n" message += "Line2\n" message += "Line3\n" # ✅ 更好的方式： l = ["Line1","Line2","Line3"] message = '\n'.join(l) # ❌ 应该避免的方式： x = 5 y = 6  def add():     return x+y add() # ✅ 更好的方式： def add():     x = 5     y = 6     return x+y add()

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!

Python本该存在于函数库的语句调用显示不存在

使用dir(turtle)先查看一下有哪些函数可用，也可以直接输入turtle.c+tab键查看可用的相似指令。如果找不到，建议去看官问，有些函数随版本更新会被废弃或合并。

本文名称：python库函数不足 python的不足
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