Python中的eval()、filter()、float()函数有什么用？

Python解释器内置了许多函数，这意味着我们无需定义，始终可以它们。下面按照函数的字母顺序，讨论一些常用的内建函数。

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eval()

eval()函数解析传给它的表达式，并在程序中运行Python表达式(代码)。举个例子：

x = 1

eval("x + 1")  # 注意："x + 1"是字符串

2

eval("4  9")

True

eval("'py' * 3")

'pypypy'

eval("10 ** 2")

100

eval()函数不仅仅能运行简单表达式，还能调用函数，使用方法等等：

eval("abs(-11)")        # 计算-11的绝对值

11

eval('"hello".upper()')   # 把字符串'hello'全变成大写字母

'HELLO'

import os

eval('os.getcwd()')       # 获取当前的工作目录

'/home/thepythonguru'

但是需要注意的是eval()仅适用于表达式，尝试传递语句会导致语法错误：

eval('a = 1')                    # 赋值语句

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

File "", line 1

a = 1

^

SyntaxError: invalid syntax

eval('import re')             # 导入语句

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

File "", line 1

import re

^

SyntaxError: invalid syntax

此外，使用eval()语句应该十分小心，永远不要将不受信任的源直接传递给eval()。 因为恶意用户很容易对您的系统造成破坏。 例如:

eval(input())  # eval()将执行用户输入的代码

用户输入以下代码就能从系统中删除所有文件：

os.system("RM -RF /")

# 上面输入相当于执行：

eval('os.system("RM -RF /")')

filter()

"filter"的意思是“过滤”，filter()函数需要两个参数：一个函数对象和一个可迭代对象。函数对象需要返回一个布尔值，并为可迭代的每个元素调用。 filter()函数仅返回那些通过函数对象返回值为true的元素。解释有一些抽象，看一个例子：

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

filter(lambda x : x % 2 == 0, a)        # 过滤出所有偶数，结果返回一个filter对象

filter object at 0x1036dc048

list(filter(lambda x : x % 2 == 0, a))  # 可以使用list()函数使fileter对象变成列表，方便查看结果

[2, 4, 6]

下面是另外一个例子：

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]

filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a)  # 过滤出列表中键'name'为值'python'的字典

filter object at 0x1036de128

tuple(filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a))  # 使用tuple()函数使结果变成字典

({'name': 'python', 'points': 10},)

float()

float()的参数是一个数字或者字符串，它返回一个浮点数。如果参数是字符串，则字符串中应该包含一个数字，并可以在数字前加入一个 '-' 符号，代表负数。参数也可以是表示NaN(非数字)或正无穷大的字符串。如果没有任何参数的话，将返回0.0。

float('+1.23')         # 1.23

1.23

float('   -12345\n')   # -12345

-12345.0

float('1e-003')        # 0.001

0.001

float('+1E6')          # 10的6次幂

1000000.0

float('-Infinity')     # 无穷小

-inf

float('-inf') + 100     # 负无穷小加100仍等于负无穷小

-inf

float('inf')           # 无穷大

inf

float('NaN')           # NaN，代表非数字

nan

关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

Python中的匿名函数——lambda函数

在Python中，lambda函数是一个简单的匿名函数。该函数没有函数名，它可以有多个参数，但函数只由一个表达式构成。

lambda函数具体的格式如下：

lambda 参数 : 表达式

其中, lambda 是关键字， 参数 是函数的参数，可以有0至多个。冒号后面是表达式，也是该函数中的唯一的表达式，lambda函数会返回该表达式的返回值。

我们来看一个具体的例子。

在上述代码中，number1, number2是lambda函数的参数，number1**2+number**2是函数的表达式，该函数返回number1, number2两个数的平方和。

上述代码创建了一个lambda函数后将其赋值给变量sum_square, 在print函数中通过sum_square来调用这个lambda函数。

上述的lambda函数完全可用标准的函数来实现，我们可以将上述代码改写成下面的代码。

在代码中，定义了函数sum_square，该函数包含两个参数，并执行一条语句并将该语句的执行结果作为函数返回值。通过上述代码可以帮助我们更直观地理解lambda函数。

lambda函数的可读性较差，那么为什么要有这样奇怪的匿名函数呢？这个要从lambda的使用场合说起。我们来看下面的代码。

上述代码定义了一个数值列表，调用python的内置函数filter来生成一个新的迭代器。 filter函数的第一个参数为一个函数，用于决定过滤的方法；第二个参数为一个可迭代的对象如列表、集合等。filter函数返回一个新的迭代器, 用于获得满足第一个函数为真的所有元素。在上述代码中，我们给filter传递的第一个参数是一个匿名函数：lambda number:number%3==0， 该函数在一个数整除3时为True，否则为False. filter函数会创建一个新的迭代器，通过调用上述匿名函数来判断该元素是否满足条件,得到所有3的倍数的数。

当然，上述代码也可以使用正常的函数方式来实现,如下所示：

我们可以看到，所有匿名函数的功能都可以通过标准函数来实现。匿名函数常在调用其它函数（如filter, map等）时作为参数使用。使用匿名函数可以使代码更为精简。匿名函数主要用于完成简单的任务，如果匿名函数过于复杂，会导致可读性较差，调试起来也比较困难，因此，强烈不建议使用lambda写天书般的代码。总之，要根据实际情况决定是否使用匿名函数。

python中的filter函数怎么用

filter就是按条件筛选：

filter(bool,['spam','','ni'])

list(filter(bool,[''spam,'','ni']))

输出的结果为['spam','ni']

#按照bool型筛选，因为中间的‘’，为空，不是bool型所以过滤掉。

Python求a到b奇数之和且保证a要小于b

如果要求a到b之间所有奇数的和，可以使用Python的range函数，这个函数可以生成一个指定范围内的整数序列。例如，要生成从1到10的整数序列，可以使用range(1, 11)。

要求奇数和，可以在生成整数序列的基础上，使用Python的filter函数来过滤出序列中的奇数。filter函数可以接受一个函数作为参数，并根据这个函数的返回值来过滤序列中的元素。例如，要过滤出序列[1, 2, 3, 4, 5]中的奇数，可以使用以下代码：

def is_odd(x):

return x % 2 != 0

odd_numbers = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5])

最后，要求过滤出的奇数的和，可以使用Python的sum函数。sum函数可以接受一个数字序列，并返回序列中所有数字的和。例如，要求序列[1, 2, 3, 4, 5]的和，可以使用以下代码：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

sum = sum(numbers)

综上，要求a到b之间所有奇数的和，可以使用如下代码：

def is_odd(x):

return x % 2 != 0

def odd_sum(a, b):

numbers = range(a, b+1)

odd_numbers = filter(is_odd, numbers)

return sum(odd_numbers)

示例：

# 求1到10之间所有奇数的和

odd_sum(1, 10) # 返回25，因为1+3+5+7+9

python内置函数

math模块

在使用前导入math模块 import math

常用方法

math.pow()方法

math.pow(x,y) 返回x的y次方

math.sqrt()方法

math.sqrt(x) 返回x的平方根

math,factorial()方法

math.factorial(x) 返回x的阶乘

什么是阶乘 5！ 5 4 3 2 1=120

高级内置函数即方法(常用)

1--map()函数

1--实例解释

2--reduce()函数

2--实例解释

3--filter()函数 (俗称过滤器)

3--实例解释

4--zip()函数

4--实例解释

5--sorted()函数和当中的key

5--实例解释

6--enumerate()函数

6--实例解释

7--sum()函数

7--实例解释

8--set()函数

8--实例解释

9--join()方法

9--实例解释

10--split()方法

10--实例解释

11--replace()方法

11--实例解释

12--format()方法

12--实例解释

13--eval()函数

13--实例解释

python中获取有效主题的函数

Lambda函数、Map函数、Filter函数、Zip函数、Reduce函数。

Lambda函数是Python中功能最强大的函数之一,它有时也被称之为匿名函数.。Map是程序员用来简化程序的Python内置函数,此函数可以在不使用任何循环的情况下对所有指定的元素进行迭代。Filter是Python中的另一个内置函数，当需要区分其他类型的数据时，这个函数非常有用。Filter函数经常用于根据特定过滤条件来提取数据。

Python（英国发音：/paθn/美国发音：/paθn/）是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。