Python 常用的 30 个内置函数，一个一个说清楚！

内置函数不用 import，Python 装好就能用，这是它与标准库、第三方库最大的区别。也正因为来得太容易，多数人对它的认识停留在 len 和 print，其余几十个要么没碰过，要么只在报错信息里见过名字。官方文档收录了七十多个内置函数，日常开发真正高频出场的，数下来三十个上下。

类型转换，八个函数

写 Python 绕不开类型转换：接口进来的是字符串，算完要写回数字，容器之间常常要互相倒手。这一组八个函数覆盖了绝大多数转换需求，也是初学者报错最密集的区域——多数转换失败的原因只有一个：传入的东西本身转不成目标类型，函数没有义务替你猜。转换类函数的通用规矩是先确认输入长什么样，再决定转不转，盲转的结果就是下一行的异常。转换失败并不丢人，真正的风险是转换成功但语义不对：'007' 转成整数得到 7，前导零无声消失，这类错误不报异常，只在几小时后对不上账时才暴露。

int(x)。 把字符串或浮点数转成整数，小数部分直接截断，int("42") 得 42，int(3.9) 也得 3。想要四舍五入请用 round，想要解析二进制或十六进制传第二参数，int("ff", 16) 得 255。

float(x)。 字符串转浮点数，float("3.14") 得 3.14。它对格式很挑剔，带逗号或百分号的数字串会直接报错，转换前先清洗。

str(x)。 万物皆可转字符串，但转出来的只是给人看的表示。拼接日志、组装提示用它没有问题；涉及数字运算，转回去还得 int 或 float 一趟。

bool(x)。 把任何对象转成真或假。空容器、零、None 都是假，其余为真。多数场景其实不需要显式转换，if 直接写对象就行。

 

list(x)。 接受任何可迭代对象，返回新列表。字符串会拆成单字符列表，字典得到的是键列表，这两个行为初学时容易出乎意料。

int("42"), int(3.9), int("ff", 16)   # (42, 3, 255)
float("3.14")                        # 3.14
str(42), list("abc"), list({"k": 1}) # ('42', ['a','b','c'], ['k'])

tuple(x) 与 set(x)。 前者把可迭代对象固化成元组，后者顺带去重。set 是去重的最快写法，但顺序会丢，需要保留出现顺序时用 dict.fromkeys(x) 再取键，字典会记住键的插入顺序，这是 3.7 之后的标准做法。

dict(x)。 从键值对序列构造字典，配 zip 使用最顺：dict(zip(keys, values)) 两行变一行，这是组装字典的惯用法之一。

数学计算，五个函数

五个函数都不需要额外导入，直接调用就是，性能也是纯函数里最快的一档，能用它们组合出来的计算，不必绕去写循环。它们的输入要么是单个数值要么是可迭代对象，跟列表推导式组合起来能覆盖大部分轻量统计需求，求和、计数、极值三件事一行一个，不必引入任何库，也不必为小数据起 pandas。

abs(x)。 绝对值，整数浮点复数都支持。数值差异比较时常用，abs(a - b) < 0.001 是浮点相等判断的标准写法之一。

round(x, n)。 四舍五入到 n 位小数，注意 Python 用的是银行家舍入，round(2.5) 返回 2。在意精确舍入的业务场景要走 Decimal，这条在旧文里展开过。

sum(x, start=0)。 对可迭代对象求和，第二参数是起始值。sum(range(101)) 这种写法比循环清爽，布尔列表配 sum 还能数出真值的个数。

min(x) / max(x)。 除去取极值，它们还接受多个参数、支持 key 指定比较依据，max(students, key=lambda s: s["score"]) 一行拿到最高分学生。空序列会报错，加 default 参数给兜底值。

abs(-3.5)                 # 3.5
round(2.675, 2)           # 2.67，二进制浮点的老问题
sum([True, False, True])  # 2
max([3, 1, 4], default=0) # 4

与序列打交道，六个函数

序列是 Python 处理数据的主体，这一组函数负责遍历、计数与重组。它们的共同点是输入都是可迭代对象，输出多数是迭代器——直接打印往往只看到对象地址，要用 list 包一层才能看到内容，这是新手最常困惑的一处。六个函数的出场顺序也有规律：拿数据先 range 或 zip 配对，遍历时 enumerate 带下标，需要倒着走用 reversed，最后收口交给 sorted，一条数据加工的流水线就齐了。记住「迭代器是一次性的」，遍历过一遍就耗尽了，需要反复用就先转成列表。

 

len(x)。 返回元素个数，字符串算字符数，中文一个字算一个。它调用的是对象的 __len__ 方法，自定义容器实现这个方法就能被 len 支持。

range(start, stop, step)。 生成整数序列，前闭后开。遍历带下标别用 range(len(x))，那是把 Python 写成了 C，下一组的 enumerate 才是正解。

enumerate(x, start=0)。 遍历时同时给出下标与元素，默认下标从零开始，报表场景传 start=1 从一数起更合阅读习惯。

zip(x, y)。 把多个序列按位置配对，短的到头就停，长的被舍弃。Python 3.10 起加 strict=True 可以在长度不齐时直接报错，长表对齐校验很实用。它还有个镜像用法：zip(*matrix) 把行列表转成列列表，转置一个二维表格只需要这一行。

reversed(x)。 返回逆序迭代器，原序列不动。它比切片 x[::-1] 省内存，只是不能下标访问，遍历够了就用它。

sorted(x, key=None, reverse=False)。 排序并返回新列表，原序列不动。key 是它真正的能力所在：按绝对值排、按字典某字段排、多级排序，都靠 key 表达，reverse=True 换方向。排序是稳定的，计数相同的元素保持原有顺序，做「先按分数排、平分按报名时间」这类规则时可以排两次，先次要后主要。

list(enumerate(["a", "b"], start=1))  # [(1, 'a'), (2, 'b')]
list(zip([1, 2, 3], "xy"))            # [(1, 'x'), (2, 'y')]
sorted([-3, 1, -2], key=abs)          # [1, -2, -3]

真假与判断，三个函数

程序里大量逻辑是「有没有」「是不是」，这一组给出标准答案。三个函数的名字都很日常，语义却各有一条容易被忽略的细则，写惯了脚本的人基本都吃过其中至少一条的亏，值得逐个交代清楚，避免同名方法在脑子里串味。另外这三个函数都接受可迭代对象，直接跟生成器表达式配合，可以在不建中间列表的前提下完成存在性与一致性检查，数据量大的场景里这一点对内存很友好，任何为判断而先建列表的写法都可以顺手改过来。

any(x)。 可迭代对象里有一个为真就返回真，空序列返回假。判断「列表里是否存在异常值」这类问题，一行代替一个标志位循环。

all(x)。 全部为真才返回真，空序列返回真——注意它与 any 在空输入上恰好相反，这条不对称是笔试与实作的共同考点。校验「所有字段都填过」用它最直白。

isinstance(x, 类型)。 判断对象是不是某类型或其子类，类型可以传元组。类型检查请用它，别用 type(x) == int，后者会把子类误判出去，继承体系一旦参与就出错。

 

any([0, "", None])       # False
all([1, "a", []])        # False
isinstance(3.5, (int, float))  # True

探查对象，四个函数

调试与通用工具开发的刚需：这个变量到底是什么类型、有哪些属性、两个名字是不是同一个对象。这组函数平时不常出现在业务代码里，排错时出场率极高，熟练使用能让「看代码猜行为」变成「当场问对象要答案」，排查陌生库的对象结构时尤其省时间，值得单独成组记熟。读别人代码、接手没有文档的内部工具时，这一组的作用会翻倍：对象不肯自证身份，就主动去问它。

type(x)。 返回对象的类型，print 出来一目了然。精确取类型用它，类型判断用上一组的 isinstance，两者分工不同。

id(x)。 返回对象的身份编号，可以理解为对象在内存里的门牌号。判断两个名字是否指向同一个对象用 is，id 是 is 背后的实现细节，偶尔用来观察可变对象的共享问题。

dir(x)。 列出对象的全部属性与方法，遇到陌生对象先 dir 一下，能用什么方法当场就有答案，比翻文档快，探查字符串有哪些方法时我第一反应永远是它。

callable(x)。 判断对象能不能像函数一样调用。写通用工具时先探再调，可以避免把配置值误当回调函数传进来的尴尬。

type(3.14)          # <class 'float'>
dir("abc")[:5]      # ['__add__', '__class__', ...]
callable(len)       # True

输入输出与呈现，四个函数

最后一组是与外界打交道的函数：读入、打印、落盘，以及把对象变成可读文本。它们是最先学会的函数，却也有一些后知后觉的参数，用好了能省掉不少手工处理，特别是 print 那几个平时没人提的关键字参数，以及 repr 在排查数据类型问题时的独特用处，这组值得完整过一遍。

print(x, sep, end)。 打印之外，sep 控制分隔符，end 控制结尾字符。循环里传 end=" " 可以同行刷新，配 \r 能做出简易进度显示，比想象中能干。

input(prompt)。 读一行标准输入，返回的永远是字符串。要数字自己转，这是所有交互脚本的第一课。读进来的内容末尾常带换行符，strip 一遍再用，回车混进名字里这种小事故都是它引起的。

open(path, mode, encoding)。 打开文件返回文件对象，务必配 with 使用，encoding 显式写 utf-8，这两条在文件操作一文里已展开过，此处只留一句：读文本必写 encoding。

repr(x)。 返回对象的官方字符串表示，调试利器。print 一个「看起来是 1 实际是 '1'」的变量时类型看不出差别，repr 一打引号就现形。字符串、列表、字典各自都有专门的格式约定， repr 是排查数据问题的第一现场。

print(1, 2, sep="-")   # 1-2
repr("1"), repr(1)     # ("'1'", '1')

这些函数怎么记

三十个函数过完，回头看不需要逐个背，写代码卡住的时候，先问自己现在的问题是哪一类，再去对应的组里挑函数，这个检索路径比记函数名本身有用得多。有两个函数建议本周就养成习惯：遍历带下标一律 enumerate，类型判断一律 isinstance，这两处替换不需要任何前置知识，改完之后的代码立刻更 Python。

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