Python函数速查手册：77个高频函数实战指南

1. 为什么我要把77个Python函数翻出来重新整理

刚学Python那会儿，我特别迷信“背函数”。网上搜“Python常用函数”，收藏了几十篇，结果真到写代码的时候，脑子里只剩一个print()。后来带新人、做Code Review、帮同事排查脚本问题，我才慢慢意识到：函数不是拿来背的，是拿来“认脸”的。你不需要记住每个参数的默认值，但你必须知道“这个场景大概有哪个函数能干活”，然后去查文档、去试。

这篇总结的77个函数，是我从日常写脚本、做数据处理、搭小工具的过程中，反复用到、反复查、反复教别人的那一批。它们覆盖了内置函数、字符串处理、列表字典操作、文件读写、异常处理、常用标准库这几个高频区域。我不会给你一个干巴巴的清单，而是按“这个函数解决什么问题、什么时候用、有什么坑”来讲。适合刚入门Python、能写简单脚本但总觉得“不够顺手”的人，也适合工作几年但想系统梳理一下基础工具链的开发者。

提示：函数签名和参数细节以你当前使用的Python版本官方文档为准，本文侧重使用场景和实操经验。

2. 内置函数：那些你每天都在用但可能没用透的家伙

2.1 类型转换与判断：int、float、str、bool、type、isinstance

int()、float()、str()、bool()这四个是类型转换的“四大金刚”。但很多人不知道int()可以带第二个参数做进制转换：

int('ff', 16) # 255 int('1010', 2) # 10

这个在解析配置文件、处理硬件返回的十六进制数据时特别有用。bool()的坑在于：空字符串、空列表、空字典、None、数字0都会返回False，其他返回True。我见过有人写if bool(user_input):来判断用户是否输入了内容，其实直接if user_input:就够了。

type()和isinstance()的区别是面试常问的。type(obj) == int不会考虑继承关系，而isinstance(obj, int)会。实际开发中优先用isinstance()，因为你的代码可能用到子类或者bool（bool是int的子类）。

isinstance(True, int) # True type(True) == int # False

2.2 数学运算：abs、round、pow、divmod、sum、min、max

abs()取绝对值，round()四舍五入。注意round()的“银行家舍入”行为：

round(2.5) # 2 round(3.5) # 4

它不是简单的四舍五入，而是“四舍六入五成双”。做金融计算时千万别直接用round()，要用decimal模块。

divmod(a, b)返回(a // b, a % b)，也就是商和余数。这个函数在分页计算里特别好用：总共有100条数据，每页显示7条，需要多少页？

total, per_page = 100, 7 pages, remainder = divmod(total, per_page) page_count = pages + (1 if remainder else 0) # 15页

sum()可以对可迭代对象求和，但注意它只能用于数字。min()和max()可以传key参数：

words = ['apple', 'banana', 'cherry'] longest = max(words, key=len) # 'banana'

2.3 序列操作：len、range、enumerate、zip、sorted、reversed

len()不用多说。range()的坑在于它返回的是一个“惰性序列”，不是列表。Python 3里range(1000000)不会占用大量内存，但如果你需要反复遍历或者索引，可以先转成list。

enumerate()是我最喜欢的内置函数之一。以前写循环要维护索引：

# 老写法 index = 0 for item in items: print(index, item) index += 1 # 用enumerate for index, item in enumerate(items): print(index, item)

zip()可以把多个列表“拉链式”合并：

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] scores = [85, 92, 78] for name, score in zip(names, scores): print(f'{name}: {score}')

注意zip()在Python 3里返回迭代器，只能遍历一次。如果需要多次使用，转成list。

sorted()和reversed()的区别：sorted()返回新列表，reversed()返回迭代器。sorted()的key参数极其强大：

students = [ {'name': 'Alice', 'score': 85}, {'name': 'Bob', 'score': 92}, ] sorted(students, key=lambda s: s['score'], reverse=True)

2.4 输入输出与对象操作：print、input、id、hash、repr、dir、help

print()的sep和end参数很多人没用过：

print('a', 'b', 'c', sep='-') # a-b-c print('hello', end=' ') print('world') # hello world

input()永远返回字符串，需要数字要自己转。id()返回对象的内存地址，hash()返回哈希值。repr()返回对象的“官方”字符串表示，调试时比str()更有用。dir()列出对象的所有属性和方法，help()查看文档。这两个是自省利器，遇到不熟悉的库，先dir()再help()。

3. 字符串处理：文本清洗和格式化的核心工具

3.1 大小写与判断：upper、lower、title、capitalize、startswith、endswith、isdigit、isalpha

upper()和lower()做大小写转换。title()把每个单词首字母大写，capitalize()只把第一个字符大写。做用户输入规范化时，通常先strip()再lower()。

startswith()和endswith()可以传元组：

filename = 'report.pdf' if filename.endswith(('.pdf', '.doc', '.docx')): print('文档文件')

isdigit()判断是否全是数字，但注意它不认负号和小数点。isalpha()判断是否全是字母。这两个在表单验证里很常用，但更复杂的验证建议用正则。

3.2 查找替换与分割：find、index、replace、split、rsplit、join、strip、lstrip、rstrip

find()找不到返回-1，index()找不到抛异常。我一般用find()，因为不想写try-except。

split()默认按空白字符分割，也可以指定分隔符和分割次数：

'2024-01-15'.split('-') # ['2024', '01', '15'] 'a,b,c,d'.split(',', 2) # ['a', 'b', 'c,d']

rsplit()从右边开始分割，处理文件路径时有用。

join()是split()的逆操作，但注意它只能连接字符串列表：

'-'.join(['2024', '01', '15']) # '2024-01-15'

strip()去掉首尾空白，lstrip()和rstrip()分别去左和右。它们也可以传参数去掉指定字符：

'###hello###'.strip('#') # 'hello'

3.3 格式化：format、f-string、zfill、center、ljust、rjust

format()是老牌格式化方法，f-string是Python 3.6+的语法糖。我现在的代码里90%的格式化都用f-string，因为它可读性最好：

name = 'Alice' score = 92.5 print(f'{name}的分数是{score:.1f}') # Alice的分数是92.5

zfill()补零，做编号生成时好用：

str(7).zfill(3) # '007'

center()、ljust()、rjust()做对齐输出，写命令行工具时有用：

print('Name'.ljust(10), 'Score'.rjust(5)) print('Alice'.ljust(10), '92'.rjust(5))

4. 列表、字典与集合：数据组织的三驾马车

4.1 列表操作：append、extend、insert、remove、pop、clear、index、count、sort、copy

append()加单个元素，extend()加多个元素。很多人搞混：

a = [1, 2] a.append([3, 4]) # [1, 2, [3, 4]] a.extend([3, 4]) # [1, 2, 3, 4]

remove()按值删除，pop()按索引删除并返回。pop()不传参数默认删最后一个，所以列表当栈用就是append()加pop()。

sort()是原地排序，sorted()返回新列表。sort()不能对包含不可比较元素的列表使用，比如[1, 'a']会报错。

copy()是浅拷贝。嵌套列表要深拷贝得用copy.deepcopy()：

import copy a = [[1, 2], [3, 4]] b = copy.deepcopy(a)

4.2 字典操作：get、keys、values、items、update、pop、setdefault

get()是字典最实用的方法，没有之一：

config = {'host': 'localhost', 'port': 8080} config.get('timeout', 30) # 30

items()遍历键值对：

for key, value in config.items(): print(key, value)

setdefault()在键不存在时设置默认值并返回：

groups = {} groups.setdefault('admin', []).append('Alice')

这行代码的意思是：如果admin键不存在，设为空列表，然后往里面加Alice。比写if-else简洁得多。

update()合并字典，Python 3.9+还可以用|运算符：

a = {'x': 1} b = {'y': 2} a.update(b) # {'x': 1, 'y': 2} # 或者 c = a | b

4.3 集合操作：add、remove、union、intersection、difference、issubset

集合最大的价值是去重和快速成员判断：

nums = [1, 2, 2, 3, 3, 3] unique = list(set(nums)) # [1, 2, 3]

union()并集，intersection()交集，difference()差集。做权限对比、标签匹配时特别方便：

user_a = {'read', 'write'} user_b = {'read', 'delete'} common = user_a & user_b # {'read'} only_a = user_a - user_b # {'write'}

5. 文件与异常：让脚本真正能干活

5.1 文件读写：open、read、readline、readlines、write、writelines、close、with

open()的文件模式要记清楚：'r'读，'w'写（覆盖），'a'追加，'b'二进制。永远用with语句：

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read()

read()读全部，readline()读一行，readlines()读所有行到列表。大文件不要用read()，会爆内存。逐行读：

with open('big_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: process(line.strip())

writelines()接收字符串列表，但不会自动加换行符，需要自己加：

lines = ['line1\n', 'line2\n'] with open('output.txt', 'w') as f: f.writelines(lines)

5.2 异常处理：try、except、else、finally、raise、assert

try-except的基本结构：

try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError as e: print(f'出错了: {e}') else: print('没出错') finally: print('无论如何都执行')

else在没异常时执行，finally无论如何都执行。raise主动抛异常，assert做断言（可以用-O参数禁用）。

注意：不要用裸的except:，它会捕获所有异常包括KeyboardInterrupt，导致程序无法正常退出。至少写except Exception:。

5.3 常用标准库函数：os、sys、json、datetime、random、re

os.path.join()拼路径，os.path.exists()判断存在，os.makedirs()创建目录。sys.argv获取命令行参数，sys.exit()退出程序。

json.dumps()和json.loads()做JSON序列化和反序列化：

import json data = {'name': 'Alice', 'age': 30} json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)

datetime.now()获取当前时间，strftime()格式化：

from datetime import datetime now = datetime.now() print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

random.choice()随机选一个，random.shuffle()打乱列表，random.randint()生成随机整数。

re.findall()、re.search()、re.sub()是正则三件套。处理文本清洗时，正则比字符串方法更灵活：

import re text = '联系方式: 138-1234-5678' phones = re.findall(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}', text)

6. 常见问题与排查技巧实录

6.1 函数用错场景的典型翻车现场

坑一：list.append()返回None。很多人写a = [].append(1)，结果a是None。append()是原地操作，不返回新列表。

坑二：sort()和sorted()搞混。sort()只能用于列表，原地排序返回None；sorted()可用于任何可迭代对象，返回新列表。

坑三：dict.get()和dict['key']混用。dict['key']在键不存在时抛KeyError，get()返回None或默认值。不确定键是否存在时，永远用get()。

坑四：strip()去掉了不该去的字符。'hello world'.strip('h')返回'ello world'，它去掉的是首尾所有h字符，不是前缀。

坑五：round()的银行家舍入。前面说过，金融计算用decimal。

6.2 性能相关的注意事项

in操作在列表上是O(n)，在集合和字典上是O(1)。频繁做成员判断时，先把列表转成集合：

# 慢 if item in big_list: # O(n) # 快 big_set = set(big_list) if item in big_set: # O(1)

字符串拼接用join()而不是+：

# 慢 result = '' for s in strings: result += s # 快 result = ''.join(strings)

6.3 常见问题速查表

6.4 我个人的实操心得

带新人的时候，我发现大家最容易犯的错不是“不知道某个函数”，而是“不知道某个函数存在”。比如不知道enumerate()，就手动维护索引；不知道setdefault()，就写一堆if-else；不知道with，就忘了close()。

我的建议是：每学一个新函数，就把它用到实际脚本里。哪怕只是把原来的三行代码改成一行，这个函数就真正变成你的了。另外，help()和dir()要养成习惯用，比搜索引擎快。

还有一个技巧：用python -i script.py进入交互模式，脚本执行完后可以继续在交互环境里试函数。调试的时候特别方便。

7. 把77个函数变成自己的工具箱

这77个函数不是让你背下来的。我的做法是：把它们按场景分类，写成一个自己的“速查笔记”，放在项目根目录的docs/下面。每次写代码遇到“这个操作好像有内置函数”的时候，先翻笔记，翻不到再搜。

另外，Python的collections、itertools、functools这几个模块里还有很多宝藏函数，比如Counter、defaultdict、chain、partial。等你把这77个用熟了，自然会想去看这些进阶工具。

最后分享一个我常用的调试技巧：在脚本里临时加一行breakpoint()，Python 3.7+会进入调试器，可以查看变量、单步执行。比到处print()高效得多。