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。
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。
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。
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
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
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。