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= PCS205 内建函式(enumerate) =
== 概述 ==
Python除了语言简洁,容易上手等优点,还有一个重要的优点,就是存在大量的内置函式,方便编程.这个章节将介绍这些常用函式,让我们更好的了解Python的诱人之处.

== 使用 ==
=== enumerate ===
enumerate是Python 2.3中新增的内置函式,它的英文说明为:
{{{
enumerate(iterable)
    Return an enumerate object. iterable must be a sequence, an iterator, or some other object which supports iteration. The next() method of the iterator returned by enumerate() returns a tuple containing a count (from zero) and the corresponding value obtained from iterating over iterable. enumerate() is useful for obtaining an indexed series: (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), .... New in version 2.3. 
}}}
它特别适合用于一个for循环时,当我们同时需要计数和元素时可以使用这个函式.
比如,有一个字符串数组,需要一行一行打印出来,同时每行前面加上计数,从1开始:
{{{#!python
mylist=["a","b","c"]
for index,obj in enumerate(mylist):
    print index,obj
}}}输出结果为:
{{{
0 a
1 b
2 c
}}}

=== map ===
函式说明:map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list,两个参数一个是函式名,另一个是列表或元组,返回一个列表.
比如,将数组中每一个数乘以2:
{{{#!python
print "map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5]) -> ",map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5])
}}}输出结果为:
{{{
map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,5]) ->  [2, 4, 6, 8, 10]
}}}

=== zip ===
函式说明:zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)],可以同时循环两个一样长的数组,返回一个包含每个参数元组对应元素的元组.各参数元组长度最好一致,若不一致,采取截断使得返回的结果元组的长度为各参数元组长度最小的.
比如:
{{{#!python
print "zip([1,2,3],[4,5,6]):"
for x,y in zip([1,2,3],[4,5,6]):
    print "x,y",x,y
}}}输出结果为:
{{{
zip([1,2,3],[4,5,6]):
x,y 1 4
x,y 2 5
x,y 3 6
}}}

=== filter ===
函式说明: filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string，包括两个参数，分别是function和list。该函式根据function参数返回的结果是否为真来过滤list参数中的项，最后返回一个新列表.
比如,过滤掉数组中小于3的数:
{{{#!python
print "filter(lambda x:x>3,[1,2,3,4,5]) -> ",filter(lambda x:x>3,[1,2,3,4,5])
}}}输出结果为:
{{{
filter(lambda x:x>3,[1,2,3,4,5]) ->  [4, 5]
}}}


=== dir ===
函式说明:列出一个变量所有方法和属性

动态语言经常遇到的问题就是,当前的变量究竟有哪些可用的方法和属性?通过dir()函式就可以很容易的解决了:
{{{#!python
s="Hello Python"
print dir(s)
}}}
运行结果:
{{{
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__', '__eq__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__str__', 'capitalize', 'center', 'count', 'decode', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdigit', 'islower', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']
}}}


=== range ===
函数说明:range([start,] stop[, step]),根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个数字序列

range示例:
{{{#!python
>>> range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> range(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>> range(0,6,2)
[0, 2, 4]
}}}


=== xrange ===
函数说明:用法与range完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一个生成器(http://www.python.org/dev/peps/pep-0255/).

xrange示例:
{{{#!python
>>> xrange(5)
xrange(5)
>>> list(xrange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> xrange(1,5)
xrange(1, 5)
>>> list(xrange(1,5))
[1, 2, 3, 4]
>>> xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2)
>>> list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]
}}}
由上面的示例可以知道,要生成很大的数字序列的时候,用xrange会比range性能优很多,因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间.

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