Python中内置函数的使用及其效率

Python内置函数是指在Python标准库中预先定义好的函数，这些函数可以直接使用，无需进行任何额外的设置。在Python开发中，这些内置函数是极其重要的，因为它们可以帮助我们快速完成部分基础的工作，使我们的开发效率得到很大的提升。

下面是Python中一些常用的内置函数及其使用及效率问题的讨论。

1. range函数

range函数用来生成一系列整数，函数原型为：range([start], stop[, step])。其中，start表示生成整数的起始值，stop表示生成整数的终止值（不包含），step表示生成的整数的步长。

例如，range(1, 11, 2)将生成1、3、5、7、9这五个整数。

使用range函数的效率很高，因为它只需要生成一次整数序列，然后将其存储在内存中，无论生成多少个整数，都只需要一次循环即可。

2. map函数

map函数用来对序列中的每个元素进行操作，生成一个新的序列。函数原型为：map(function, iterable, ...)

其中，function表示操作函数，iterable表示需要进行操作的序列。

例如，将一个列表中的元素平方：new_list = map(lambda x:x*x, old_list)

使用map函数的效率一般，因为它需要遍历整个序列，将每个元素都进行操作。如果序列比较大，那么map函数就会比较慢。

3. filter函数

filter函数用来对序列中的元素进行过滤，生成一个新的序列。函数原型为：filter(function, iterable)

其中，function表示过滤函数，iterable表示需要进行过滤的序列。

例如，过滤掉一个列表中的负数：new_list = filter(lambda x:x>=0, old_list)

使用filter函数的效率比较高，因为它只需要遍历整个序列，将符合条件的元素放入新的序列中即可。

4. reduce函数

reduce函数用于对序列中的元素进行累积操作，生成一个新的结果。函数原型为：reduce(function, sequence[, initial])

其中，function表示累积函数，sequence表示需要进行累积操作的序列，initial表示序列的初始值。

例如，将一个列表中的元素累加：new_list = reduce(lambda x,y:x+y, old_list)

使用reduce函数的效率较低，因为它需要遍历整个序列，将每个元素都进行累积操作。如果序列比较大，那么reduce函数就会比较慢。

5. sorted函数

sorted函数用于对序列进行排序，函数原型为：sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)

其中，iterable表示需要进行排序的序列，cmp表示比较函数，key表示排序函数，reverse表示排序方式。

例如，将一个列表中的元素按照绝对值大小从小到大排序：new_list = sorted(old_list, key=lambda x:abs(x))

使用sorted函数的效率较高，因为它使用了快速排序算法，时间复杂度为O(nlogn)。

总的来说，Python中内置函数的使用很方便，同时也具有不同的效率。开发者在使用内置函数时，需要根据具体情况进行选择，尽量使用效率高的函数来提高开发效率。同时，在处理大量数据时，也需要注意函数的效率问题，避免造成程序执行时间过长的问题。