函数对比python 函数对比两个表格数据异同

python的内建函数和库函数的区别是什么？

【区别】：

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标准库函数都需要import xxx才能取得。

内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就能用。

【补充】：

1.python中，我们可以通过对内建的比较函数进行自定义，来实现运算符重载。

我们常用的比较运算符有

大于 对应的内建比较函数为 __gt__()

大于等于 = 对应的内建比较函数为 __ge__()

等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()

小于 对应的内建比较函数为 __lt__()

小于等于 = 对应的内建比较函数为 __le__()

2.库函数（Library function）是把函数放到库里，供别人使用的一种方式。.方法是把一些常用到的函数编完放到一个文件里，供不同的人进行调用。调用的时候把它所在的文件名用#include加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。

参考资料

百度.百度[引用时间2018-4-12]

Python中的类相比与函数有什么异同

楼上说错了哦，类可以有类方法（查查什么是classmethod），不需实例化也可以使用的。python的类和函数的区别主要在于类可以有变量和各种方法，而函数没有。函数只能被运行，返回或者不返回值都可以。模块如果没有把类声明为私有，其他模块就

Python和lisp在函数式编程上有哪些异同

Python内在的函数式功能

自Python 1.0起，Python就已具有了以上所列中的绝大多数特点。但是就象Python所具有的大多数特性一样，这些特点出现在了一种混合了各种特性的语言 中。 和Python的OOP（面向对象编程） 特性非常象，你想用多少就用多少，剩下的都可以不管（直到你随后需要用到它们为止）。在Python 2.0中，加入了列表解析（list comprehensions）这个非常好用的”语法糖“。 尽管列表解析没有添加什么新功能，但它让很多旧功能看起来好了不少。

Python中函数式编程的基本要素包括functionsmap()、reduce()、filter()和lambda算子（operator）。 在Python 1.x中，apply()函数也可以非常方便地拿来将一个函数的列表返回值直接用于另外一个函数。Python 2.0为此提供了一个改进后的语法。可能有点让人惊奇，使用如此之少的函数（以及基本的算子）几乎就足以写出任何Python程序了；更加特别的是，几乎 用不着什么执行流程控制语句。

所有(if,elif,else,assert,try,except,finally,for,break,continue,while,def)这 些都都能通过仅仅使用函数式编程中的函数和算子就能以函数式编程的风格处理好。尽管真正地在程序中完全排除使用所有流程控制命令可能只在想参 加”Python混乱编程“大赛（可将Python代码写得跟Lisp代码非常象）时才有意义，但这对理解函数式编程如何通过函数和递归表达流程控制很有 价值。

剔除流程控制语句

剔除练习首先要考虑的第一件事是，实际上，Python会对布尔表达式求值进行“短路”处理。这就为我们提供了一个if/elif/else分支语句的表达式版（假设每个分支只调用一个函数，不是这种情况时也很容易组织成重新安排成这种情况）。 这里给出怎么做：

对Python中的条件调用进行短路处理

Python

# Normal statement-based flow control

if cond1:   func1()

elif cond2: func2()

else:         func3()

# Equivalent "short circuit" expression

(cond1 and func1()) or (cond2 and func2()) or (func3())

# Example "short circuit" expression

x = 3

def pr(s): return s

(x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))

'other'

x = 2

(x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))

'two'

我们的表达式版本的条件调用看上去可能不算什么，更象是个小把戏；然而，如果我们注意到lambda算子必须返回一个表达式，这就更值得关注了。既然如我 们所示，表达式能够通过短路包含一个条件判断，那么，lambda表达式就是个完全通用的表达条件判断返回值的手段了。我们来一个例子：

Python中短路的Lambda

Python

pr = lambda s:s

namenum = lambda x: (x==1 and pr("one")) \

....                  or (x==2 and pr("two")) \

....                  or (pr("other"))

namenum(1)

'one'

namenum(2)

'two'

namenum(3)

'other'

将函数作为具有首要地位的对象

前面的例子已经表明了Python中函数具有首要地位，但有点委婉。当我们用lambda操作创建一个函数对象时， 我们所得到的东西是完全通用的。就其本质而言，我们可以将我们的对象同名字”pr”和”namenum”绑定到一起, 以完全相同的方式，我们也也完全可以将数字23或者字符串”spam” 同这些名字绑定到一起。但是，就象我们可以无需将其绑定到任何名字之上就能直接使用数字23（也就是说，它可以用作函数的参数）一样，我们也可以直接使用 我们使用lambda创建的函数对象，而无需将其绑定到任何名字之上。在Python中，函数就是另外一种我们能够就像某种处理的值。

我们对具有首要地位的对象做的比较多的事情就是，将它们作为参数传递给函数式编程固有的函数map()、reduce()和filter()。这三个函数接受的第一个参数都是一个函数对象。

map()针对指定给它的一个或多个列表中每一项对应的内容，执行一次作为参数传递给它的那个函数 ，最后返回一个结果列表。

reduce()针对每个后继项以及最后结果的累积结果，执行一次作为参数传递给它的那个函数；例如，reduce(lambda n,m:n*m, range(1,10))是求”10的阶乘”的意思（换言之，将每一项和前面所得的乘积进行相乘）

filter()使用那个作为参数传递给它的函数，对一个列表中的所有项进行”求值“，返回一个由所有能够通过那个函数测试的项组成的经过遴选后的列表。

我们经常也会把函数对象传递给我们自己定义的函数，不过一般情况下这些自定义的函数就是前文提及的内建函数的某种形式的组合。

通过组合使用这三种函数式编程内建的函数， 能够实现范围惊人的“执行流程”操作(全都不用语句，仅仅使用表达式实现)。

python 语句和函数的区别

def本身是一个函数对象。也可以叫它“方法”。属于对象的函数，就是对象的属性。def定义了一个模块的变量，或者说是类的变量。 python 的函数和其他语言的函数有很大区别。它是可以被其他变量覆盖的，如：

python 里面有没有比较两个列表的函数？

仅限没有重复的情况。

gt;gt;gt; a=[1,2,3,4,5,6]

gt;gt;gt; b=[1,2,3]

gt;gt;gt; set(a)-set(b)

set([4, 5, 6])

如果要考虑重复的话，就有点麻烦了：

from math import fabs

def compare(list1,list2):

nbsp;nbsp;nbsp;dict1=dict()

nbsp;nbsp;nbsp;dict2=dict()

nbsp;nbsp;nbsp;total = list(set(list1+list2))

nbsp;nbsp;nbsp;dif = []

nbsp;nbsp;nbsp;for i in list1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict1[str(i)] += 1

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict1[str(i)] = 1

nbsp;nbsp;nbsp;for i in list2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict2[str(i)] += 1

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict2[str(i)] = 1

nbsp;nbsp;nbsp;for i in total:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) not in dict1 or str(i) not in dict2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(dict1[str(i)])):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(dict2[str(i)])):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;count = fabs(int(dict1[str(i)])-int(dict2[str(i)]))

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(count)):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;return dif

a=[1,1,1,1,2,3,4,4,4,5,6,7,8,9]

b=[2,2,2,2,3,4,4,4,4,5,6,7,8,9,10,11]

print compare(a,b)