京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:豌豆花下猫
来源:Python猫
之前我们对比了两种创建列表的方法,即字面量用法 [] 与内置类型用法 list(),进而分析出它们在运行速度上的差异。
在分析为什么 list() 会更慢的时候,文中说到它需要经过名称查找与函数调用两个步骤,那么,这就引出了一个新的问题:list() 不是内置类型么,为什么它不能直接就调用创建列表的逻辑呢?也就是说,为什么解释器必须经过名称查找,才能“认识”到该做什么呢?
其实原因很简单:内置函数/内置类型的名称并不是关键字,它们只是解释器内置的一种便捷功能,方便开发者开箱即用而已。
PS:内置函数 built-in function 和内置类型 built-in type 很相似,但 list() 实际是一种内置类型而不是内置函数。我曾对这两种易混淆的概念做过辨析,请查看这篇文章。为了方便理解与表述,以下统称为内置函数。
1、内置函数的查找优先级最低
内置函数的名称并不属于关键字,它们是可以被重新赋值的。
比如下面这个例子:
# 正常调用内置函数
list(range(3)) # 结果:[0, 1, 2]
# 定义任意函数,然后赋值给 list
def test(n):
print("Hello World!")
list = test
list(range(3)) # 结果:Hello World!
在这个例子中,我们将自定义的 test 赋值给了 list,程序并没有报错。这个例子甚至还可以改成直接定义新的同名函数,即"def list(): …"。
这说明了 list 并不是 Python 限定的关键字/保留字。
查看官方文档,可以发现 Python3.9 有35个关键字,明细如下:
如果我们将上例的 test 赋值给任意一个关键字,例如"pass=test",就会报错:SyntaxError: invalid syntax。
由此,我们可以从这个角度看出内置函数并不是万能的:它们的名称并不像关键字那般稳固不变,虽然它们处在系统内置作用域里,但是却可以被用户局部作用域的对象所轻松拦截掉!
因为解释器查找名称的顺序是“局部作用域->全局作用域->内置作用域”,因此内置函数其实是处在最低优先级。
对于新手来说,这有一定的可能会发生意想不到的情况(内置函数有 69 个,要全记住是有难度的)。
那么,为什么python 不把所有内置函数的名称都设为不可复写的关键字呢?
一方面原因是它想控制关键字的数量,另一方面可能是想留给用户更多的自由。内置函数只是解释器的推荐实现而已,开发者可以根据需要,实现出与内置函数同名的函数。
不过,这样的场景极少,而且开发者一般会定义成不同名的函数,以 Python 标准库为例,ast模块有 literal_eval() 函数(对标 eval() 内置函数)、pprint 模块有 pprint() 函数(对标 print() 内置函数)、以及itertools模块有 zip_longest() 函数(对标 zip() 内置函数)……
2、内置函数可能不是最快的
由于内置函数的名称并非保留的关键字,以及它处于名称查找的末位顺序,所以内置函数有可能不是最快的。
上篇文章展示了 [] 比 list() 快 2~3 倍的事实,其实这还可以推广到 str()、tuple()、set()、dict() 等等内置类型中,都是字面量用法稍稍快于内置类型用法。
对于这些内置类型,当我们调用 xxx() 时,可以简单理解成正在做类的实例化。在面向对象语言中,类先实例化再使用,这是再正常不过的。
但是,这样的做法有时也显得繁琐。为了方便使用,python 给一些常用的内置类型提供了字面量表示法,也就是""、[]、()、{} 等等,表示字符串、列表、元组和字典等数据类型。
一般而言,所有编程语言都必须有一些字面量表示,但基本都局限在数字类型、字符串、布尔类型以及 null 之类的基础类型。
Python 中还增加了几种数据结构类型的字面量,所以是更为方便的,同时这也解释了为什么内置函数可能不是最快的。
一般而言,同样的完备功能,内置函数总是比我们自定义的函数要快,因为解释器可以做一些底层的优化,例如 len() 内置函数肯定比用户定义的 x.len() 函数快。
有些人据此形成了“内置函数总是更快”的认识误区。
解释器内置函数相对于用户定义函数,前者接近于走后门;而字面量表示法相对于内置函数,前者是在走更快的后门。
也就是说,在有字面量表示法的情况下,某些内置函数/内置类型并不是最快的!
小结
诚然,python 本身并不是万能的,那它的任何语法构成部分(内置函数/类型),就更不是万能的了。但是,一般我们会认为内置函数/类型总归是“高人一等”的,是受到诸多特殊优待的,显得像是“万能的”。
本文从“list() 竟然会败给 []”破题,从两个角度揭示了内置函数其实存在着某种不足:内置函数的名称并不是关键字,而内置作用域位于名称查找的最低优先级,因此在调用时,某些内置函数/类型的执行速度就明显慢于它们对应的字面量表示法。
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情; 想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06