Python 解释器自带的函数叫做内置函数，这些函数可以直接使用，不需要导入某个模块。
如果你熟悉 Shell 编程，了解什么是 Shell 内置命令，那么你也很容易理解什么是 Python 内置函数，它们的概念是类似的。
将使用频繁的代码段封装起来，并给它起一个名字，以后使用的时候只要知道名字就可以，这就是函数。函数就是一段封装好的、可以重复使用的代码，它使得我们的程序更加模块化，不需要编写大量重复的代码。
内置函数和标准库函数是不一样的。Python 解释器也是一个程序，它给用户提供了一些常用功能，并给它们起了独一无二的名字，这些常用功能就是内置函数。Python 解释器启动以后，内置函数也生效了，可以直接拿来使用。
Python 标准库相当于解释器的外部扩展，它并不会随着解释器的启动而启动，要想使用这些外部扩展，必须提前导入。Python 标准库非常庞大，包含了很多模块，要想使用某个函数，必须提前导入对应的模块，否则函数是无效的。
内置函数是解释器的一部分，它随着解释器的启动而生效；标准库函数是解释器的外部扩展，导入模块以后才能生效。一般来说，内置函数的执行效率要高于标准库函数。
Python 解释器一旦启动，所有的内置函数都生效了；而导入标准库的某个模块，只是该模块下的函数生效，并不是所有的标准库函数都生效。
内置函数的数量必须被严格控制，否则 Python 解释器会变得庞大和臃肿。一般来说，只有那些使用频繁或者和语言本身绑定比较紧密的函数，才会被提升为内置函数。
例如，在屏幕上输出文本就是使用最频繁的功能之一，所以 print() 是 Python 的内置函数。
在 Python 2.x 中，print 是一个关键字；到了 Python 3.x 中，print 变成了内置函数。
除了 print() 函数，Python 解释器还提供了更多内置函数，下表列出了 Python 3.x 中的所有内置函数。| 内置函数 | ||||
|---|---|---|---|---|
| abs() | delattr() | hash() | memoryview() | set() |
| all() | dict() | help() | min() | setattr() |
| any() | dir() | hex() | next() | slicea() |
| ascii() | divmod() | id() | object() | sorted() |
| bin() | enumerate() | input() | oct() | staticmethod() |
| bool() | eval() | int() | open() | str() |
| breakpoint() | exec() | isinstance() | ord() | sum() |
| bytearray() | filter() | issubclass() | pow() | super() |
| bytes() | float() | iter() | print() | tuple() |
| callable() | format() | len() | property() | type() |
| chr() | frozenset() | list() | range() | vars() |
| classmethod() | getattr() | locals() | repr() | zip() |
| compile() | globals() | map() | reversed() | __import__() |
| complex() | hasattr() | max() | round() | |
表 1 中各个内置函数的具体功能和用法，可通过访问 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html 进行查看。
注意，不要使用内置函数的名字作为标识符使用（例如变量名、函数名、类名、模板名、对象名等），虽然这样做 Python 解释器不会报错，但这会导致同名的内置函数被覆盖，从而无法使用。例如：
>>> print = "http://c.biancheng.net/python/" #将print作为变量名
>>> print("Hello World!") #print函数被覆盖，失效
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
print("Hello World!")
TypeError: 'str' object is not callable
标签：解释器,内置,函数,Python,一览表,模块,print
From： https://www.cnblogs.com/qlsh/p/16800413.html