Python中的常用函数是编程效率的核心工具，涵盖数据处理、字符串操作、文件管理等多个领域。掌握这些函数能显著提升代码简洁性与执行效率，例如map()、filter()的高阶函数特性，或open()、os.path的跨平台文件处理能力。以下是关键分类与典型示例：

1. 数据处理函数

   • map(func, iterable)：对可迭代对象批量应用函数，生成新序列。
   • filter(func, iterable)：基于条件筛选数据，返回符合条件的元素。
   • reduce()（需导入functools）：逐步累积计算结果，适合聚合操作。

2. 字符串操作函数

   • str.split()：按分隔符拆分字符串为列表。
   • str.join()：高效拼接字符串序列。
   • str.format()与f-string：动态格式化文本，后者（如f"{变量}"）性能更优。

3. 文件与系统函数

   • open()：读写文件，需注意模式（如'r'只读、'w'覆盖写入）。
   • os.listdir()：获取目录内容，结合os.path实现路径拼接或判断。

4. 时间处理函数

   • datetime.now()：获取当前时间，支持格式化输出（如strftime）。
   • time.sleep()：暂停程序执行，常用于延时或轮询场景。

5. 容器操作函数

   • len()：快速获取列表、字典等长度。
   • sorted()：返回排序后的新列表，支持自定义键函数。
   • zip()：并行迭代多个序列，生成元组组合。

合理组合这些函数能解决大多数编程需求，例如用map+filter实现数据清洗，或os.path+open自动化文件处理。建议通过实际项目练习，逐步掌握其适用场景与性能优化技巧。