本文围绕 Python 中的len()函数展开详细介绍，内容涵盖以下方面：
len()函数基础：
len()是 Python的内置函数，用于返回对象包含的项目数量，可作用于多种内置数据类型（如字符串、列表、元组、字典、集合等）以及部分第三方类型（如 NumPy数组、pandas 的 DataFrame）。对于内置类型使用len()较直接，对于自定义类可通过实现.len()方法扩展其对len()的支持，且len()函数大多情况下以 O(1) 时间复杂度运行，它通过访问对象的长度属性获取结果。像整数、浮点数、布尔值、复数等数据类型不能作为len()的参数，使用不适用的数据类型做参数会引发TypeError，同时迭代器和生成器也不能直接用于len()。
不同内置数据类型中的使用示例:
内置序列：像字符串、列表、元组、范围（range）对象等内置序列都能用len()获取长度，空序列使用len()返回 0。
>>> greeting = "Good Day!"
>>> len(greeting)
9
>>> office_days = ["Tuesday", "Thursday", "Friday"]
>>> len(office_days)
3
>>> london_coordinates = (51.50722, -0.1275)
>>> len(london_coordinates)
2
>>> len("")
0
>>> len([])
0
>>> len(())
0
内置集合：通过集合可获取列表等序列中唯一元素的数量，字典作为参数时，len()返回其键值对的数量，空字典和空集合作参数时len()返回 0。>>> import random
>>> numbers = [random.randint(1, 20) for _ in range(20)]
>>> numbers
[3, 8, 19, 1, 17, 14, 6, 19, 14, 7, 6, 1, 17, 10, 8, 14, 17, 10, 2, 5]
>>> unique_numbers = set(numbers)
>>> unique_numbers
{1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 14, 17, 19}
>>> len(unique_numbers)
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常见使用场景举例：
验证用户输入长度：用if语句结合len()判断用户输入的用户名长度是否在指定范围内。
username = input("Choose a username: [4-10 characters] ")
if 4 <= len(username) <= 10:
print(f"Thank you. The username {username} is valid")
else:
print("The username must be between 4 and 10 characters long")
基于对象长度结束循环：比如收集一定数量的有效用户名，利用len()判断列表长度决定循环是否继续，也可用于判断序列是否为空，不过有时使用序列自身的真假性判断会更 Pythonic。
usernames = []
print("Enter three options for your username")
while len(usernames) < 3:
username = input("Choose a username: [4-10 characters] ")
if 4 <= len(username) <= 10:
print(f"Thank you. The username {username} is valid")
usernames.append(username)
else:
print("The username must be between 4 and 10 characters long")
print(usernames)
查找序列最后一项的索引：生成随机数序列并在满足一定条件后获取最后一个元素的索引，虽可通过len()计算，但也存在更 Pythonic 的方法，如使用索引 -1 等。
>>> import random
>>> numbers = []
>>> while sum(numbers) <= 21:
... numbers.append(random.randint(1, 10))
...
>>> numbers
[3, 10, 4, 7]
>>> numbers[len(numbers) - 1]
7
>>> numbers[-1] # A more Pythonic way to retrieve the last item
7
>>> numbers.pop(len(numbers) - 1) # You can use numbers.pop(-1) or numbers.pop()
7
>>> numbers
[3, 10, 4]
分割列表为两部分：利用len()计算列表长度找到中点索引来分割列表，若列表元素个数为奇数，分割结果两部分长度会不同。
>>> import random
>>> numbers = [random.randint(1, 10) for _ in range(10)]
>>> numbers
[9, 1, 1, 2, 8, 10, 8, 6, 8, 5]
>>> first_half = numbers[: len(numbers) // 2]
>>> second_half = numbers[len(numbers) // 2 :]
>>> first_half
[9, 1, 1, 2, 8]
>>> second_half
[10, 8, 6, 8, 5]
第三方库中的使用：
NumPy 的ndarray：安装 NumPy 后，可创建不同维度的数组，对于二维及多维数组，len()返回第一维度的大小（如二维数组返回行数），可通过.shape属性获取数组各维度大小以及用.ndim获取维度数量。
>>> import numpy as np
>>> numbers = np.array([4, 7, 9, 23, 10, 6])
>>> type(numbers)
>>> len(numbers)
6
>>> numbers = [
[11, 1, 10, 10, 15],
[14, 9, 16, 4, 4],
[28, 1, 19, 7, 7],
]
>>> numbers_array = np.array(numbers)
>>> numbers_array
array([[11, 1, 10, 10, 15],
[14, 9, 16, 4, 4],
[28, 1, 19, 7, 7])
>>> len(numbers_array)
3
>>> numbers_array.shape
(3, 5)
>>> len(numbers_array.shape)
2
>>> numbers_array.ndim
2
pandas 的DataFrame：安装 pandas 后，可从字典创建 DataFrame，len()返回 DataFrame 的行数，其也有.shape属性体现行列情况。
>>> import pandas as pd
>>> marks = {
"Robert": [60, 75, 90],
"Mary": [78, 55, 87],
"Kate": [47, 96, 85],
"John": [68, 88, 69],
}
>>> marks_df = pd.DataFrame(marks, index=["Physics", "Math", "English"])
>>> marks_df
Robert Mary Kate John
Physics 60 78 47 68
Math 75 55 96 88
English 90 87 85 69
>>> len(marks_df)
3
>>> marks_df.shape
(3, 4)
用户自定义类中的使用：定义类时可通过实现.len()方法自定义对象的长度含义，以使得该类对象能作为len()的参数，同时.len()方法返回的必须是非负整数。
class DataFrame(NDFrame, OpsMixin):
# ...
def __len__(self) -> int:
"""
Returns length of info axis, but here we use the index.
"""
return len(self.index)