Python内置函数需精准选用：len()判断长度、all()/any()替代循环、sum()高效累加、isinstance()健壮类型检查，各司其职方能提升性能与可读性。
Python内置函数是语言最精炼的工具集，用对了能显著提升代码性能和可读性——关键不在“多”，而在“准”：选对函数、用对场景、避开常见误用。
用 len() 判断非空，比 bool() 或 if lst: 更明确
当逻辑重点是“长度是否为零”，直接用 len(seq) > 0 比 if seq: 更直白。尤其在类型提示或文档中，len() 明确表达了“我在意长度”，而非隐式真值判断。对 list、str、tuple 等序列，len() 是 O(1) 操作，无性能损耗；而自定义类若未实现 __len__，len() 会报错，反而提前暴露设计问题。
用 all() 和 any() 替代显式循环，语义更紧凑
检查列表是否全为正数？写 all(x > 0 for x in numbers) 比写 for 循环加 flag 更短、更易读，且自带短路（遇到第一个 False 就停）。同理，any() 适合“是否存在满足条件的元素”。注意：它们接受任意可迭代对象，但别传入已计算好的 list ——比如 any([x % 2 == 0 for x in nums]) 先生成完整布尔列表，浪费内存；应写成 any(x % 2 == 0 for x in nums)（生成器表达式）。
用 sum() 累加数字，别用 for + +=
sum(numbers) 不仅简洁，而且底层用 C 实现，比 Python 循环快 3–5 倍（尤其数据量大时）。它专为数值设计，自动处理整数/浮点混合、支持 start 参数（如 sum(nums, 100)）。但别强行套用：想累加字符串？用 ''.join()；想累加字典或自定义对象？sum() 会报错，此时该用 reduce 或循环。
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用 isinstance() 做类型检查，比 type() == 更健壮
isinstance(obj, (int, float)) 能正确识别子类（如 numpy.int64），而 type(obj) is int 会失败。在函数参数校验、API 输入预处理等场景，它让代码更鲁棒。不过，Python 鼓励“鸭子类型”，除非必要（如防止传入不可迭代对象导致崩溃），否则优先用 try/except 或协议检查（如 collections.abc.Iterable）。
不复杂但容易忽略：每个内置函数都有它的“舒适区”，越出边界硬套，反而降低性能和可读性。
