1. 概念与底层原理
1.1 len()的基本含义
在 Python 语言中，len()函数用于返回一个对象的“长度”或“元素个数”。它的核心机制是调用对象的__len__()方法，从而让不同类型对象决定自己有多少个元素可以被统计。若对象实现了该方法，len()会返回一个非负整数，否则会抛出TypeError，提醒对象不可测量长度。
理解这一点有助于正确使用 len()，尤其在自定义类型和集合类的场景中。对于内置类型，Python 以统一的方式暴露了长度信息；而对于自定义对象，开发者需要显式实现 __len__，以便让 len() 正确工作。
s = "hello"
print(len(s)) # 5
lst = [1, 2, 3]
print(len(lst)) # 3
class My:
def __len__(self):
return 7
print(len(My())) # 7
在上述示例中，len()分别对字符串、列表和自定义对象返回了对应的长度或元素个数。对象是否可被测量取决于__len__的实现，这是 len() 的本质行为。
1.2 len()的底层实现机制
从实现角度看，len()首先会检查传入对象是否实现了 __len__() 方法；若实现，Python 将调用该方法并返回它的整型结果。若未实现，解释器会抛出 TypeError，提示该对象没有长度信息。这使得 len() 对不同类型具有高度的灵活性和统一性，也要求自定义类型对外暴露一个明确的长度语义。
开发者应注意：__len__ 返回值通常应为非负整数；返回负数是违反惯例的，且可能在某些场景下引发逻辑错误。自定义类若要兼容 Python 的通用模式，应该确保 __len__ 的实现稳定且可预测。
class Bag:
def __init__(self, items):
self.items = list(items)
def __len__(self):
return len(self.items)
b = Bag([1, 2, 3])
print(len(b)) # 3
2. len()在常见数据类型中的行为
2.1 字符串与字节序列的长度
对于 字符串，Python 的 len() 返回的是字符串中“字符”的数量（在 Python 3 中是 Unicode 代码点数量）。注意，对 字节序列（如 bytes）使用 len() 时，返回的是字节的数量，而不是字符数。
这也意味着不同编码的字符在长度计算上可能表现不同，理解这一点对文本处理和编码转换非常重要。
print(len("你好")) # 2，两个字符
print(len(b"你好")) # 6，六个字节（以 UTF-8 编码为例）
print(len("hello")) # 5，五个字符
在实际应用中，字符串长度常用于输入校验、文本截断以及生成用户提示信息等场景。正确区分字符数与字节数，能帮助你避免跨编码边界的问题。
2.2 列表、元组与集合的长度
对 序列类型（如 list、tuple）以及 集合类型（set）而言，len() 代表其中元素的数量。不同类型虽有不同的存储结构，但长度的概念是一致的：元素个数决定了长度。
这使得在遍历、分割、分页等场景下，len() 提供了一个简单、直观的边界值。下面的代码展示了对多种序列取长度的共性用法。
print(len([1, 2, 3])) # 3
print(len((1, 2, 3, 4))) # 4
print(len({1, 2, 2, 3})) # 3，集合去重后长度
在实际应用中，长度信息通常与切片、数据分页、校验和过滤条件等场景紧密相关。通过 len() 可以快速判断数据是否为空、是否达到了预期的容量等。
2.3 字典的长度
对 字典 dict，len() 返回的是字典中键的数量（即可用的条目数）。这一点对键值对的统计、容量估算以及遍历控制都很有帮助。
需要注意的是，字典的长度与其键的集合大小相同，且即使某个值为 None，只要键存在，字典的长度就包含该键。
print(len({"a": 1, "b": 2, "c": 3})) # 3
3. 自定义对象与 __len__ 的实现
3.1 如何在自定义类中实现 __len__
如果你需要让自定义对象与内置类型一样支持 len()，只需在类中实现 __len__(self)，并返回一个非负整数。此结果将被 len() 直接使用。
实现 __len__ 的同时，也要考虑对象的语义：长度应反映对象的“容量、项目数或有效元素数”等直观含义，以免造成混淆。
class Cart:
def __init__(self, items):
self.items = items
def __len__(self):
return len(self.items)
cart = Cart([10, 20, 30])
print(len(cart)) # 3
通过上面的示例，可以看到自定义对象的长度信息与其内部数据结构的长度保持一致，便于在业务逻辑中进行容量控制和边界判断。
4. len()的实际应用场景
4.1 输入校验与边界控制
在交互式应用或 API 输入处理中，len() 常用于快速校验字符串、列表等的长度，以确保符合最小或最大长度要求。
通过简单的判断，可以避免后续处理中的异常，例如超过字符数的截断或不足以支撑后续算法的输入。
name = input("请输入名字：")
if len(name) < 2:
print("名字太短，请重新输入")
else:
print("姓名长度符合要求")
在该场景中，len() 提供了高效的边界控制能力，避免了对复杂正则或逐字符检查的额外开销。
4.2 数据结构遍历与结构判断
在遍历数据结构时，len() 可用来判断是否需要进入分支逻辑，比如对空集合或空列表的特殊处理，或者在实现分页时作为页面条目的边界依据。
不过，在遍历时，使用 enumerate() 或直接迭代通常比先用 len() 再从 0 开始索引更高效且更具 Python 风格，因为它避免了对序列再次遍历的需要。
nums = [5, 8, 13]
for idx, val in enumerate(nums):
print(idx, val)
# 若只关心是否为空，直接判断 len(nums) 是否为 0
if len(nums) == 0:
print("列表为空")
结论性要点：在偏向迭代的场景，优先考虑 enumerate 等迭代模式；len() 仍然是判断空与界限的重要辅助工具。
4.3 与其他函数的对比与综合应用
在文本分析或数据统计中，len() 常与 count()、sum() 等聚合函数结合使用。例如，统计字符出现频次时，len() 可以快速获取字符串长度，从而结合 count() 得到归一化或比例信息。
text = "abracadabra"
normalized = text.count('a') / len(text)
print(normalized) # 'a' 出现的比例
在此类场景中，len() 提供了基线长度信息，帮助你将聚合结果与总体规模对齐，从而得到可靠的统计指标。