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  • 内置函数,匿名函数

    python中map()函数

     

    map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。

    例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

    如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:

    因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算:

    def f(x):
        return x*x
    print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    输出结果:

    [1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

    注意:map()函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list。

    利用map()函数,可以把一个 list 转换为另一个 list,只需要传入转换函数。

    由于list包含的元素可以是任何类型,因此,map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list,事实上它可以处理包含任意类型的 list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

    示例:

    假设用户输入的英文名字不规范,没有按照首字母大写,后续字母小写的规则,请利用map()函数,把一个list(包含若干不规范的英文名字)变成一个包含规范英文名字的list:

    输入:['adam', 'LISA', 'barT']
    输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']

     
     

    python匿名函数(lambda)

     

      简单来说,编程中提到的 lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数

    当我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。

    在Python中,对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例,计算f(x)=x2时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数:

    >>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    通过对比可以看出,匿名函数lambda x: x * x实际上就是:

    def f(x):
        return x * x

    关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数。

    匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果。

    用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:

    >>> f = lambda x: x * x
    >>> f
    <function <lambda> at 0x101c6ef28>
    >>> f(5)
    25

    同样,也可以把匿名函数作为返回值返回,比如:

    def build(x, y):
        return lambda: x * x + y * y
    和其他很多语言相比,Python 的 lambda 限制较多,最严重的当属它只能由一条表达式组成。这个限制主要是为了防止滥用,因为当人们发觉 lambda 很方便,就比较容易滥用,可是用多了会让程序看起来不那么清晰,毕竟每个人对于抽象层级的理解程度都有所不同。
     
     
     

    python中reduce()函数

     

      reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。

    例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:

    def f(x, y):
        return x + y

    调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算:

    先计算头两个元素:f(1, 3),结果为4;
    再把结果和第3个元素计算:f(4, 5),结果为9;
    再把结果和第4个元素计算:f(9, 7),结果为16;
    再把结果和第5个元素计算:f(16, 9),结果为25;
    由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。

    上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。

    reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。如果把初始值设为100,计算:

    reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

    结果将变为125,因为第一轮计算是:

    计算初始值和第一个元素:f(100, 1),结果为101。

    练习:

    Python内置了求和函数sum(),但没有求积的函数,请利用reduce()来求积:

    输入:[2, 4, 5, 7, 12]
    输出:2*4*5*7*12的结果

    方法:

    def prod(x, y):
        return x*y
    print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

    结果:

    >>>3360
     
     
     
     
     
     

    python中filter()函数

     

    filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。

    例如,要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:

    def is_odd(x):
        return x % 2 == 1

    然后,利用filter()过滤掉偶数:

    >>>filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

    结果:

    [1, 7, 9, 17]

    利用filter(),可以完成很多有用的功能,例如,删除 None 或者空字符串:

    def is_not_empty(s):
        return s and len(s.strip()) > 0
    >>>filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

    结果:

    ['test', 'str', 'END']

    注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

    当rm为空时,默认删除空白符(包括' ', ' ', ' ', ' '),如下:

    >>> a = ' 123'
    >>> a.strip()
    '123'

    >>> a = ' 123 '
    >>> a.strip()
    '123'

    练习:

    请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数,即结果应该是:

    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

    方法:

    import math
    def is_sqr(x):
        return math.sqrt(x) % 1 == 0
    print filter(is_sqr, range(1, 101))

    结果:

    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qinghuani/p/8240994.html
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