函数【七】高阶函数/内置函数
python函数式编程
高阶函数:就是把函数当成参数传递的一种函数
1、函数名可以进行赋值;
2、函数名可以作为函数参数,还可以作为函数的返回值;
a、函数是第一类对象
b、函数可以被赋值
c、可以被当做参数
d、可以当做返回值
e、可以作为容器类型的元素
def f(n):return n*n def foo(a,b,func):ret = func(a) + func(b)return ret foo(1,2,f) print(foo(1,2,f)) #传入参数a=1,b=2,func=f; #ret = f(1) + f(2); #f(1)=1,f(2)=4此时调用f函数; #ret=5;
map函数:
描述
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
语法
map() 函数语法:
1
|
map (function, iterable, ...)
|
参数
- function -- 函数
- iterable -- 一个或多个序列
返回值
Python 2.x 返回列表。
Python 3.x 返回迭代器。
实例
1
2
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5
6
7
8
9
10
11
|
>>> def square(x) : # 计算平方数
... return x * * 2
...
>>> map (square, [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]) # 计算列表各个元素的平方
[ 1 , 4 , 9 , 16 , 25 ]
>>> map ( lambda x: x * * 2 , [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]) # 使用 lambda 匿名函数
[ 1 , 4 , 9 , 16 , 25 ]
# 提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加
>>> map ( lambda x, y: x + y, [ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 ], [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ])
[ 3 , 7 , 11 , 15 , 19 ]
|
msg = [1,12,33,42,15,16] #需求自增1 def add_one(x):return x+1 #需求自减1 def reduce(x):return x-1 #需求平方 def pf(x):return x**2 #实现逻辑 def fangfa(func,red):ret = []for i in red:res = func(i)ret.append(res)return ret print(fangfa(add_one,msg)) print(fangfa(reduce,msg)) print(fangfa(pf,msg))print(fangfa(lambda x:x+1,msg)) #用lambda函数替换add_one函数 print(fangfa(lambda x:x-1,msg)) #用lambda函数替换requce函数 print(fangfa(lambda x:x**2,msg))#用lambda函数替换pf函数print(list(map(lambda x:x+1,msg))) #map处理的结果是一个可迭代对象,python3中需用list转换; print(list(map(lambda x:x-1,msg))) #map的第一个参数是逻辑,第二个参数是可迭代对象; print(list(map(lambda x:x**2,msg)))
filter函数:
描述
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。
语法
以下是 filter() 方法的语法:
1
|
filter (function, iterable)
|
参数
- function -- 判断函数。
- iterable -- 可迭代对象。
返回值
返回列表
实例
以下展示了使用 filter 函数的实例:
1
2
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6
7
|
def is_odd(n):
return n % 2 = = 1
newlist = filter (is_odd, [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ])
print (newlist)
[ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 ]
|
lise_l = ["sb_asd","sb_we","sb_ig","rng"] #需求去掉开头是sb的 def sh_show(n):return n.startswith("sb") #实现逻辑 def filter_test(func,array):red = []for i in array:if not sh_show(i):red.append(i)return red print(filter_test(sh_show,lise_l))print(filter_test(lambda n:n.startswith("sb"),lise_l))#lambdaprint(list(filter(lambda n:not n.startswith("sb"),lise_l)))#filter
reduce函数
描述
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。
在 Python3 中,reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在 fucntools 模块里,如果想要使用它,则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数:
1
|
from functools import reduce
|
1
2
3
4
5
6
7
|
from functools import reduce
def add(x,y):
return x + y
print ( reduce (add, range ( 1 , 101 )))
|
语法
reduce() 函数语法:
1
2
|
reduce (function, iterable[, initializer])
|
参数
- function -- 函数,有两个参数
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选,初始参数
返回值
返回函数计算结果。
实例
以下实例展示了 reduce() 的使用方法:
1
2
3
4
5
6
7
|
>>> def add(x, y) : # 两数相加
... return x + y
...
>>> reduce (add, [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]) # 计算列表和:1+2+3+4+5
15
>>> reduce ( lambda x, y: x + y, [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]) # 使用 lambda 匿名函数
15
|
python的内置函数
内置函数 | ||||
---|---|---|---|---|
abs() | divmod() | input() | open() | staticmethod() |
all() | enumerate() | int() | ord() | str() |
any() | eval() | isinstance() | pow() | sum() |
basestring() | execfile() | issubclass() | print() | super() |
bin() | file() | iter() | property() | tuple() |
bool() | filter() | len() | range() | type() |
bytearray() | float() | list() | raw_input() | unichr() |
callable() | format() | locals() | reduce() | unicode() |
chr() | frozenset() | long() | reload() | vars() |
classmethod() | getattr() | map() | repr() | xrange() |
cmp() | globals() | max() | reverse() | zip() |
compile() | hasattr() | memoryview() | round() | __import__() |
complex() | hash() | min() | set() | |
delattr() | help() | next() | setattr() | |
dict() | hex() | object() | slice() | |
dir() | id() | oct() | sorted() | exec 内置表达式 |
max和min高级用法:
用法
1、max进行比较时传入的数据类型必须是可迭代对象(基本原理就是一个for循环依次取出可迭代对象中的每一个元素进行比较);
2、比较时从第一个元素进行比较(按ascii码进行排序),如果第一个元素分出大小则后面就不进行比较了;
1
2
3
|
ll = [ "10a" , "A20" , "A10" ]
print ( max (ll))
A20
|
1
2
3
|
msg = { "age1" : 18 , "age2" : 20 }
print ( max ( zip (msg.values(),msg.keys())))
( 20 , 'age2' )
|
1
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4
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6
7
|
people = [
{ "name" : "alex" , "age" : 70 },
{ "name" : "wpq" , "age" : 100 },
{ "name" : "lhf" , "age" : 30 },
{ "name" : "lw" , "age" : 50 }
]
print ( max (people,key = lambda dic:dic[ "age" ])) #传入key参数
|
转载于:https://www.cnblogs.com/youxiu123/p/11480677.html
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