六剑客

一行搞定六剑客：三个函数：map filter reduce + lambda 切片 推导列表

python最有特点的一行代码，所有代码均可以借用一行代码（目标）

1.map（函数，列表或者字符串）#字符串或者列表中每个字符或每个元素都带入函数运算

1.map函数：

输出结果为列表

1）列表元素的map运算，

>>> map(s,[1,2,3])

[2, 3, 4]

2）字符串元素的map运算，函数用lambda实现

>>> map(lambda x:x.upper(),"abc")

['A', 'B', 'C']

3）函数自定义，应用自定义函数套用将列表或字符串中每个元素输出，

实例：自定义函数map

>>> def uppercase(s):

... if s>='A' and s<='Z':

... return s

... else:

... return ""

...

>>> print "".join(map(uppercase,"AABBabAN"))

AABBAN

实例：使用map函数，将一个字符串中的小写字母删除掉，例如：“AABBaabb”,

结果返回"AABB"

def delete_lowercase(s):

if s>='a' and s<="z":

return ""

else:

return s

print "".join(map(delete_lowercase,"AABBaabb"))

>>> "".join([i for i in map(lambda x:(re.match(r"[ACDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ]*",x).group()),"asdASD") if i!=""])

'ASD'、

2.filter 两个参数（自定义函数名，列表）对列表中的元素过滤后输出

filter实例：

>>> def uppercase(s):

... if s>='A' and s<='Z':

... return s

... else:

... return ""

...

>>> print "".join(map(uppercase,"AABBabAN"))

AABBAN

>>> print "".join(filter(uppercase,"AABBabFN"))

AABBFN

>>>

实例：

filter(lambda x:x in string.uppercase,"AAaaSSBB")

reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101))

3、reduce （函数名，列表）将列表中的元素逐一累计

累加

>>> print reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101))

5050

阶乘

>>> print reduce(lambda x,y:x*y,range(1,5))

24

>>> print reduce(lambda x,y:x*y,range(1,7))

720

实例：

list_a=[1,1,1,3,5,6,8]

func=lambda x,y:x if y in x else x + [y]

print reduce(func,[[],]+list_a)

4.lambda函数，变量：运算表达式：将变量按运算表达式运算后输出

语法：变量：运算表达式 如 x:x+1

引用： 函数名（变量赋值） a(1)

>>> a=lambda x:x+1

>>> a(4)

5

>>> a=lambda x,y,z:(x+y)*z

>>> a(1,1,4)

8

>>> a=lambda x:s*x

>>> s=1

>>> a(5)

两个参数lambda函数

import string

fp = open("e:\\1.txt","w")

content=map(lambda x,y:x+","+str(y)+"\n",list(string.lowercase),range(1,27))

fp.writelines(content)

list_a=[1,1,1,3,5,6,8]

func=lambda x,y:x if y in x else x + [y]

print reduce(func,[[],]+list_a)

5.推导列表 结果表达式+范围+条件

[str(a)*i for i in range(1,times+1)]

实例：将列表中的每个元素变为重复字符串，如1 变为 a 2变为 aa 3变为aaa

a=int(raw_input("input a value:"))

times=int(raw_input("input count times:"))

print u"总和为：",eval("+".join([str(a)*i for i in range(1,times+1)]))

字符串转换后 用+合并 并用eval 转为求和

列表推导式是Python基础，好用，而又非常重要的功能，也是最受欢迎的Python特性之一，可以说掌握它是成为合格Python程序员的基本标准。本质上可以把列表推导式理解成一种集合了变换和筛选功能的函数，通过这个函数把一个列表转换成另一个列表。注意是另一个新列表，原列表保持不变。

看示例：

（1）对列表中的每项元素进行立方运算（变换功能）

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

b = [x ** 3 for x in a]

print(a)

print(b)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

（2）对列表中为偶数的元素进行立方运算（带筛选条件的变换功能）

a= [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

b = [x ** 3 for x in a if x % 2 == 0]

print(b)

[8, 64, 216, 512, 1000]

从结果上可以看出有筛选条件的话是先筛选再变换，即先筛掉不满足条件的元素，再进行变换运算。可以同时加多个筛选条件，如对大于5的且是偶数的元素进行立方运算，示例如下：

a= [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

b = [x ** 3 for x in a if x % 2 == 0 if x > 5]

print(b)

[216, 512, 1000]

（3）与zip结合

将a，b两个列表中相对应得值组合起来，形成一个新列表。例如包含x坐标的列表与y坐标的列表形成相对应的点坐标[x, y]列表。

a= [-1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9, -10]

b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

xy = [[x, y] for x, y in zip(a, b)]

print(xy)

[[-1, 1], [-2, 2], [-3, 3], [-4, 4], [-5, 5], [-6, 6], [-7, 7], [-8, 8], [-9, 9], [-10, 10]]

（4）支持多层for循环

将一个嵌套列表转换成一个一维列表。

a= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

b = [j for i in a for j in i]

print(b)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Python中还有字典推导式、集合推导式等，与列表推导式使用方式大致相同。

列表推导式的使用非常广泛，从实际使用经验来看，列表推导式使用的频率是非常高的，也是相当好用的。而对于列表推导式的多层for循环，尤其是3层以上的或带复杂筛选条件的，牺牲了较多的可读性，直接用多个普通for循环方式实现就可以了，毕竟方便的实现功能是第一位的，多几行代码就多几行吧。

实例：杨辉三角：

#coding=utf-8

def yhtriangle(n):

l=[1]

print l

while n>0:

l=[1]+[x+y for x,y in zip(l[:],l[1:])]+[1]

n-=1

print l

yhtriangle(10)

6、切片

切片语法如下：

s[begin : end : stride]

与简单切片语法相比，扩展切片只是增加了第3个参数，即步长参数（英文资料中通常称为"stride"或"step"）。

扩展切片语法引入的"stride"参数是个需要特别注意的参数，因为它的正/负取值将会影响切片操作对源序列s的访问方向，而这正是本文开始那几个示例可能引起Python新手困惑的原因。

其实规则很简单，说穿不值一文钱：

1) 当stride参数为正值（positive）时，表明切片操作从左至右（即正向）访问源序列s的元素，此时，若begin和end参数有缺省，则Python解释器默认将其设置为None。如s[0 : : 1]会被解释器当作s[0 : None : 1]，此时，end实际取值要大于其有效索引范围的上限值，以保证切片操作能访问到源序列s从begin开始的所有元素（从左向右）。

2) 当stride参数为负值（negative）时，表明切片操作从右至左（即逆向）访问源序列s的元素，此时，若begin和end参数有缺省，则Python解释器默认将其设置为None。如s[-1 : : -1]会被解释器当作s[-1 : None : -1]，此时，end实际取值要小于其有效索引范围的下限值，已保证切片操作能访问到源序列s从begin开始的所有元素（逆向，从右向左）。

3) 无论stride参数取正值还是负值，切片表达式的begin和end索引值需要保证在切片操作的访问方向上，从begin到end之间有元素，这样切片操作才能保证返回非空集。

s[4,8,1]

 切片实例：

import os

os.system("ls -al > a.txt")

with open("a.txt") as fp:

for i in fp:

if "1.py" in i:

print i.split()[-2]#倒数第二位

break

>>> l=[1,2,3,4,5,6]

>>> l[:]

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> l[1:]

[2, 3, 4, 5, 6]

l[:]

l[1:]