Python - 内置函数 选例

概览参见  https://www.runoob.com/python/python-built-in-functions.html

官方文档 https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii

0. 高阶函数

　　满足俩个特性任意一个即为高阶函数

　　1.函数的传入参数是一个函数名

　　2.函数的返回值是一个函数名

1. map() 函数

　　map(function, iterable, ...) 即接收两种参数，函数 f 和 可迭代对象， map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，返回的为迭代对象map类型。

　　用法举例：

num1 = [1, 2, 4, 7, 11]

# lambda x: x+1
def add(x):
    return x+1

# lambda x: x**2
def pf(x):
    return x**2

def map_test(func, array):
    num2 = []
    for i in array:
        res = func(i)
        num2.append(res)
    return num2

ret = map_test(lambda x: x+1, num1)
print(ret)

rett = map_test(lambda x: x**2, num1)
print(rett)

rettt = map(lambda x:x+1, num1)
# 第一个参数为可用匿名函数或者有名函数，第二个参数为可迭代对象，返回值为可迭代对象
print(rettt)
retttt = list(rettt)
print(retttt)

name = "helloworld"
s = list(map(lambda x:x.upper(), name))
print(s)

===============
[2, 3, 5, 8, 12]
[1, 4, 16, 49, 121]
<map object at 0x00000000022FAAC8>
[2, 3, 5, 8, 12]
[‘H‘, ‘E‘, ‘L‘, ‘L‘, ‘O‘, ‘W‘, ‘O‘, ‘R‘, ‘L‘, ‘D‘]

2. filter() 函数

　　filter(function, iterable) filter()函数接收一个函数 f 和一个可迭代对象，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的可迭代对象。

　　用法举例：

people = [‘m_zhangsan_sb‘, ‘lisi‘, ‘m_wangwu_sb‘, ‘chenliu‘]

# lambda x:x.endswith(‘sb‘)
def end(n):
    return n.endswith(‘sb‘)

def filter_test(func, array):
    ret = []
    for i in array:
        if func(i):
            ret.append(i)
    return ret

a = filter_test(lambda x:x.endswith(‘sb‘), people)
print(a)
l = list(filter(lambda x: x.endswith(‘sb‘), people))
print(l)

===============
[‘m_zhangsan_sb‘, ‘m_wangwu_sb‘]
[‘m_zhangsan_sb‘, ‘m_wangwu_sb‘]

3. reduce() 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：


1

2

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：


1

2

3

4

5

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：


1

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。

　　用法举例：

num1 = [1,2,3,4]

def reduce_test(func, array, init=None):
    if init == None:
        res = array.pop(0)
    else:
        res = init
    for i in array:
        res = func(res, i)
    return res

a = reduce_test(lambda x,y:x*y, num1)
print(a)

# 先导入库
from functools import reduce
b = reduce(lambda x,y:x*y, num1, 100)
print(b)

============
24
2400

4. zip() 函数

　　zip(*iterables)

　　

zip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。具体意思不好用文字来表述，直接看示例：

1.示例1：

x = [1, 2, 3]

y = [4, 5, 6]

z = [7, 8, 9]

xyz = zip(x, y, z)

print xyz

运行的结果是：

[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

从这个结果可以看出zip函数的基本运作方式。

2.示例2：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6, 7]
xy = zip(x, y)
print xy

运行的结果是：

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

从这个结果可以看出zip函数的长度处理方式。

3.示例3：

x = [1, 2, 3]
x = zip(x)
print x

运行的结果是：

[(1,), (2,), (3,)]

从这个结果可以看出zip函数在只有一个参数时运作的方式。

4.示例4：

x = zip()
print x

运行的结果是：

[]

从这个结果可以看出zip函数在没有参数时运作的方式。

5.示例5：

x = [1, 2, 3]

y = [4, 5, 6]

z = [7, 8, 9]

xyz = zip(x, y, z)

u = zip(*xyz)

print u

运行的结果是：

[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

一般认为这是一个unzip的过程，它的运行机制是这样的：

在运行zip(*xyz)之前，xyz的值是：[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

那么，zip(*xyz) 等价于 zip((1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9))

所以，运行结果是：[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

注：在函数调用中使用*list/tuple的方式表示将list/tuple分开，作为位置参数传递给对应函数（前提是对应函数支持不定个数的位置参数）

6.示例6：

x = [1, 2, 3]
r = zip(* [x] * 3)
print r

运行的结果是：

[(1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3)]

它的运行机制是这样的：

[x]生成一个列表的列表，它只有一个元素x

[x] * 3生成一个列表的列表，它有3个元素，[x, x, x]

zip(* [x] * 3)的意思就明确了，zip(x, x, x)

5. max() min() 函数 （跟sort()可类比）

max(iterable, key, default) 求迭代器的最大值，其中iterable 为迭代器，max会for i in … 遍历一遍这个迭代器，然后将迭代器的每一个返回值当做参数传给key=func 中的func(一般用lambda表达式定义) ，然后将func的执行结果传给key，然后以key为标准进行大小的判断。

以下根据不同的判断条件返回最大值也不同

d1 = {‘name‘: ‘egon‘, ‘price‘: 100}
d2 = {‘name‘: ‘rdw‘, ‘price‘: 666}
d3 = {‘name‘: ‘zat‘, ‘price‘: 1}
l1 = [d1, d2, d3]
a = max(l1, key=lambda x: x[‘name‘])
print(a)
b = max(l1, key=lambda x: x[‘price‘])
print(b)

===================
{‘name‘: ‘zat‘, ‘price‘: 1}
{‘name‘: ‘rdw‘, ‘price‘: 666}
people = [
    {‘name‘: ‘zs‘, ‘age‘: 1},
    {‘name‘: ‘ls‘, ‘age‘: 2},
    {‘name‘: ‘ww‘, ‘age‘: 6},
    {‘name‘: ‘cl‘, ‘age‘: 4}
]

a = max(people, key=lambda dic:dic[‘age‘])
print(a)

=================
{‘name‘: ‘ww‘, ‘age‘: 6}

　　

　　

时间： 2024-10-25 01:59:45

Python - 内置函数 选例的相关文章

Python内置函数_数学运算类

本文和大家分享的主要是python内置函数数据运算类相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习python 有所帮助. abs abs(x) 求绝对值 · X可以是整型,也可以是复数 · 若X是复数,则返回复数的模 >>> abs(-1)1>>> abs(-3+4j)5.0>>> bin bin(x) 将整数x转换为二进制字符串 >>> bin(2)'0b10'>>> bin(3)'0b11' bool bool([x]

Python内置函数进制转换的用法

使用Python内置函数:bin().oct().int().hex()可实现进制转换. 先看Python官方文档中对这几个内置函数的描述: bin(x)Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Python expression. If x is not a Python int object, it has to define an __index__() method that returns a

Python补充--Python内置函数清单

Python内置函数 Python内置(built-in)函数随着python解释器的运行而创建.在Python的程序中,你可以随时调用这些函数,不需要定义.最常见的内置函数是: print("Hello World!") 在Python教程中,我们已经提到下面一些内置函数:基本数据类型 type()反过头来看看 dir()   help()    len()词典 len()文本文件的输入输出 open()循环设计 range()   enumerate()    zip()循环对象

python基础9 -----python内置函数

python内置函数1 一.python内所有的内置函数: 二.python内常用的内置函数: 三.python内内置函数详解: 1.数学运算函数: 2.集合类函数: 3.逻辑类函数: 4.映射类函数: 5.IO操作:

Python 内置函数sorted()有哪些高级用法？

本文和大家分享的主要是python内置函数sorted()的相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习python http://www.maiziedu.com/land/python/有所帮助. 1.对于 Python 内置函数 sorted() ,先拿来跟list(列表)中的成员函数 list.sort() 进行下对比.在本质上,list的排序和内建函数sorted的排序是差不多的,连参数都基本上是一样的. 2.主要的区别在于, list.sort() 是对已经存在的列表进行操作,进而可以改变

[python基础知识]python内置函数map/reduce/filter

python内置函数map/reduce/filter 这三个函数用的顺手了,很cool. filter()函数:filter函数相当于过滤,调用一个bool_func(只返回bool类型数据的方法)来迭代遍历每个序列中的元素. 返回bool_func结果为true的元素的序列(注意弄清楚序列是什么意思)http://blog.csdn.net/bolike/article/details/19997465序列参考</a> 如果filter参数值为None,list参数中所有为假的元 素都将被

lambda 表达式+python内置函数

#函数 def f1(a,b): retrun  a+b #lambda方式,形参(a,b):返回值(a+b) f2=lambda a,b : a+b 在一些比较简单的过程计算就可以用lambda python内置函数 abc 获取绝对值 all 循环对象,都为真就返回真否则为假 >>> li[1, 2, 3]>>> all(li)True #0为假 >>> li=[0,1,2,3]>>> all(li)False bool 真假判断

python内置函数（三）

python内置函数目前需要知道的如下: 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# author by lh #map(函数,可迭代的对象)def f1(x): return x+100ret=map(f1,[1,2,3,4,5])for i in ret: print iprint '---------------------------------------'#hash转换成哈希值,节约内存dic={ 'dvfhsuicbfhascj

python学习系列--python内置函数（一）

先列出所有的python内置函数,可以看到还是挺多的. abs()        求给定数的绝对值. all()          传入一个列表,只有当列表中所有元素都是真时,该函数返回真. any()        传入一个列表,只要列表中有一个元素为真,该函数即返回真. ascii()       执行对象中的__repr__方法.该函数在python2.7中已弃用. bin()         将给定的值转换成二进制. bool()       判断真假. bytearray()