14. 前 方 高能-内置函数 二
本节主要内容:
- lamda匿匿名函数
- sorted()
- filter()
- map()
- 递归函数
一. lamda匿匿名函数为了了解决 一些简单的需求 而设计的 一句句话函数
# 计算n的n次 方 def func(n):
return n**n print(func(10))
f = lambda n: n**n print(f(10))
lambda表 示的是匿匿名函数. 不需要 用def来声明, 一句句话就可以声明出 一个函数
语法:
函数名 = lambda 参数: 返回值
注意:
- 函数的参数可以有多个. 多个参数之间 用逗号隔开
- 匿匿名函数不管多复杂. 只能写 一 行行, 且逻辑结束后直接返回数据
- 返回值和正常的函数 一样, 可以是任意数据类型
匿匿名函数并不是说 一定没有名字. 这 里里前 面的变量量就是 一个函数名. 说他是匿匿名原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的. 统 一都叫lambda. 在调 用的时候没有什什么特别之处.像正常的函数调 用即可
二. sorted()
排序函数.
语法: sorted(Iterable, key=None, reverse=False) Iterable: 可迭代对象
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每 一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进 行行排序
reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) # 原列列表不不会改变 print(lst2) # 返回的新列列表是经过排序的
dic =
{1:‘A‘, 3:‘C‘, 2:‘B‘} print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key
和函数组合使 用
# 根据字符串串 长度进 行行排序
lst
= ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串串 长度
def
func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=func))
和lambda组合使 用
# 根据字符串串 长度进 行行排序
lst
= ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串串 长度
def
func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))
lst = [{"id":1, "name":‘alex‘, "age":18}, {"id":2, "name":‘wusir‘, "age":16}, {"id":3, "name":‘taibai‘, "age":17}]
# 按照年年龄对学 生信息进 行行排序
print(sorted(lst, key=lambda e: e[‘age‘]))
三. filter()
筛选函数
语法: filter(function. Iterable) function: 用来筛选的函数. 在filter中会 自动的把iterable中的元素传递给function. 然后
根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据
Iterable: 可迭代对象
lst = [1,2,3,4,5,6,7]
ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数
print(ll)
print(list(ll))
lst = [{"id":1, "name":‘alex‘, "age":18}, {"id":2, "name":‘wusir‘, "age":16}, {"id":3, "name":‘taibai‘, "age":17}]
fl
= filter(lambda e: e[‘age‘] > 16, lst) # 筛选年年龄 大于16的数据 print(list(fl))
四. map()
映射函数
语法:
map(function, iterable) 可以对可迭代对象中的每
一个元素进 行行映射. 分别取执
行行
function
计算列列表中每个元素的平 方 ,返回新列列表
def func(e): return
e*e
mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(mp)
print(list(mp))
改写成lambda
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))
计算两个列列表中相同位置的数据的和
# 计算两个列列表相同位置的数据的和
lst1
= [1, 2, 3, 4, 5] lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))
五. 递归在函数中调 用函数本 身. 就是递归
def func(): print("我是谁")
func()
func()
在python中递归的深度最
大到998
def foo(n): print(n) n
+= 1 foo(n)
foo(1)
递归的应
用:
我们可以使 用递归来遍历各种树形结构, 比如我们的 文件夹系统. 可以使 用递归来遍历该
文件夹中的所有 文件
import os
def read(filepath, n): files = os.listdir(filepath) # 获取到当前 文件夹中的所有
文件
for
fi in files: # 遍历 文件夹中的 文件, 这 里里获取的只是本层 文件名
fi_d
= os.path.join(filepath,fi) #
加 入 文件夹 获取到 文件夹+ 文件 if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路路径下的
文件是 文件夹
print("\t"*n, fi)
read(fi_d, n+1) # 继续进 行行相同的操作
else:
print("\t"*n, fi) # 递归出 口. 最终在这 里里隐含着return
#递归遍历 目录下所有 文件
read(‘../oldboy/‘, 0)
六. 二分查找
二分查找. 每次能够排除掉 一半的数据. 查找的效率非常 高. 但是局限性比较 大. 必须是有序序列列才可以使 用 二分查找
要求: 查找的序列列必须是有序序列列.
# 判断n是否在lst中出现.
如果出现请返回n所在的位置
# 二分查找--- 非递归算法
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789] n
= 567
left = 0
right = len(lst)
- 1 count = 1
while left <= right:
middle
= (left + right) // 2 if n
< lst[middle]:
right = middle - 1 elif
n > lst[middle]:
left = middle + 1 else:
print(count)
print(middle) break
count = count + 1 else:
print("不不存在")
# 普通递归版本 二分法
def
binary_search(n, left, right):
if left <= right:
middle
= (left+right) // 2 if n
< lst[middle]:
right = middle - 1 elif
n > lst[middle]:
left = middle + 1 else:
return middle
return
binary_search(n, left, right) # 这个return必须要加. 否则接收到的永远是None.
else:
return -1
print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))
# 另类 二分法,
很难计算位置.
def
binary_search(ls, target):
left = 0
right
= len(ls) - 1 if left
> right:
print("不不在这 里里") middle = (left + right) // 2 if target < ls[middle]:
return binary_search(ls[:middle], target)
elif target > ls[middle]:
return binary_search(ls[middle+1:], target)
else:
print("在这 里里")
binary_search(lst, 567)
def func(n): return n * n print(func(3))a = funca(3)print(a.__name__) # 查看函数的函数名# lambda 匿名函数# x 参数# : 后面是函数体(直接return的内容)a = lambda x: x*x # 一行搞定一个函数. 但是, 不能完成复杂的函数操作print(a)print(a(6))print(a.__name__) b = lambda x, y: x+yprint(b(1,3))print(b.__name__) # 语法: 变量 = lambda 参数: 返回值
# lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]# # lst.sort() # sort是list里面的一个方法# # print(lst)## ll = sorted(lst, reverse=True) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的# print(ll)
# 给列表排序. 根据字符串的长度进行排序lst = ["大阳哥a", "尼古拉斯aa", "赵四aaa", "刘能a", "广坤aaaaaa", "谢大脚a"]## def func(s):# return s.count(‘a‘) # 返回数字## ll = sorted(lst, key=lambda s:s.count(‘a‘)) # 内部. 把可迭代对象中的每一个元素传递给func# print(ll)#lst = [ {‘id‘:1, ‘name‘:‘alex‘, ‘age‘:18}, {‘id‘:2, ‘name‘:‘taibai‘, ‘age‘:58}, {‘id‘:3, ‘name‘:‘wusir‘, ‘age‘:38}, {‘id‘:4, ‘name‘:‘ritian‘, ‘age‘:48}, {‘id‘:5, ‘name‘:‘女神‘, ‘age‘:18} ]## ll = sorted(lst, key=lambda dic:dic[‘age‘], reverse=True)# print(ll)
# def func(dic):# return dic[‘age‘]# ll = sorted(lst,key=func,reverse=True)# print(ll)
a = sorted(lst,key=lambda dic: dic[‘age‘])print(a)
#filter筛选函数lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]def func(i): # 判断奇数 return i % 2 == 1q = filter(func,lst) #拿到是一个迭代器print(list(q))
ll = list(filter(lambda i:i%2==1, lst))print(ll)# 第一个参数. 函数. 将第二个参数中的每一个元素传给函数. 函数如果返回True, 留下该元素.# print("__iter__" in dir(ll))# print("__next__" in dir(ll))# print(list(ll))
lst = [ {‘id‘:1, ‘name‘:‘alex‘, ‘age‘:18}, {‘id‘:2, ‘name‘:‘taibai‘, ‘age‘:58}, {‘id‘:3, ‘name‘:‘wusir‘, ‘age‘:38}, {‘id‘:4, ‘name‘:‘ritian‘, ‘age‘:48}, {‘id‘:5, ‘name‘:‘女神‘, ‘age‘:18} ]
print(list(filter(lambda dic: dic[‘age‘]>40, lst)))
# lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,23,23,4,52,35,234,234,234,234,234,23,4]# it = map(lambda i: i * i, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器# print(list(it)) # lst1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]# lst2 = [ 2, 4, 6, 8]# print(list(map(lambda x, y:x+y, lst1, lst2))) # 如果函数中有多个参数. 后面对应的列表要一一对应
# import sys# sys.setrecursionlimit(10000) # 可以调整递归深度. 但是不一定能跑到这里# def func(count):# print("我是谁,我在哪里"+str(count))# func(count+1)# func(1)
# while 1:# a = 10# print("哈哈")
# 遍历树形结构# import os# filePath = "d:\sylar\python_workspace"## def read(filePath, n):# it = os.listdir(filePath) # 打开文件夹# for el in it:# # 拿到路径# fp = os.path.join(filePath, el) # 获取到绝对路径# if os.path.isdir(fp): # 判断是否是文件夹# print("\t"*n,el)# read(fp, n+1) # 又是文件夹. 继续读取内部的内容 递归入口# else:# print("\t"*n,el) # 递归出口## read(filePath, 0)
# lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,234,345,456,567,678,789,1111]# n = 567# left = 0# right = len(lst) - 1# count = 1 #用于查看了几次# while left <= right:# middle = (left + right) // 2# if n > lst[middle]:# left = middle + 1# elif n < lst[middle]:# right = middle - 1# else:# print(count)#用于查看了几次# print("存在")# print(middle)# break# count = count + 1#用于查看了几次# else:# print("不存在")# lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,234,345,456,567,678,789,1111]## def binary_search(left, right, n):# middle = (left + right)//2# if left > right:# return -1# if n > lst[middle]:# left = middle + 1# elif n < lst[middle]:# right = middle - 1# else:# return middle# return binary_search(left, right, n)# print(binary_search(0, len(lst)-1, 65) )### def binary_search(lst, n):# left = 0# right = len(lst) - 1# middle = (left + right) // 2# if right <= 0:# print("没找到")# return# if n > lst[middle]:# lst = lst[middle+1:]# elif n < lst[middle]:# lst = lst[:middle]# else:# print("找到了")# return# binary_search(lst, n)# binary_search(lst, 65)#
原文地址：https://www.cnblogs.com/Selbst/p/11968403.html