map的用法

  1. def fn(x):
  2. return x*2
  3. L1 = [1,2,3,4,5,6]
  4. L2 = list(map(fn,L1))
  5. L2
  1. [2, 4, 6, 8, 10, 12]

通过上面的运行,可以知道map就是把一个数组内所有的元素都执行map加入的方法。

用法如下 map(方法,数组)

reduce的用法

先看例子

  1. from functools import reduce
  2. def add(x,y):
  3. return x + y
  4. L1 = [1,2,3,4,5,6]
  5. L2 = reduce(add,L1)
  6. L2
  1. 21

通过上面的例子,直观的来看,我们可以发现reduce和map方法有一些不一样。

  1. map是python自带的函数,而reduce需要引入functools
  2. map 返回的是一个map对象,而reduce是返回的一个数字
  3. map函数需要一个参数,而reduce的参数需要两个。

map是对一个集合中的每个元素执行指定的方法。而reduce则是依次对集合的元素调用指定的方法。先把前两个参数执行reduce以后形成的返回之作为第一个参数,再和第三个参数形成返回值,依次执行。

filter函数

filter则是对集合的每个元素执行一次判断,能让filter指定的函数返回真值则返回,否则则不出现在返回集合中。

  1. def fn(x):
  2. return x%2 ==0
  3. L1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]
  4. F1 = filter(fn,L1)
  5. print(F1)
  6. print(list(F1))
  1. <filter object at 0x7f1d38369358>
  2. [2, 4, 6, 8]

sorted

顾名思义排序。用法如下

  1. sorted(集合,key=排序的算法,reverse=True) #reverse=True如果添加反向排序

返回函数(闭包)

  1. def fn(x):
  2. def add(y):
  3. return x + y
  4. return add
  5. a = fn(5)
  6. a(6)
  1. 11

需要注意的是闭包的代码是到最后执行a(6)的时候,才调用了函数里面的执行。举个例子

  1. def fn():
  2. rs = []
  3. for i in range(4):
  4. def sub():
  5. return i
  6. rs.append(sub)
  7. return rs
  8. a,b,c,d = fn()
  9. print(a())
  10. print(b())
  11. print(c())
  12. print(d())
  1. 3
  2. 3
  3. 3
  4. 3

从上面的例子中,我们如果没有理解到返回的函数是在最后加上括号的时候才调用,可能以为返回之是0,1,2,3



但是实际上def sub()里面的内容一直都没执行,但是外面的i 一直到了3.当调用a()的时候。开始执行。所以如上面的返回结果。

  1. def efn():
  2. i = 1
  3. def sub():
  4. i = i + 1
  5. return i
  6. return sub
  7. t = efn()
  8. t()
  1. ---------------------------------------------------------------------------
  2. UnboundLocalError Traceback (most recent call last)
  3. <ipython-input-15-7574f0a729df> in <module>()
  4. 7
  5. 8 t = efn()
  6. ----> 9 t()
  7. <ipython-input-15-7574f0a729df> in sub()
  8. 2 i = 1
  9. 3 def sub():
  10. ----> 4 i = i + 1
  11. 5 return i
  12. 6 return sub
  13. UnboundLocalError: local variable 'i' referenced before assignment

上面的报错,需要引入关键词nonlocal 如下:

  1. def efn():
  2. i = 1
  3. def sub():
  4. #关键字
  5. nonlocal i
  6. i = i + 1
  7. return i
  8. return sub
  9. t = efn()
  10. print(t())
  11. print(t())
  1. 2
  2. 3

匿名函数

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

通过上面的式子我们简单可以看到lambda函数或者匿名函数的意义

  1. f = lambda x,y:x + y
  2. f(5,6)
  1. 11

我们大概可以看到lambda函数的:前面相当于参数,后面的是返回数值

装饰器

我的理解类似java中的AOP或者.net中的面向切片编程

  1. '''比如调用一个方法的时候,我们期望另外一个方法也被调用。比如我们执行一个操作,期望不改变任何代码,就可以打印出来这个方法的日志'''
  2. def log(func):
  3. def wraper(*args,**kw):
  4. print(func.__name__+' is call to log')
  5. return func(*args,**kw)
  6. return wraper
  7. @log
  8. def fn():
  9. print('this is fn')
  10. fn()
  1. fn is call to log
  2. this is fn
  1. ''' 如果我们希望往log里面传递参数'''
  2. def log(text):
  3. def decorator(func):
  4. def wraper(*args,**kw):
  5. print(func.__name__+' is call to log ' + text)
  6. return func(*args,**kw)
  7. return wraper
  8. return decorator
  9. @log('hello')
  10. def fn():
  11. print('fn')
  12. fn()
  13. fn.__name__
  1. fn is call to log hello
  2. fn
  3. 'wraper'

fn的名称发生了改变,要保持不变,需要@functools.wraps(func)

  1. ''' 如果我们希望往log里面传递参数'''
  2. import functools
  3. def log(text):
  4. def decorator(func):
  5. @functools.wraps(func)
  6. def wraper(*args,**kw):
  7. print(func.__name__+' is call to log ' + text)
  8. return func(*args,**kw)
  9. return wraper
  10. return decorator
  11. @log('hello')
  12. def fn():
  13. print('fn')
  14. fn()
  15. fn.__name__
  1. fn is call to log hello
  2. fn
  3. 'fn'

以上的内容参考学习 廖学峰的学习网站


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