Python常用内置函数整理(lambda,reduce,zip,filter,map)
匿名函数lambda
lambda argument1,argument2,...argumentN :expression using arguments
1、lambda是一个表达式,而不是一个语句。
因为这一点,lambda可以出现在python语法不允许def出现的地方---例如,在一个列表常量中或者函数调用的参数中。
2、lambda 的主体是一个单个的表达式,而不是一个代码块。
lambda是一个为编写简单的函数设计的,而def用来处理更大的任务。
例如:
- lambda表示式写法:
f=lambda x,y,z:x+y+z- print(f(2,3,4))
- 打印结果:
- 9
- 函数写法:
- def f(x,y,z):
return x+y+z- print(f(2,3,4))
- 打印结果:
- 9
- lambda表示式写法:
foo=lambda a='lll',b='que',c='rade':a+b+c- print(foo('mas'))
- 打印结果:
- masquerade
- 函数写法:
- def foo(a='lll',b='que',c='rade'):
return a+b+c- print(foo('mas'))
- 打印结果:
masquerade
- l=[lambda x:x**2,lambda x:x**3,lambda x:x**4]
- for f in l:
- print(f(2))
- 打印结果:
- 4
- 8
- 16
- print(l[1](3))
- 打印结果:
27
嵌套的lambda
- 式一:
def foo(x):- return (lambda y:x+y)
- bar=foo(99)
- print(bar(2))
- 打印结果:101
- 式二:
foo=lambda x:(lambda y:x+y)
bar=foo(99)
print(bar(2))- 式三:
- print((lambda x:(lambda y:x+y)(99))(2))
打印结果:
101
filter函数
filter函数会对指定序列执行过滤操作。
定义:filter(function or None, sequence) ->iterator
filter函数会对序列参数sequence中的每个元素调用function函数,最后返回的结果包含调用结果为True的元素。
返回可迭代对象,需要list调用来显示所有结果。
- def f(x):
- if x>20:
- return True
- else:
- return False
- l1=[2,8,15,22,36]
- print(filter(f,l1))
- l2=filter(f,l1)
- print(l2.__next__()) #22
- print(l2.__next__()) #36
- print(l2.__next__()) #StopIteration
- #或者我们可以使用for循环遍历过滤器l2:
- for i in l2:
- print(i)
- 打印结果:
- 22
- 36
- print(list(filter(lambda x:x>0,range(-5,5)))) #[1, 2, 3, 4]
- print(list(filter(None,[1,2,3,4,5]))) #[1, 2, 3, 4, 5]
map(func,iter1,iter2)函数-> iterator
通过定义可以看到,这个函数的第一个参数是一个函数,剩下的参数是一个或多个序列,返回值是一个迭代器。
function可以理解为是一个一对一或多对一函数,map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数,返回包含每次function函数返回值的迭代器。
返回可迭代对象,需要调用list来显示所有结果。
- def f(x,y):
- return (x,y)
- l1 = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 ]
- l2 = [ 'Sun', 'M', 'T', 'W', 'T', 'F', 'S' ]
- l3=map(f,l1,l2)
- # print(l3) #<map object at 0x0000000002301470>
- print(list(l3)) #[(0, 'Sun'), (1, 'M'), (2, 'T'), (3, 'W'), (4, 'T'), (5, 'F'), (6, 'S')]
- def f2(x):
- return x**2
- print(list(map(f2,l1))) #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36]
- def f3(x,y):
- return x*2,y*2
- print(list(map(f3,l1,l2))) #[(0, 'SunSun'), (2, 'MM'), (4, 'TT'), (6, 'WW'), (8, 'TT'), (10, 'FF'), (12, 'SS')]
- print(list(map(lambda x: x + 2, [1, 2, 3]))) #[3, 4, 5]
- print(list(map(pow,[1,2,3],[2,3,4]))) #[1, 8, 81]
- #pow(x,y)是计算x的y次幂(方)
reduce函数
在Python 3里,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,用的话要先引入:即functools.reduce(function,sequence,initial)
reduce函数会对参数序列中元素进行累积。
定义:
function参数是一个有两个参数的函数,reduce依次从iterable中取一个元素,和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
第一次调用function时,如果提供initial参数,会以iterable中的第一个元素和initial作为参数调用function,否则会以iterable中的前两个元素做参数调用function。
等价于:
- def reduce(function, iterable, initializer=None):
- it = iter(iterable)
- if initializer is None:
- value = next(it)
- else:
- value = initializer
- for element in it:
- value = function(value, element)
- return value
示例:
- import functools
- print(functools.reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4])) #10
- print(functools.reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],10)) #20
- print(functools.reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4])) #24
- ##############
- 如果没有initial参数,这么算:(((1+2)+3)+4)
- 如果有initial参数,这么算: ((((10+1)+2)+3)+4)
注意:function函数不能为None,function必须是有2个参数的函数。
zip函数
定义:zip([seql, ...])接受一系列可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。
- print(list(zip([1,2,3],[11,22,33]))) #两个列表长度一致
- #[(1, 11), (2, 22), (3, 33)]
- print(list(zip([1,2,3],[11,22,33,44,55]))) #两个列表长度不一致,以短的为准
- #[(1, 11), (2, 22), (3, 33)]
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