常用函数-filter、map、reduce、sorted
常用函数
- filter
- map
- reduce
- sorted和列表自带sort
- 待续。。。
一、filter函数
1.说明
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filter对象(一个迭代器)。
filter(...)
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
2.使用
(1)返回列表中所有基数
################### 方式一 ###################
# 函数,返回True/False
def is_odd(x):
return x % 2 == 1 # 可迭代对象
l = [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17] print(list(filter(is_odd,l))) # l中的元素逐个导入is_odd进行T/F判断
# [1, 7, 9, 17] ################### 方式二 lambda函数 ###################
l = [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]
print(list(filter(lambda x:x%2==1,l)))
# [1, 7, 9, 17] ################### 方式三 ###################
# 等价于
new_l = []
for item in l:
if is_odd(item):
new_l.append(item)
print(new_l)
# [1, 7, 9, 17]
(2)删除 None 或者空字符串
################### 方式一 ###################
# 函数,返回True/False
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0 # 可迭代对象
l = ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'] print(list(filter(is_not_empty,l))) # l中的元素逐个导入is_not_empty进行T/F判断
# ['test', 'str', 'END'] ################### 方式二 ###################
l = ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']
print(list(filter(lambda x:x and len(x.strip()) > 0,l)))
# ['test', 'str', 'END'] ################### 方式三 ###################
# 等价于
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0 l = ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']
new_l = []
for item in l:
if is_not_empty(item):
new_l.append(item)
print(new_l)
# ['test', 'str', 'END']
二、map函数
1.说明
Python中的map函数应用于每一个可迭代的项,返回的是一个结果迭代器。如果有其他的可迭代参数传进来,map函数则会把每一个参数都以相应的处理函数进行迭代处理。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为map对象返回。
map(...)
map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
2.使用
(1).把列表中数字转换为其平方
# 把列表中数字转换为其平方
################### 方式一 ###################
l = [1,2,3,4,5,6,7,8]
def pow(x):
return x ** 2 print(list(map(pow,l)))
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] ################### 方式二 lambda函数 ###################
l = [1,2,3,4,5,6,7,8]
print(list(map(lambda x: x ** 2, l)))
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] ################### 方式三 ###################
l = [1,2,3,4,5,6,7,8]
new_l = []
for item in l:
new_l.append(item ** 2)
print(new_l)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
(2).多个列表转换
l1 = [1,2,3,4,5,6,7] # 7 个元素
l2 = [2,3,4,5,6,7] # 6 个元素
l3 = [100,100,100,100] # 4 个元素 print(list(map(lambda x,y,z:x**2 + y + z,l1,l2,l3)))
# [103, 107, 113, 121] # 按最少个数
三、reduce函数
1.说明
对sequence中的item顺序迭代调用function,函数必须要有2个参数。要是有第3个参数,则表示初始值,可以继续调用初始值,返回一个值。
reduce(...)
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
2.使用
(1)求list的和
# 求list的和
################### 方式一 ###################
from functools import reduce
def mysum(x,y):
return x+y print(reduce(mysum,range(1,11)))
# 55(注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)
print(reduce(mysum,range(1,11),100))
# 155(注:100+1+2+3+4+5+6+7+8+9+10) ################### 方式二 lambda ###################
print(reduce(lambda x,y:x+y,range(1,11)))
# 55(注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)
print(reduce(lambda x,y:x+y,range(1,11),100))
# 155(注:100+1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)
# 100是初始值
print(reduce(lambda x,y:x+y,["a","b","c"],"z")) # zabc "z"是初始值
################### 方式三 lambda ###################
print(sum(range(1,11)))
# # 或for循环逐个相加
# 略
四、sorted函数和list自带的sort
1.说明
2.使用
(1)列表排序
# 需要一个排序好的副本,同时保持原有列表不变,怎么实现呢?
################### 方式一 sort ###################
l1 = [4, 6, 2, 1, 7, 9]
l2 = l1[:]
l2.sort()
print(l1)
# [4, 6, 2, 1, 7, 9]
print(l2)
# [1, 2, 4, 6, 7, 9] ################### 方式二 sorted ###################
# sorted函数返回的是list
l1 = [4, 6, 2, 1, 7, 9]
l2 = sorted(l1) # l1不受影响
print(l1)
# [4, 6, 2, 1, 7, 9]
print(l2)
# [1, 2, 4, 6, 7, 9]
(2).无视大小写排序,借助map函数
l1=['This','is','a','Boy','!']
l2 = sorted(map(lambda x:x.lower(),l1))
print(l1)
# ['This', 'is', 'a', 'Boy', '!']
print(l2)
# ['!', 'a', 'boy', 'is', 'this']
(3).reverse=True,revered函数
True为倒序排列,False为正序排列
################### 方式一 sort ###################
l1 = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]
l2 = l1[:]
l1.sort()
print(l1)
# ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']
l2.sort(reverse=True)
print(l2)
# ['mmm', 'mm', 'mm', 'm'] ################### 方式二 sorted ###################
l1 = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]
print(sorted(l1))
# ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']
print(sorted(l1,reverse=True))
# ['mmm', 'mm', 'mm', 'm'] ################### 方式三 reversed ###################
l1 = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm' ]
print(list(reversed(l1)))
# ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']
print(l1) # 对l1无影响
# ['mmm', 'mm', 'mm', 'm']
(4).key
类似于map,把迭代对象的元素逐个放到key对应的函数,返回一个值进行排序
# 列表按照其中每一个值的绝对值排序
l1 = [1,3,5,-2,-4,-6]
l2 = sorted(l1,key=abs) # 方式一
print(l2)
# [1, -2, 3, -4, 5, -6]
l1.sort(key=abs) # 方式二
print(l1)
# [1, -2, 3, -4, 5, -6] # 列表按照每一个元素的len排序
l1 = [[1,2],[3,4,5,6],(7,),'']
l2 = sorted(l1,key=len)
print(l2)
# [(7,), [1, 2], '123', [3, 4, 5, 6]]
l1.sort(key=len)
print(l1)
# [(7,), [1, 2], '123', [3, 4, 5, 6]] #将列表中的每个元素变为小写,再按每个元素中的每个字母的ascii码从小到大排序
l1 = ['CCC', 'bb', 'ffff', 'z']
l2 = sorted(l1,key = str.lower )
print(l2)
# ['bb', 'CCC', 'ffff', 'z']
l1.sort(key = str.lower)
print(l1)
# ['bb', 'CCC', 'ffff', 'z'] #自定义函数排序,lastchar为函数名,这个函数返回列表e中每个元素的最后一个字母
def lastchar(s):
return s[-1]
l1 = ['abc','b','AAz','ef']
l2 = sorted(l1,key=lastchar)
print(l2)
# ['b', 'abc', 'ef', 'AAz']
l1.sort(key=lastchar)
print(l1)
# ['b', 'abc', 'ef', 'AAz'] #自定义函数按列表f中字典的age从小到大排序
l1 = [{'name':'abc','age':20},{'name':'def','age':30},{'name':'ghi','age':25}]
def age(s):
return s['age']
# 方式一
l2 = sorted(l1,key = age)
print(l2)
# [{'name': 'abc', 'age': 20}, {'name': 'ghi', 'age': 25}, {'name': 'def', 'age': 30}]
# 方式二
l3 = sorted(l1,key = lambda x:x['age'])
print(l3)
# [{'name': 'abc', 'age': 20}, {'name': 'ghi', 'age': 25}, {'name': 'def', 'age': 30}]
# 方式三
l1.sort(key=age)
print(l1)
常用函数-filter、map、reduce、sorted的更多相关文章
- Python 内置函数&filter()&map()&reduce()&sorted()
常用内置函数 Python 2.x 返回列表,Python 3.x 返回迭代器 在进行筛选或映射时,输出的结果是一个数组,需要list帮助. 如:print(list(map(lambda x:x+1 ...
- 高阶函数 filter map reduce
const app=new Vue({ el:'#app', data:{ books:[{ id:1, name:"算法导论", data: '2006-1', price:39 ...
- [py][lc]python高阶函数(匿名/map/reduce/sorted)
匿名函数 - 传入列表 f = lambda x: x[2] print(f([1, 2, 3])) # x = [1,2,3] map使用 传入函数体 def f(x): return x*x r ...
- Python内置函数filter, map, reduce
filter.map.reduce,都是对一个集合进行处理,filter很容易理解用于过滤,map用于映射,reduce用于归并. 是Python列表方法的三架马车. 1. filter函数的功能相当 ...
- python关于list的三个内置函数filter(), map(), reduce()
''' Python --version :Python 2.7.11 Quote : https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html#m ...
- Python的函数式编程: map, reduce, sorted, filter, lambda
Python的函数式编程 摘录: Python对函数式编程提供部分支持.由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言. 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码 ...
- Python2.7学习笔记-定义函数、filter/map/reduce/lambda
我把写的代码直接贴在下面了,注释的不是很仔细,主要是为了自己复习时方便查找,并不适合没有接触过python的人看,其实我也是初学者. #定义函数 def my_abs(x): if x>=0: ...
- Python学习(五)函数 —— 内置函数 lambda filter map reduce
Python 内置函数 lambda.filter.map.reduce Python 内置了一些比较特殊且实用的函数,使用这些能使你的代码简洁而易读. 下面对 Python 的 lambda.fil ...
- Python之匿名函数(filter,map,reduce)
参考博客:Python匿名函数详解--http://blog.csdn.net/csdnstudent/article/details/40112803 Python内建函数之——filter,map ...
随机推荐
- CentOS7.2安装mysql
1. 下载Mysql yum包 http://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/ 复制链接使用wget下载 wget http://repo.mysql.com/mys ...
- JIRA使用方法,简易图解
我们公司要用版本控制(SVN)和过程管理(JIRA)相配合开发软件,所以两个都得用喽! JIRA是集项目计划.任务分配.需求管理.错误跟踪于一体的商业软件.JIRA创建的问题类型包 ...
- Linux Shell常用技巧(六)
十二. 行的排序命令sort: 1. sort命令行选项: 选项 描述 -t 字段之间的分隔符 -f 基于字符排序时忽略大小写 -k 定义排序的域字段,或者是基于域字段的部分数据进行排序 - ...
- ios学习路线—Objective-C(属性修饰符)
readonly: 此标记说明属性是只读的,默认的标记是读写,如果你指定了只读,在@implementation中只需要一个读取器.或者如果你使用@synthesize关键字,也是有读取器方法被解析. ...
- ORM增删改查(django)
单表操作: 一.添加 (1)方式一 from mysite.models import * def add(request): book= Book(name="python" ...
- Linux下onvif客户端关于ipc摄像头的搜索
设备搜索:要访问一个IPC摄像头,或者说要调用IPC摄像头提供的WEB服务接口,就要先知道其IP地址,这就是设备发现的过程,或者叫设备搜索的过程.IPC摄像头用的是239.255.255.250(端口 ...
- [笔记] FMX 在 iOS 平台主窗体 DoubleTap 手势,要慎用!
最近得到用户的反馈,说 iOS 平台下的按钮操作怪怪的,按快点没反应(同一个按钮连续快按二下),需要按一下后等 0.3 秒后,才有反应.得到这个讯息后,检查了其它的平台 Windows , Andro ...
- 3.Functions-函数(Dart中文文档)
初次翻译,部分内容并非按字面翻译,是按本人理解进行了内容重组.如有错误望指正. Dart是完全的面向对象的语言,甚至函数也是一个Function类型的对象.这意味着函数可以赋值给变量或者作为函数的参数 ...
- 如何在mac上运行vue项目
使用终端安装Vue运行环境 1.安装 Homebrew Homebrew 是osx下面最优秀的包管理工具,没有之一.先在终端查看是否已安装brew brew -v 如果返回 Homebrew 的版本号 ...
- 简单的firebird插入速度测试
Firebird3.0 插入1万条Guid,不带事务:5500ms 插入1万条Guid,带事务:2300ms mssql2008 插入1万条Guid,不带事务:1400ms 插入1万条Guid,带事务 ...