day14内置函数作业详解

day14题目

day14作业及默写

1，整理今天所学内容，整理知识点，整理博客。

2，画好流程图。

3，都完成的做一下作业（下面题都是用内置函数或者和匿名函数结合做出）：

4，用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb

name=['oldboy','alex','wusir']

5，用map来处理下述l，然后用list得到一个新的列表，列表中每个人的名字都是sb结尾

l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]

6，用filter来处理,得到股票价格大于20的股票名字

shares={
   	'IBM':36.6,
   	'Lenovo':23.2,
  	'oldboy':21.2,
    'ocean':10.2,
	}

7,有下面字典，得到购买每只股票的总价格，并放在一个迭代器中。

结果：list一下[9110.0, 27161.0,......]

portfolio = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]

8,还是上面的字典，用filter过滤出单价大于100的股票。

9,有下列三种数据类型，

	l1 = [1,2,3,4,5,6]
	l2 = ['oldboy','alex','wusir','太白','日天']
	tu = ('**','***','****','*******')

写代码，最终得到的是（每个元祖第一个元素>2,第三个至少是4个）

[(3, 'wusir', ''), (4, '太白', '****')]这样的数据。

10,有如下数据类型：

	lst1 = [ {'sales_volumn': 0},
     		{'sales_volumn': 108},
     		{'sales_volumn': 337},
     		{'sales_volumn': 475},
     		{'sales_volumn': 396},
     		{'sales_volumn': 172},
     		{'sales_volumn': 9},
     		{'sales_volumn': 58},
     		{'sales_volumn': 272},
     		{'sales_volumn': 456},
     		{'sales_volumn': 440},
     		{'sales_volumn': 239}]

将lst1按照列表中的每个字典的values大小进行排序，形成一个新的列表。

点击查看详细内容

4.
name = ['oldboy','alex','wusir']
m = map(lambda x:x+'_sb',name)
print(list(m))
l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]

m = map(lambda x:x['name']+'sb',l)

print(list(m))
shares={

'IBM':36.6,

'Lenovo':23.2,

'oldboy':21.2,

'ocean':10.2,

}
f = filter(lambda x:shares[x]>20,shares)

dic = {i:shares[i] for i in f}

print(dic)
portfolio = [

{'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},

{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},

{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},

{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},

{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},

{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]
m = map(lambda x:x['shares']*x['price'],portfolio)

print(list(m))
portfolio = [

{'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},

{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},

{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},

{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},

{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},

{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]

f = filter(lambda x:x['price']>100,portfolio)

print(list(f))
l1 = [1,2,3,4,5,6]

l2 = ['oldboy','alex','wusir','太白','日天']

tu = ('','','','****')
m = map(lambda x,y,z:(x,y,z),l1,l2,tu)		#s = zip(l1,l2,tu)也可以

f = filter(lambda x:x[0]>2 and x[2]>=''4,m)

print(list(f))
lst1 = [

{'sales_volumn': 0},

{'sales_volumn': 108},

{'sales_volumn': 337},

{'sales_volumn': 475},

{'sales_volumn': 396},

{'sales_volumn': 172},

{'sales_volumn': 9},

{'sales_volumn': 58},

{'sales_volumn': 272},

{'sales_volumn': 456},

{'sales_volumn': 440},

{'sales_volumn': 239},

]
s = sorted(lst1,key=lambda x:x['sales_volumn'])

print(list(s))