案例五:求两个列表元素的和,返回新列表lt1 = [1,2,3,4]lt2 = [5,6]效果:[6,8,10,12] lt1=[1,2,3,4] lt2=[5,6] print(list(map(lambda x,y:x+y,lt1,lt2))) 案例六:求字符串中每个单词的长度效果:[7,2,8]content = 'Welcome To ShangHai'#切割是关键,因为一切就是列表了,按照什么切呢?直接split()切 content='Welcome To ShangHai' wor…

总结:高阶函数以及匿名函数之间的配合使用 from functools import reduce #模块一:lambda和filter的结合使用 #lt = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] --> [3,6,9]] lt = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(list(filter(lambda x:x%3==0,lt))) #模块二:lambda和map的结合使用 #容器/序列对象:range对象 mo=map(lambda x:x**2,range(5)) pri…

1.lt = ['sdfasdfa', 'ewqrewrewqr', 'dsafa12312fdsafd', 'safsadf'] --> 得到长度列表2.tp = ('TOM', 'Lilei', 'JAck', ‘HanmeiMeI’) --> 得到列表(所有元素的首字母大写)3.lt1 = [1,2,3,4]lt2 = [5,6,7,8]计算得到:lt1[0]lt2[0] + lt1[1]lt2[1] + ... 15 + 26 +最终得到累加以后的值 from functools im…

高阶函数之:filter函数:过滤数据的,最终返回一个惰性序列对象(filter对象,迭代器对象)解释:filter的意思:在计算机领域中我们都称为过滤器格式:filter(fn,lsd):参数和map.reduce一样理解功能:将lsd中的每一个元素都给到fn函数如果fn函数的返回值为True,那么就保留这个元素到filter对象中如果fn函数的返回值为False,那么就舍弃这个元素,不会保留到filter对象中最终filter函数执行完毕了,返回给程序一个filter对象(迭代器对象) im…

一.map/reduce 1.map() map(f,iterable),将一个iterable对象一次作用于函数f,并返回一个迭代器. >>> def f(x): #定义一个函数 ... return x*x ... >>> L = list(range(10))#生成一个列表,它是 Iterable >>> map(f,L) #调用map函数 <map object at 0x000001AB00C1AC18> >>>…

初学 Python(十二)--高阶函数 初学 Python,主要整理一些学习到的知识点,这次是高阶函数. #-*- coding:utf-8 -*- ''''' 话说高阶函数: 能用函数作为参数的函数 称为高阶函数 ''' #函数作参 def f(x): return x*x #map函数为内置函数,意思为将第二个参数的list作用到f函数中 #最后的结果为一个list print map(f,[1,2,3,4,5]) #reduce函数为内置函数,意思将第二参数的序列作用到add函数值 #将结…

1.高阶函数: 特点:函数的形参位置必须接受一个函数对象 分类学习: 1).map(fn,lsd1,[lsd2...]): 参数一:fn --> 函数对象 参数二:lsd1 --> 序列对象(字符串.列表.range...) 功能: 将fn函数作用于lsd1中的每一个元素上, 将每次执行的结果存入到一个map对象中返回: [注意]得到的这个map对象是一个迭代器对象 需求:lt = ['1','2','3','4','5'] --> [1,2,3,4,5] map(int,lt):执行过…

一.map/reduce map map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次 作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. reduce reduce把 结果 继续 和序列 的 下一个元素 做 累积计算 str ===> int filter() Python内建的 filter()函数用于过滤序列. filter():接收一个函数和一个序列.和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后 根据返回值是Tru…

函数式编程 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算. 我们首先要搞明白计算机(Computer)和计算(Compute)的概念. 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种…

原文:https://www.cnblogs.com/chenwolong/p/reduce.html 函数式编程 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算. 我们首先要搞明白计算机(Comp…