不知哪儿看到一个说法,大概是当map的函数参数可以直接引用一个已有的函数变量时(比如内建函数int,str之类的),用map更优美些,否则还是用列表解析更直观和快速. 我同意此说法. 昨天在写一个函数时,最开始用的是map: def process_messages(arr,msgs,mode): return map(lambda msg:process_message(arr,msg,mode),msgs) 可以看到,那个lambda显得笨拙而庞大.今天起来转念一想,用列表解析不是更好么:…

python利用or在列表解析中调用多个函数.py """ python利用or在列表解析中调用多个函数.py 2016年3月15日 05:08:42 codegay """ '''有时候我会在列表解析中write文件, 或者调用print显示输出,不是为了收集结果, 而是因为能省代码行数''' #代码例子1 with open("a.txt","w+") as f: [print(str(r)) for…

Python列表解析 l = ["egg%s" %i for i in range(100) if i > 50] print(l) l= [1,2,3,4] s = 'hello' l1 = [(num,s1) for num in l for s1 in s] print(l1) l1 =[] for num in l: for s1 in s: t = (num,s1) l1.append(t) print(l1) import os g = os.walk('D:\\te…

python列表解析补充: # 补充: f = [x + y for x in 'ABCDE' for y in '1234567'] print(f) test = [] for x in 'ABCDE': for y in '1234567': test.append(x+y) print(test) 这是一个双重循环的例子,具体的语法:x+y是你循环的所操作的语句块,后接的第一个for是第一层for循环,第个for是第二层的for循环…

列表解析,主要用于动态创建列表 本篇主要说一下,lambda.map().和filter()同列表解析语句之间结合的用法 列表解析的基本语法为:[expr for iter_var in iterable] 这个语句的核心是for循环,他迭代iterable对象的所有条目.前面的expr应用于序列的每个成员,最后的结果值是表达式产生的列表. 1. 基础使用 来一段示例吧 在idle中进行测试: >>> [i for i in range(0,8)] [0,1,2,3,4,5,6,7] 其…

译者按: 鲁迅曾经说过,学习JavaScript最好方式莫过于敲代码了! 原文: Master Map & Filter, Javascript’s Most Powerful Array Functions 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习. 这篇文章面向那些已经熟练使用for循环,但对Array.map和Array.filter并没有特别理解的开发者.本文将会手把手去实现这两个函数,来深入理解它们的工作原理. Arra…

列表解析作为动态创建列表的强大工具,值得学习. 列表解析技术之前的状况--函数式编程. lambda.filter(), map() enumerate, sorted, any, all, zip 等等. 举例:list_a经过lambda函数过滤后得到列表list_b list_a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] list_b = list(filter(lambda x: x > 3, list_a)) print(list_b) 结果: [4, 5, 6] 列表解析: 基本语法…

filter操作是函数式编程中对集合的重要操作之一,其作用是从原集合中筛选符合条件的条目,组成一个新的集合. 这在我们日常编程中是非常常见的操作.我们通常的做法是通过循环语句来处理. 而使用filter方法会非常方面. 我们下面看python中的例子: 我们需求是从一个列表中筛选满足条件的条目,我们先用传统的循环语句来处理 >>> scores = [55, 80, 83, 64, 91, 100, 90, 79] >>> for score in scores: ..…

参考: Python3 数据结构 | 菜鸟教程 列表推导式 列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径.通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素,用其获得的结果作为生成新列表的元素,或者根据确定的判定条件创建子序列. 每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式,然后有零到多个 for 或 if 子句.返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表.如果希望表达式推导出一个元组,就必须使用括号. 这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表: ] *x for…

如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(List comprehensions)和生成表达式(generator expression) (1)list comprehension [expr for iter_var in iterable ] or [expr for iter_ in iterable if cond_expr] l1=[1,2,3,4,5] [x+1 for x in l1] [2, 3, 4, 5, 6] [x-1 for…

列表解析 根据已有列表,高效创建新列表的方式. 列表解析是Python迭代机制的一种应用,它常用于实现创建新的列表,因此用在[]中. 语法: [expression for iter_val in iterable] [expression for iter_val in iterable if cond_expr] 实例展示: 要求:列出1~10所有数字的平方 #################################################### 1.普通方法: >>>…

如果要获得一个(元素为整数的)列表里面的偶数,很容易想到列表解析: [i for i in nums if i%2==0] 但是如果要使列表的长度不变,让奇数用0来填充,可能你会直接写: [i for i in nums if i%2==0 else 0] 那就错了,这是lambda函数的写法,拿到这边就有问题了. 但是有两种方法实现: 首先使用lambda来定义一个f,再将f作用在每个i上: f = lambda x: x if x%2==0 else 0 [f(i) for i in num…

python笔记_列表解析 相比于for循环,列表解析的语法是由底层c语言实现的,它和使用for循环遍历pyobject对象相比,性能会有很大的提升. 无条件子句的列表解析式 In [2]: [2*i for i in range(4)] Out[2]: [0, 2, 4, 6] 带条件子句的列表解析式 In [13]: [i if i%2==0 else -1 for i in range(7)] Out[13]: [0, -1, 2, -1, 4, -1, 6] In [14]: [i fo…

''' 分析: 1.列表解析:迭代机制的一种应用 语法: [expression for iter_val in iterable] [expression for iter_val in iterable if cond_expr] 2.zip函数:以可迭代的对象作为参数,将对应元素打包成一个元组,形如:zip([a,b],[c,d])→[(a,c),(b,d)] dict函数:可以以可迭代方式创建字典,形如:dict([(a,b),(c,d)])→{a:b,c:d} ''' A0 = dic…

#!/usr/bin/python#5!+4!+3!+2!+1! #give 3 return 3*2*1def jiechen(n): N = map(lambda x:x+1,range(n)) f = reduce(lambda x,y:x*y,N) return f #give 5 return [1,2,3,4,5] def create_range(num): range_list = map(lambda x:x+1,range(num)) return range_list de…

什么是函数式编程? 与面向对象编程(Object-oriented programming)和过程式编程(Procedural programming)并列的编程范式. 最主要的特征是,函数是第一等公民,可以定义在函数内外,作为函数参数或返回值,函数的组合. 强调将计算过程分解成可复用的函数,典型例子就是map方法和reduce方法组合而成 MapReduce 算法. 只有纯的.没有副作用的函数,才是合格的函数. 知乎-什么是函数式编程思维? 函数式编程与命令式编程最大的不同其实在于: 函数式编…

map函数 将流中的每⼀个元素 T(入参) 映射为 R(返回值)(类似类型转换)    类似遍历集合,对集合的每个对象做处理.场景:转换对象,如javaweb开发中集合⾥⾯的DO对象转换为DTO对象 List<UserDTO> userDTOList = list.stream().map(obj->{ UserDTO userDTO = new UserDTO(obj.getId(),obj.getName()); return userDTO;        }).collect(C…

正则表达式 [i for i in ['1232','233','22'] if re.match('^233$', i)]   return  ['233']…

Python内建了map()/reduce()/filter()函数. 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()把一个函数作用在一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) filter()函数用于过滤序列,接收…

在学习python的过程中,无意中看到了函数式编程.在了解的过程中,明白了函数与函数式的区别,函数式编程的几种方式. 函数定义:函数是逻辑结构化和过程化的一种编程方法. 过程定义:过程就是简单特殊没有返回值的函数. 函数式编程定义:先定义一个数学函数,然后按照这个数学模型用编程语言去实现它. 1. 函数式编程实现的目的:可以使程序员写出更为精确和高效的代码. 2. 函数式编程的优势:在以函数式风格写代码时,函数应该设计成没有其他副作用.函数接收参数并生成输出而不保留任何状态或修改任何不反映在返回…

今天周日,白天在学习,晚上更新一些笔记,希望对大家能更好的理解.学习python~ lambda函数,也就是大家说的匿名函数.它没有具体的名称,也可以叫做一句话函数,我觉得也不过分,大家看下代码,来体会下一句话函数(lambda). 它的格式: 关键字lambda 后面是参数,可以是一个或多个.紧接冒号,然后后面是表达式. c = 5 a = lambda c,a = 12:a+c #格式:关键字lambda 后面是参数,可以是一个或多个.紧接冒号,然后后面是表达式. print(a(c)) #…

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…

'''''' ''' 内置函数或者和匿名函数结合输出 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…

一.语法糖的概念 “糖”,可以理解为简单.简洁,“语法糖”使我们可以更加简洁.快速的实现这些功能. 只是Python解释器会把这些特定格式的语法翻译成原本那样复杂的代码逻辑 我们使用的语法糖有: if...else 三元表达式: 可以简化分支判断语句,如 x = y.lower() if isinstance(y, str) else y with语句: 用于文件操作时,可以帮我们自动关闭文件对象,使代码变得简洁: 装饰器: 可以在不改变函数代码及函数调用方式的前提下,为函数增加增强性功能: 列…

# coding:utf-8 """ 几个特殊的函数: lambda lambda后面直接跟变量 变量后面是冒号 冒号后面是表达式,表达式计算结果就是本函数的返回值 作用:没有给程序带来性能上的提升,带来的是代码的简洁 map 格式:map(func, seq) func是一个函数,seq是一个序列对象 最终结果得到一个list 执行时,序列对象中的每个元素,从左到右的顺序,一次被取出来,并塞入到func那个函数中 map是上下运算 reduce reduce是横向逐个元素进…

核心知识点: 1.列表推导式要比内置的map和filter函数清晰,因为它无需额外编写lambda表达式. 2.列表推导式可以跳过输入列表中的某些元素,如果改用map来做,那就必须辅以filter方能实现. 3.字典与集也支持推导表达式. Python提供了一套精炼的写法,可以根据一份列表里制作另外一份.这种表达式成为列表推倒式. 例如,要用列表中每个元素的平方值来创建另一份列表,可以这样实现: >>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8] >>> squares…

一.filter函数简介 filter函数主要用来筛选数据,过滤掉不符合条件的元素,并返回一个迭代器对象,如果要转换为列表list或者元祖tuple,可以使用内置函数list() 或者内置函数tuple()来转换: filter函数接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中,就好比是用筛子,筛选指定的元素; 语法: filter(function, iterable) 参数: fu…

上篇博客我们对Signal的基本实现以及Signal的面向协议扩展进行了介绍, 详细内容请移步于<Signal中的静态属性静态方法以及面向协议扩展>.并且聊了Signal的所有的g功能扩展都是放在Signal所实现的SignalProtocol协议的扩展中的.本篇博客就沿袭上篇博客的内容,我们来聊一下SignalProtocol的部分扩展.本篇博客我们主要来聊一下对Signal添加Observer的observe()方法扩展的具体实现,并且聊一下Signal的Map和Filter相关的功能扩展…

上篇博客我们对Signal的基本实现以及Signal的面向协议扩展进行了介绍, 详细内容请移步于<Signal中的静态属性静态方法以及面向协议扩展>.并且聊了Signal的所有的g功能扩展都是放在Signal所实现的SignalProtocol协议的扩展中的.本篇博客就沿袭上篇博客的内容,我们来聊一下SignalProtocol的部分扩展.本篇博客我们主要来聊一下对Signal添加Observer的observe()方法扩展的具体实现,并且聊一下Signal的Map和Filter相关的功能扩展…