优雅的使用列表推导式和lambda

按照条件过滤列表中的数据过滤出列表中以"KLL","KBB","KHH"开头的数据 1.使用列表推导式 [orderNoOrReturnNo for orderNoOrReturnNo in orderNoOrReturnNos if orderNoOrReturnNo.startswith(("JD","AL","TX"))] 2.使用filter+lambda表达式 list(fi…

Python这么优雅的语言,我也是醉了...... 事情由一段代码引发,请看: 上述的列表推导式+lambda表达式+for循环,他们碰撞出来的结果搞的人晕头转向,咱们逐步来分析一下他们到底是个什么鬼. lambda表达式可以表示成: def func(x): return x*i加上for循环: for i in range(10): def func(x): return x*i加上列表推导式: # 注释一到此,就可以看清楚他的结构了,funcs函数里面形成了一个闭包闭包的两个特性: ①…

python---基础知识回顾（一）(引用计数，深浅拷贝，列表推导式，lambda表达式，命名空间，函数参数逆收集，内置函数，hasattr...)

一:列表和元组(引用计数了解,深浅拷贝了解) 序列:序列是一种数据结构,对其中的元素按顺序进行了编号(从0开始).典型的序列包括了列表,字符串,和元组列表是可变的(可以进行修改),而元组和字符串是不可变得(一旦创建了就是固定的). 列表操作: >>> a = [,,] >>> type(a) <class 'list'> >>> id(a) >>> a.append() //可以修改内容,不会改变其内存地址 >&g…

转：Python一些特殊用法(map、reduce、filter、lambda、列表推导式等)

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x): return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出,使用方法: def f2(x,y): return x+y reduce…

Python里的map、reduce、filter、lambda、列表推导式

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x): return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出,使用方法: def f2(x,y): return x+y reduce…

Python一些特殊用法(map、reduce、filter、lambda、列表推导式等)

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x): return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出,使用方法: def f2(x,y): return x+y reduce…

python 列表推导式

squares = [x**2 for x in range(10)] 相当于squares = map(lambda x: x**2, range(10)),但是更简洁和易读.傻逼才会用最古老的for循环方法去做这样的事情. 列表推导式由括号括起来, 括号里面包含一个表达式, 表达式后面跟着一个for语句, 后面还可以接零个或更多的for或if语句. 结果是一个新的列表, 由表达式依据其后面的for和if子句上下文计算而来的结果构成. 例如, 下面的 listcomp 组合两个列表中不相等的元…