8個(gè)超好用內(nèi)置函數(shù)set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()
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python中有許多內(nèi)置函數(shù),不像print那么廣為人知,但它們卻異常的強(qiáng)大,用好了可以大大提高代碼效率。
這次來(lái)梳理下8個(gè)好用的python內(nèi)置函數(shù)
1、set()
當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行去重操作的時(shí)候,set()函數(shù)就派上用場(chǎng)了。
用于創(chuàng)建一個(gè)集合,集合里的元素是無(wú)序且不重復(fù)的。集合對(duì)象創(chuàng)建后,還能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人問(wèn)如何用python寫一個(gè)四則運(yùn)算器,輸入字符串公式,直接產(chǎn)生結(jié)果。用eval()來(lái)做就很簡(jiǎn)單:eval(str_expression)作用是將字符串轉(zhuǎn)換成表達(dá)式,并且執(zhí)行。
3、sorted()在處理數(shù)據(jù)過(guò)程中,我們經(jīng)常會(huì)用到排序操作,比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時(shí)候就需要用到sorted() ,它可以對(duì)任何可迭代對(duì)象進(jìn)行排序,并返回列表。對(duì)列表升序操作:
對(duì)元組倒序操作:
使用參數(shù):key,根據(jù)自定義規(guī)則,按字符串長(zhǎng)度來(lái)排序:
根據(jù)自定義規(guī)則,對(duì)元組構(gòu)成的列表進(jìn)行排序:
4、reversed()如果需要對(duì)序列的元素進(jìn)行反轉(zhuǎn)操作,reversed()函數(shù)能幫到你。reversed()接受一個(gè)序列,將序列里的元素反轉(zhuǎn),并最終返回迭代器。
5、map()做文本處理的時(shí)候,假如要對(duì)序列里的每個(gè)單詞進(jìn)行大寫轉(zhuǎn)化操作。這個(gè)時(shí)候就可以使用map()函數(shù)。
map()會(huì)根據(jù)提供的函數(shù),對(duì)指定的序列做映射,最終返回迭代器。也就是說(shuō)map()函數(shù)會(huì)把序列里的每一個(gè)元素用指定的方法加工一遍,最終返回給你加工好的序列。舉個(gè)例子,對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理:
6、reduce()前面說(shuō)到對(duì)列表里的每個(gè)數(shù)字作平方處理,用map()函數(shù)。那我想將列表里的每個(gè)元素相乘,該怎么做呢?這時(shí)候用到reduce()函數(shù)。
reduce()會(huì)對(duì)參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積。第一、第二個(gè)元素先進(jìn)行函數(shù)操作,生成的結(jié)果再和第三個(gè)元素進(jìn)行函數(shù)操作,以此類推,最終生成所有元素累積運(yùn)算的結(jié)果。再舉個(gè)例子,將字母連接成字符串。
你可能已經(jīng)注意到,reduce()函數(shù)在python3里已經(jīng)不再是內(nèi)置函數(shù),而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數(shù)拎出來(lái)講,是因?yàn)樗匾恕?/p>
7、filter()一些數(shù)字組成的列表,要把其中偶數(shù)去掉,該怎么做呢?
filter()函數(shù)輕松完成了任務(wù),它用于過(guò)濾序列,過(guò)濾掉不符合條件的元素,返回一個(gè)迭代器對(duì)象。filter()函數(shù)和map()、reduce()函數(shù)類似,都是將序列里的每個(gè)元素映射到函數(shù),最終返回結(jié)果。我們?cè)僭囋嚕绾螐脑S多單詞里挑出包含字母w的單詞。
8、enumerate()這樣一個(gè)場(chǎng)景,同時(shí)打印出序列里每一個(gè)元素和它對(duì)應(yīng)的順序號(hào),我們用enumerate()函數(shù)做做看。
enumerate翻譯過(guò)來(lái)是枚舉、列舉的意思,所以說(shuō)enumerate()函數(shù)用于對(duì)序列里的元素進(jìn)行順序標(biāo)注,返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個(gè)例子說(shuō)明,對(duì)字符串進(jìn)行標(biāo)注,返回每個(gè)字母和其索引。
將函數(shù)作為參數(shù)傳入,這樣的函數(shù)稱為高階函數(shù)。 函數(shù)式編程就是指這種高度抽象的編程范式。
變量可以指向函數(shù),函數(shù)的參數(shù)能接收變量,那么一個(gè)函數(shù)就可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù),這種函數(shù)就稱之為高階函數(shù)。如下所示:
map(fun, lst),將傳入的函數(shù)變量func作用到lst變量的每個(gè)元素中,并將結(jié)果組成新的列表返回。
定義一個(gè)匿名函數(shù)并調(diào)用,定義格式如--lambda arg1,arg2…:表達(dá)式
reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, …]上,這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù),reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算。
filter() 函數(shù)用于過(guò)濾序列,過(guò)濾掉不符合條件的元素,返回由符合條件元素組成的新列表。
閉包的定義?閉包本質(zhì)上就是一個(gè)函數(shù)
如何創(chuàng)建閉包?
如何使用閉包?典型的使用場(chǎng)景是裝飾器的使用。
global與nonlocal的區(qū)別:
簡(jiǎn)單的使用如下:
偏函數(shù)主要輔助原函數(shù),作用其實(shí)和原函數(shù)差不多,不同的是,我們要多次調(diào)用原函數(shù)的時(shí)候,有些參數(shù),我們需要多次手動(dòng)的去提供值。
而偏函數(shù)便可簡(jiǎn)化這些操作,減少函數(shù)調(diào)用,主要是將一個(gè)或多個(gè)參數(shù)預(yù)先賦值,以便函數(shù)能用更少的參數(shù)進(jìn)行調(diào)用。
我們?cè)賮?lái)看一下偏函數(shù)的定義:
類func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我們可以看到,partial 一定接受三個(gè)參數(shù),從之前的例子,我們也能大概知道這三個(gè)參數(shù)的作用。簡(jiǎn)單介紹下:
總結(jié)
本文是對(duì)Python 高階函數(shù)相關(guān)知識(shí)的分享,主題內(nèi)容總結(jié)如下:
看你的問(wèn)題,相信你也知道break只能跳出單層循環(huán)。
要跳出多層循環(huán),方法有兩個(gè):
1.每層都使用一次break(注意放置位置,不然很容易拋出異常)
2.使用return返回,這個(gè)是函數(shù)里面才有的(雖然這個(gè)方法已經(jīng)和break毫無(wú)關(guān)系,但是功能也能實(shí)現(xiàn))
兩個(gè)方法區(qū)別:使用break,每層都用break,增加代碼量,不適于閱讀。但可以運(yùn)用于整個(gè)Python環(huán)境。
使用return,可以跳出多層循環(huán),并且只使用一次就行,放在你希望跳出循環(huán)的位置。但必須和函數(shù)結(jié)合使用
嵌套函數(shù)在執(zhí)行時(shí)(而不是在定義時(shí))從父范圍中查找變量。
編譯函數(shù)主體,然后驗(yàn)證“自由”變量(未在函數(shù)本身中通過(guò)賦值定義),然后將其作為閉包單元綁定到函數(shù),并且代碼使用索引引用每個(gè)單元格。pet_function因此具有一個(gè)自由變量(cage),然后將其通過(guò)一個(gè)閉合單元引用,索引為0的閉合本身指向局部變量cage在get_petters功能。
當(dāng)你實(shí)際調(diào)用該函數(shù)時(shí),該閉包將用于在你調(diào)用該函數(shù)時(shí)查看cage周圍作用域中的值。問(wèn)題就在這里。在你調(diào)用函數(shù)時(shí),該函數(shù)已經(jīng)完成了對(duì)其結(jié)果的計(jì)算。將在在執(zhí)行過(guò)程中的一些點(diǎn)局部變量分配各的,和字符串,但在功能的結(jié)束,包含了最后一個(gè)值。因此,當(dāng)你調(diào)用每個(gè)動(dòng)態(tài)返回的函數(shù)時(shí),就會(huì)得到打印的值。get_petterscage'cow''dog''cat'cage'cat''cat'
解決方法是不依賴閉包。你可以改用部分函數(shù),創(chuàng)建新的函數(shù)作用域或?qū)⒆兞拷壎殛P(guān)鍵字parameter的默認(rèn)值。
部分函數(shù)示例,使用functools.partial():
from functools import partialdef pet_function(cage=None):
print "Mary pets the " + cage.animal + "."yield (animal, partial(gotimes, partial(pet_function, cage=cage)))
創(chuàng)建一個(gè)新的范圍示例:
def scoped_cage(cage=None):
def pet_function():
print "Mary pets the " + cage.animal + "."
return pet_functionyield (animal, partial(gotimes, scoped_cage(cage)))
將變量綁定為關(guān)鍵字參數(shù)的默認(rèn)值:
def pet_function(cage=cage):
print "Mary pets the " + cage.animal + "."yield (animal, partial(gotimes, pet_function))
無(wú)需scoped_cage在循環(huán)中定義函數(shù),編譯僅進(jìn)行一次,而不是在循環(huán)的每次迭代中進(jìn)行。
Python內(nèi)置函數(shù)有很多,為大家推薦5個(gè)神仙級(jí)的內(nèi)置函數(shù):
(1)Lambda函數(shù)
用于創(chuàng)建匿名函數(shù),即沒(méi)有名稱的函數(shù)。它只是一個(gè)表達(dá)式,函數(shù)體比def簡(jiǎn)單很多。當(dāng)我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)函數(shù)來(lái)執(zhí)行單個(gè)操作并且可以在一行中編寫時(shí),就可以用到匿名函數(shù)了。
Lamdba的主體是一個(gè)表達(dá)式,而不是一個(gè)代碼塊。僅僅能在lambda表達(dá)式中封裝有限的邏輯進(jìn)去。
利用Lamdba函數(shù),往往可以將代碼簡(jiǎn)化許多。
(2)Map函數(shù)
會(huì)將一個(gè)函數(shù)映射到一個(gè)輸入列表的所有元素上,比如我們先創(chuàng)建了一個(gè)函數(shù)來(lái)返回一個(gè)大寫的輸入單詞,然后將此函數(shù)應(yīng)有到列表colors中的所有元素。
我們還可以使用匿名函數(shù)lamdba來(lái)配合map函數(shù),這樣可以更加精簡(jiǎn)。
(3)Reduce函數(shù)
當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行一些計(jì)算并返回結(jié)果時(shí),reduce()是個(gè)非常有用的函數(shù)。舉個(gè)例子,當(dāng)需要計(jì)算一個(gè)整數(shù)列表所有元素的乘積時(shí),即可使用reduce函數(shù)實(shí)現(xiàn)。
它與函數(shù)的最大的區(qū)別就是,reduce()里的映射函數(shù)(function)接收兩個(gè)參數(shù),而map接收一個(gè)參數(shù)。
(4)enumerate函數(shù)
用于將一個(gè)可遍歷的數(shù)據(jù)對(duì)象(如列表、元組或字符串)組合為一個(gè)索引序列,同時(shí)列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo),一般用在for循環(huán)當(dāng)中。
它的兩個(gè)參數(shù),一個(gè)是序列、迭代器或其他支持迭代對(duì)象;另一個(gè)是下標(biāo)起始位置,默認(rèn)情況從0開始,也可以自定義計(jì)數(shù)器的起始編號(hào)。
(5)Zip函數(shù)
用于將可迭代的對(duì)象作為參數(shù),將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組,然后返回由這些元組組成的列表
當(dāng)我們使用zip()函數(shù)時(shí),如果各個(gè)迭代器的元素個(gè)數(shù)不一致,則返回列表長(zhǎng)度與最短的對(duì)象相同。
1、map
map()函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù),一個(gè)是函數(shù),一個(gè)是Iterable,map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每一個(gè)元素上,并把結(jié)果作為新的Iterator返回。
舉例,比如我們有一個(gè)函數(shù)f(x)=x*2,要把這個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上,就可以用map()實(shí)現(xiàn)。
def f(x):
... return x*2
...
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以,map()作為高階函數(shù),事實(shí)上它把運(yùn)算規(guī)則抽象了,因此,我們不但可以計(jì)算簡(jiǎn)單的f(x)=x*2,還可以計(jì)算任意復(fù)雜的函數(shù),比如把這個(gè)list所有的數(shù)字轉(zhuǎn)為字符串:
list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
2、reduce
reduce是把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2,
x3……]上,這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù),reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累計(jì)計(jì)算。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是先計(jì)算x1和x2的結(jié)果,再拿結(jié)果與x3計(jì)算,依次類推。比如說(shuō)一個(gè)序列求和,就可以用reduce實(shí)現(xiàn)。
from functools import reduce
def add(x, y):
... return x + y
...
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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也就是說(shuō),假設(shè)python沒(méi)有提供int()函數(shù),你完全可以自己寫一個(gè)把字符串轉(zhuǎn)化為整數(shù)的函數(shù),而且只需要幾行代碼。
3、filter
用于過(guò)濾序列,和map函數(shù)類似,filter也接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列,不同于map的是,filter把傳入的函數(shù)依次作用于每一個(gè)元素,然后根據(jù)返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素,例如,在一個(gè)list中,刪掉偶數(shù),只保留奇數(shù),可以這么寫:
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 結(jié)果: [1, 5, 9, 15]
把一個(gè)序列中的空字符串刪掉,可以這么寫:
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 結(jié)果: ["A", "B", "C"]
可見用filter()這個(gè)高階函數(shù),關(guān)鍵在于正確實(shí)現(xiàn)一個(gè)篩選函數(shù)。
4、sorted
無(wú)論冒泡排序還是快速排序,排序的核心是比較兩個(gè)元素的大小。如果是數(shù)字,我們可以直接比較,但如果是字符串或者兩個(gè)dict呢?直接比較數(shù)學(xué)上的大小是沒(méi)有意義的,因此,比較的過(guò)程必須通過(guò)函數(shù)抽象出來(lái),Python內(nèi)置的sorted()函數(shù)就可以對(duì)list進(jìn)行排序:
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外,sorted()函數(shù)也是一個(gè)高階函數(shù),它還可以接收一個(gè)key函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)自定義的排序,例如按絕對(duì)值大小排序:
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
當(dāng)前標(biāo)題:python多層函數(shù) python 多構(gòu)造函數(shù)
標(biāo)題網(wǎng)址:http://chinadenli.net/article0/hgopio.html
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