16.内置函数二

停了两天没写博客了,不能再停了,先把量搞上去,然后再搞质量.毕竟现在是初学者,不知道怎样写博客

一.lamda匿名函数(为了解决一些简单函数而设计的函数)

　　语法:函数名 = lamda 参数: 返回值

　　注意:

　　　　1.lambda表示的是匿名函数. 不需要用def来声明, ⼀句话就可以声明出一个函数 

　　　　2.函数的参数可以有多个. 多个参数之间用逗号隔开

　　　　3. 匿名函数不管多复杂. 只能写⼀行, 且逻辑结束后直接返回数据

　　　　4. 返回值和正常的函数一样, 可以是任意数据类型

　　案例:

　　　　

# 计算n的n次⽅方 
def func(n):    
    return n**n 
print(func(10))


f = lambda n: n**n 
print(f(10))

 

二.sorted()函数(排序函数)

　　语法: sorted(iterable, key=none, reverse=false)

　　　　iterable: 可迭代对象

　　　　key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序

　　　　reverse: 是否是倒叙. true: 倒叙, false: 正序

　　独自使用:

　　　　　　

lst = [1,5,3,4,6] 
lst2 = sorted(lst) 
print(lst)  # 原列列表不不会改变 
print(lst2) # 返回的新列列表是经过排序的 
dic = {1:'a', 3:'c', 2:'b'} 
print(sorted(dic))  # 如果是字典. 则返回排序过后的key

　　和函数组合使用

　　　　　　

# 根据字符串串⻓长度进⾏行行排序 
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "*情报局", "狐仙"] 
# 计算字符串串⻓长度 
def func(s):    
    return len(s) 
print(sorted(lst, key=func))

　　和lambda组合使用

# 根据字符串串⻓长度进⾏行行排序 
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "*情报局", "狐仙"] 
# 计算字符串串⻓长度 
def func(s):    
    return len(s) 
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},       
         {"id":2, "name":'wusir', "age":16},       
         {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] 
# 按照年年龄对学⽣生信息进⾏行行排序 
print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))
            

三. filter()(筛选函数)

　　语法: filter(function. iterable)

　　　　 function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的true或者false来判断是否保留此项数据       

　　　　 iterable: 可迭代对象 

　　　　 案例

lst = [1,2,3,4,5,6,7] 
l1 = filter(lambda x: x%2==0, lst)    # 筛选所有的偶数 
print(l1)
print(list(ll)) 
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},       
         {"id":2, "name":'wusir', "age":16},       
         {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] 
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst)   # 筛选年年龄⼤大于16的数据 print(list(fl))    

四.map()(映射函数)

　　语法: map(function, iterable) (可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别取执行function)

　　　　案例:

#计算列表中每个元素的平方 ,返回新列表 
def func(e):    
    return e*e 
mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) 
print(mp) 
print(list(mp))

　　　　与lambda函数组合使用

print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))

#计算两个列表中相同位置的数据的和 
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5] 
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10] 
print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2))) 

五.递归.(自己调用自己)

　　递归的应用:　　　　

　　　　我们可以使用递归来遍历各种树形结构, 比如我们的文件夹系统. 可以使用递归来遍历该文件夹中的所有文件

import os 
def read(filepath, n):    
    files = os.listdir(filepath)    # 获取到当前文件夹中的所有文件    
    for fi in files:    # 遍历文件夹中的文件, 这里获取的只是本层文件名        
        fi_d = os.path.join(filepath,fi)    # 加入文件夹获取到文件夹+文件                
        if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路径下的文件是文件夹            
            print("\t"*n, fi)            
            read(fi_d, n+1)     # 继续进行相同的操作        
        else:            
            print("\t"*n, fi)   # 递归出口. 最终在这里隐含着return
#递归遍历目录下所有文件 
read('../work_space/', 0)

六.二分查找(好像是面试题必有的,java也有)

　　原理: 每次能够排除掉一半的数据.  查找的效率常高. 但是局限性比较大. 必须是有序序列才可以使用二分查找

　　　　注意:一定是要有序序列才能使用

# 判断n是否在lst中出现. 如果出现请返回n所在的位置 
# 二分查找---非递归算法 
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789] 
n = 567 
left = 0 
right = len(lst) - 1 
count = 1 
while left <= right:    
    middle = (left + right) // 2    
    if n < lst[middle]:        
        right = middle - 1    
    elif n > lst[middle]:        
        left = middle + 1    
    else:        
        print(count)        
        print(middle)        
        break    
    count = count + 1 
else:    
    print("不存在")

目前二分查找还是掌握的不好,等以后掌握好了再回来补充,

如果我以上的内容有错,希望可以告诉我,我们一起进步