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Python 内置高阶函数详细

程序员文章站 2022-04-29 10:53:30
目录1、python的内置高阶函数1.1 map()1.2 reduce() 函数1.3 reduce() 函数1.4 sorted() 函数1、python的内置高阶函数1.1 map()map()...

1、python的内置高阶函数

1.1 map()

map()会根据提供的函数对指定序列做映射

语法格式:

map(function, iterable, ...)

第一个参数function以参数序列中的每一个元素调用function函数,

第二个参数iterable一个或多个序列

返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

示例代码:

list1 = [1, 2, 4, 5, 56, 12, 5, 2, 34]


# 生成一个函数
def func(lt):  # 将偶数返回,奇数+1返回
    if lt % 2 == 0:
        return lt
    else:
        return lt + 1


list2 = map(func, list1)  # 千万不能加()
# 使用lambda关键字
list3 = map(lambda i: i if i % 2 == 0 else i + 1, list1)
print(list(list3))  # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34]
print(list(list2))  # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34]

1.2 reduce() 函数

reduce() 函数在python2x的时候是系统内置的函数,到python3x就已经归入functools库里面了

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。

语法格式

reduce(function, iterable[, initializer])

function -- 函数,有两个参数

iterable -- 可迭代对象

initializer -- 可选,初始参数

返回函数计算结果。

示例代码:

from functools import reduce

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
value = reduce(lambda x, y: x + y, list1)
print(value)  # 28 = 1+2+3+4+5+6+7

会将计算结果存储到x,每次累计。initializer就是设置x的初始值

1.3 reduce() 函数

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。

该接收两个参数,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。

语法结构:

filter(function, iterable)

function -- 判断函数。

iterable -- 可迭代对象。

返回一个可迭代对象

1.4 sorted() 函数

sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作,返回的是一个新的 list.

语法结构:

sorted(iterable, cmp=none, key=none, reverse=false)

iterable -- 可迭代对象。

cmp -- 比较的函数,这个具有两个参数,参数的值都是从可迭代对象中取出,此函数必须遵守的规则为,大于则返回1,小于则返回-1,等于则返回0。

key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse -- 排序规则,reverse = true 降序 , reverse = false 升序(默认)。

返回重新排序的列表。

示例代码:

students = [
    {'name': 'tom', 'age': 20},
    {'name': 'lucy', 'age': 15},
    {'name': 'lily', 'age': 13},
    {'name': 'mark', 'age': 21},
    {'name': 'jack', 'age': 13},
    {'name': 'steven', 'age': 18},
]

 
# 找出所有年龄大于18岁学生
result = filter(lambda x: x['age'] > 18, students)
print(list(result))  # [{'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'mark', 'age': 21}]

# 按照年龄从小到大排序
students = sorted(students, key=lambda x: x['age'], reverse=true)  # 利用key

print(students)
'''
[{'name': 'mark', 'age': 21}, {'name': 'tom', 'age': 20}, 
{'name': 'steven', 'age': 18}, {'name': 'lucy', 'age': 15}, 
{'name': 'lily', 'age': 13}, {'name': 'jack', 'age': 13}]
'''

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