欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

python高级特性和高阶函数及使用详解

程序员文章站 2022-04-30 20:21:56
python高级特性 1、集合的推导式 •列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤、转换等操作。 语法:[exp for item in co...

python高级特性

1、集合的推导式

•列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤、转换等操作。

语法:[exp for item in collection if codition]

if codition - 可选

python高级特性和高阶函数及使用详解

python高级特性和高阶函数及使用详解

python高级特性和高阶函数及使用详解

•字典推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤、转换等操作。

语法:{key_exp:value_exp for item in collection if codition}

python高级特性和高阶函数及使用详解

•集合推导式

语法:{exp for item in collection if codition}

python高级特性和高阶函数及使用详解

•嵌套列表推导式

python高级特性和高阶函数及使用详解

2、多函数模式

函数列表,python中一切皆对象。

# 处理字符串
str_lst = ['$1.123', ' $1123.454', '$899.12312']
def remove_space(str):
  """
  remove space
  """
  str_no_space = str.replace(' ', '')
  return str_no_space
def remove_dollar(str):
  """
  remove $
  """
  if '$' in str:
    return str.replace('$', '')
  else:
    return str
def clean_str_lst(str_lst, operations):
  """
    clean string list
  """
  result = []
  for item in str_lst:
    for op in operations:
      item = op(item)
    result.append(item)
  return result
clean_operations = [remove_space, remove_dollar]
result = clean_str_lst(str_lst, clean_operations)
print result

执行结果:['1.123', '1123.454', '899.12312']

3、匿名函数lambda

•没有函数名
•单条语句组成
•语句执行的结果就是返回值
•可用作sort的key函数

python高级特性和高阶函数及使用详解

python高阶函数

1、函数式编程

•函数本身可以赋值给变量,赋值后变量为函数;

•允许将函数本身作为参数传入另一个函数;

•允许返回一个函数。

python高级特性和高阶函数及使用详解

python高级特性和高阶函数及使用详解

2、map/reduce函数

•map(fun, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回

python高级特性和高阶函数及使用详解

python高级特性和高阶函数及使用详解

•reduce(func(x,y),lst),其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。 

lst = [a1, a2 ,a3, ......, an]
  reduce(func(x,y), lst) = func(func(func(a1, a2), a3), ......, an)

python高级特性和高阶函数及使用详解

3、filter函数

•筛选序列

•filter(func, lst),将func作用于lst的每个元素,然后根据返回值是true或false判断是保留还是丢弃该元素。

python高级特性和高阶函数及使用详解

下面看下python高级函数使用

map的使用:map(function, iterable, ...)

  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。

>>> def f(x):
...   return x + x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
# 提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

reduce的使用:reduce(function, iterable[, initializer])

  reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]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。

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...   return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数
15
from functools import reduce
def add(x,y):
  return x + y
print (reduce(add, range(1, 101)))

filter的使用:filter(function, iterable)

  filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是true还是false决定保留还是丢弃该元素。

def is_odd(n):
  return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
def not_empty(s):
  return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['a', '', 'b', none, 'c', ' ']))
# 结果: ['a', 'b', 'c']

filter()函数返回的是一个iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

sorted的使用:sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])

python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

>>>a = [5,7,6,3,4,1,2]
>>> b = sorted(a)    # 保留原列表
>>> a 
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
#key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list:
#list = [36, 5, -12, 9, -21]
#keys = [36, 5, 12, 9, 21]
[5, 9, -12, -21, 36]
#字符串排序
>>> sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'])
['credit', 'zoo', 'about', 'bob']

默认情况下,对字符串排序,是按照ascii的大小比较的,由于'z' < 'a',结果,大写字母z会排在小写字母a的前面。

要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=true:

>>> sorted(['bob', 'about', 'zoo', 'credit'], key=str.lower, reverse=true)
['zoo', 'credit', 'bob', 'about']

raw_input的使用:raw_input([prompt])

prompt: 可选,字符串,可作为一个提示语。

raw_input() 将所有输入作为字符串看待

>>>a = raw_input("input:")
input:123
>>> type(a)
<type 'str'>       # 字符串
>>> a = raw_input("input:")
input:runoob
>>> type(a)
<type 'str'>       # 字符串
>>>
input() 需要输入 python 表达式
>>>a = input("input:")
input:123         # 输入整数
>>> type(a)
<type 'int'>        # 整型
>>> a = input("input:")  
input:"runoob"      # 正确,字符串表达式
>>> type(a)
<type 'str'>       # 字符串
>>> a = input("input:")
input:runoob        # 报错,不是表达式
traceback (most recent call last):
 file "<stdin>", line 1, in <module>
 file "<string>", line 1, in <module>
nameerror: name 'runoob' is not defined
<type 'str'>

总结

以上所述是小编给大家介绍的python高级特性和高阶函数及使用详解,希望对大家有所帮助