匿名函数
语法 lambda 形参:表达式相当与函数返回值 匿名函数通常不会单独使用,是配合内置函数一起使用 # 匿名函数： # 1.匿名函数没有函数名 # 2.匿名函数的关键字采用lambda # 3.关键字 lambda 与标识函数功能体 : 之间一定是参数，所以省略() # 4.匿名函数没有函数体，只有返回值，所以函数体和返回值的return关键字都省略了 # 注意： # 1.参数的使用和有名函数一样，六种形参都支持 # 2.返回值必须明确成一个值，可以为单个值对象，也可以为一个容器对象 用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数,不将匿名函数赋值给变量用完就会被垃圾回收机制回收 a = lambda *args, **kwargs: '返回值1', '返回值2' print(a) # (<function <lambda> at 0x0000022D0B7E88C8>, '返回值2') print(a[0]()) # 返回值1
常用的内置函数
max
内部是基于for循环的计较元素大小得出最大值 max结合匿名函数工作原理 #max(iter, lambda x: x) # 1.max内部会遍历iter，将遍历结果一一传给lambda的参数x # 2.依据lambda的返回值作为比较条件，得到最大条件下的那个遍历值 # 3.对外返回最大的遍历值
min()原理工作原理和max()一样，得到的是最小值
map()
描述 map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。 map() 函数语法： map(function, iterable, ...) 参数 function -- 函数 iterable -- 一个或多个序列 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 返回值 Python 2.x 返回列表 Python 3.x 返回迭代器 >>>def square(x) : # 计算平方数 ... return x ** 2 ... >>> map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方 [1, 4, 9, 16, 25] >>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函数 [1, 4, 9, 16, 25] # 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]
zip()
函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。 zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同：在 Python 3.x 中为了减少内存，zip() 返回的是一个对象。如需展示列表，需手动 list() 转换。 zip 语法： # zip([iterable, ...]) iterabl -- 一个或多个迭代器; 返回元组列表 >>>a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c = [4,5,6,7,8] >>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(*zipped) # 与 zip 相反，*zipped 可理解为解压，返回二维矩阵式 [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
filter()
描述 filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。 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。 注意: Pyhton2.7 返回列表，Python3.x 返回迭代器对象，具体内容可以查看：Python3 filter() 函数 filter() 方法的语法: filter(function, iterable) 参数 function -- 判断函数。 iterable -- 可迭代对象 返回值:返回列表 过滤出列表中的所有奇数： def is_odd(n): return n % 2 == 1 newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) print(newlist) #输出结果 ：[1, 3, 5, 7, 9] 过滤出1~100中平方根是整数的数： import math def is_sqr(x): return math.sqrt(x) % 1 == 0 newlist = filter(is_sqr, range(1, 101)) print(newlist) #输出结果 :[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
sorted()
sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。 sort 与 sorted 区别： sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。 list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。 sorted 语法： sorted(iterable, cmp, key, reverse) 参数说明： 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）。 返回值:返回重新排序的列表。 >>>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] >>> L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>> sorted(L, cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1])) # 利用cmp函数 [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] >>> sorted(L, key=lambda x:x[1]) # 利用key [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] >>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] >>> sorted(students, key=lambda s: s[2]) # 按年龄排序 [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] >>> sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True) # 按降序 [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
reduce()
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。 reduce() 函数语法： reduce(function, iterable[, initializer]) 参数 function -- 函数，有两个参数 iterable -- 可迭代对象 initializer -- 可选，初始参数 返回值:返回函数计算结果 >>>def add(x, y) : # 两数相加 ... return x + y ... >>> reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和：1+2+3+4+5 15 >>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数 15