一.今日内容总览
1.内置函数(1):并不是每一个内置函数都是那么常用
上菜:内置函数部分//思维导图:https://www.processon.com/view/link/5b4ee15be4b0edb750de96ac
2.匿名函数
3.mapfiltersortedzip
4.evalexeccompile
二.今日内容大纲
1.内置函数(1)
2.匿名函数
3.mapfiltersortedzip
4.evalexeccompile
三.今日内容详解
1.内置函数(1)
(1)
lst=['今天星期三','明天星期四','马上星期五'] # 法一 it=lst.__iter__() print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(dir(it)) #法二 #等价写法 it=iter(lst) # it = lst.__iter__() print(next(it)) # it.__next__() print(next(it)) print(next(it)) print(dir(it))
(2)
#print print('你好,我叫娃哈哈',end=' ') #去掉换行 print('你好,我叫周润发') # print('宝浪','女神','日天','MJJ','太白')#这是打印的效果 #宝浪 女神 日天 MJJ 太白 #注意:python里的self都不用管 print('宝浪','女神','日天','MJJ','太白',sep='_') # sep=' '默认是空格，我们可以进行修改 ''' 结果: 你好,我叫娃哈哈 你好,我叫周润发 宝浪 女神 日天 MJJ 太白 宝浪_女神_日天_MJJ_太白 '''
(3)
hash #四大不可变数据类型:数字&bool&元组&字符串
数字算出来就是数字本身,其他的数据算完是一坨很长的数字
print(hash(12344543)) #hash算法,最后算出来的一定是一个数字
len(),出来的是数字就认为是哈希算法，以后用到哈希，可以用len（）
print(id('呵呵')) #id计算的是内存地址，深浅拷贝中讲过，
is 比较的是内存地址
== 比较的是值
(4)
这个直接用import吧,以后碰到再说
# __import__() 动态导入模块//很容易出错,很危险
re=__import__(input('请输入你要导入的模块:'))
re.search()
(5)
#在黑窗口中看源代码
#help查看帮助.....高级框架
# print(help(str))
# #尤其是高级框架的源代码,比如flask &tornado(1000行)的源代码
(6)
callable() 能调用
iterable 可迭代
hashable 可哈希
例子:func是否是可调用的，也就是能不能加括号
def func(): pass an=18 print(callable(func())) #不可调用的 print(callable(func)) #可调用的 print(callable(an)) `#不可调用的
可调用 => 可以加(),进行调用
(7)
dir 查看数据类型有哪些操作
此类型的数据可以执行哪些方法(函数)
print(dir('ni hao')) print(dir([])) [].count()
(8)
复数=实数(有理数,无理数(无限不循环小数))+虚数 i**2=-1
注意:专业的东西 做专业的事儿!!!!!!
shell就是写脚本的
手机=>任何位置打电话
MP3=> 耳机+功效
数字类型(int bool float complex)
(9)
bin #计算二进制 binary
print(bin(5)) #转化成二进制 0b101 二进制
print(oct(8)) #八进制 #0o10
print(hex(16)) #十六进制 #0x10
'''
二进制（binary）没有2
八进制（octonary）没有8
十六进制（hexadecimal）没有16
'''
def func():
pass
print(func) #内存地址：<function func at 0x000001D8864C1E18>
(10)
必须是可迭代对象
min max sum
print(sum([1,2,3,4,5])) print(max([1,2,3,4,5])) print(min([1,2,3,4,5])) print(divmod(20,3)) #计算商和余数 #结果(6, 2)
(11)
print(round(2.6)) #整数是奇数=> 正常四舍五入 #整数是偶数=>五舍六入 print(round(2.5)) print(round(1.5)) print(round(1.6)) print(pow(4,4)) #4的4次方
(12)
lis=['篮球','足球','摔跤','挤公交'] for el in lis: print(el) #记住这个然哥 for i in range(len(lis)): print(i,lis[i]) for i,el in enumerate(lis,1): print(i,el) for i,el in enumerate(lis): print(i,el)
enumerate 以元组形式返回!!!索引!!!和!!!元素!!!,我们进行拆分
enumerate #第二个参数的设置起始位置,注意修改的时候需要减一
(13)
#any all #all必须全是真,才是真 print(all([1,3,'哈哈'])) #all 就是and #any一个是真就是真 print(any([False,1,None])) #any 就是or
(14)
zip 拉链函数
lst1=['赵四','刘能','香秀'] lst2=['刘小光','王小利'] #水桶效应 lst3=['街舞','磕巴','哭'] z=zip(lst1,lst2,lst3) print('__iter__'in dir(z)) #判断是否是可迭代对象 #这个__iter__是否在这拉链包起来的 for el in z: print(el)
应用场景:卫星数据,横向时间切割,应用的就是拉链
#金融数据的同一时段对比可能会用到
2.匿名函数mapfiltersortedzip
(1)
def func(a,b): return a+b ret=func(1,3) print(ret) #4 print(func) #<function func at 0x000002252CFD1E18>
(2)
# 匿名函数统一的名字是:<lambda> fn=lambda a,b:a+b #定义一个很简单的函数. 复杂的函数不要用lambda ret=fn(3,5) #为什么叫匿名函数? print(ret) #结果:8 print(fn) #<function <lambda> at 0x000001CC501B1E18>//打印出来的fn中名字是lambda,所以是匿名函数 # #变量名:fn
(3)
lambda使用场景:配合着sorted,map,filter 一起使用
sorted 排序函数,让你自己去定义排序的规则
lst=[11,5,36,1,27,58] s=sorted(lst) #默认从小到大排序 print(s)
lst=['胡一菲','张伟','关谷神奇','曾小贤吕小布','若兰'] #按照字符串长度排序 def func(s): return len(s) #返回长度 #执行流程:把可迭代对象中的每一项拿出来,作为参数传递给后面key函数, #函数返回数字,根据数字进行排序 a=sorted(lst,key=func) print(a)
#传统写法: lst=['胡一菲','张伟','关谷神奇','曾小贤吕小布','若兰'] def func(s): return len(s) #返回长度 a=sorted(lst,key=func) print(a) #lambda写法: lst=['胡一菲','张伟','关谷神奇','曾小贤吕小布','若兰'] s=sorted(lst,key=lambda k:len(k),reverse=False) print(s) #注意:这里的是拿出lst中的每一项对其进行排序 # sorted规则 # sorted(可迭代对象,规则,顺序还是倒叙) # sorted(iterable,key,reverse) # 说白了,内部还是用数字排序的 # sorted中reverse默认是False lst=['胡一菲','张伟','关谷神奇','曾小贤吕小布','若兰'] s=sorted(lst,key=lambda k:len(k),reverse=False) print(s)
(4)sorted
lst=[ {'name':'alex','shenggao':150,'tizhong':'250'}, {'name':'wusir','shenggao':158,'tizhong':'150'}, {'name':'taibai','shenggao':177,'tizhong':'130'}, {'name':'ritian','shenggao':165,'tizhong':'130'}, {'name':'nvshen','shenggao':160,'tizhong':'120'}, {'name':'baoyuan','shenggao':183,'tizhong':'190'}, ] # 按照体重进行排序,从大到小 print(sorted(lst,key=lambda dic:dic['tizhong'],reverse=True)) # 按照身高进行排序,从大到小 print(sorted(lst,key=lambda dic:dic['shengao'],reverse=True))
(5)filter() 过滤
lst=['张无忌','张翠山','范冰冰','金毛狮王','李冰冰'] # s=filter(lambda x:'张' not in x,lst) #错误写法 # 过滤掉姓张的人 # 把可迭代对象打开. 把内部元素一个一个的传递给前面的函数. 由这个函数决定此项是否保留 s=filter(lambda x: not x.startswith('张'),lst) print('__iter__' in dir(s)) #True print(s) #<filter object at 0x0000016A2BCD74E0> for i in s: print(i) ''' 迭代后的对象是: 范冰冰 金毛狮王 李冰冰 '''
练习:
lst=[ {'name':'alex','shenggao':150,'tizhong':'250'}, {'name':'wusir','shenggao':158,'tizhong':'150'}, {'name':'taibai','shenggao':177,'tizhong':'130'}, {'name':'ritian','shenggao':165,'tizhong':'130'}, {'name':'nvshen','shenggao':160,'tizhong':'120'}, {'name':'baoyuan','shenggao':183,'tizhong':'190'}, ] #过滤掉体重大于180的人,想要的是小于180的人 s=filter(lambda x:int(x['tizhong'])<180,lst) # for i in s: # print(i) print(list(s))
(6)
map() 映射函数
只对数据做处理
lst=['篮球','台球','唱歌','爬黄山','徒步'] k=map(lambda a:'爱好:'+a ,lst) print(list(k))
练习:在列表中,求每一个数字的平方
lst=[1,5,78,12,16] print([i**2 for i in lst]) m=map(lambda i:i**2,lst) print(list(m))
3.evalexeccompile(这一部分还有待总结)
(1)
#注意eval慎用,安全问题
# eval:是把字符串类型的数据作为代码进行执行
s='18+2' ret=eval(s) #执行字符串类型的代码 print(ret) #20 #计算器新写法 code=input('请输入你要执行的代码') ret=eval(code) print(ret) s="{'name':alex,'age':18,'isMan':False}" #字符串 # # 把字符串类型的代码还原回字典,列表,元组 ret=eval(s) #侧重点是有返回值 print(ret) print(type(ret))
(2)
# exec() execute执行字符串类型的代码, 不能太长. 不能太乱 code = input("请输入你要执行的代码") a=exec(code) # 没有返回值. 想要返回值用eval print(a) # pycharm报错不一定准
(3)
# compile() 编译:把你要执行的代码先预编译,通过exec和eval可以执行我们的代码 code=''' for i in range(10): if i %2==0: print(i) ''' c=compile(code,"",'exec') #预加载代码 exec(c) #运行代码 #应用:可以使用compile写一个编程大赛,是大赛写的程序,在相同条件下运行 #用机器,动态运行
四.作业
4，用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb
name=[‘oldboy’,'alex','wusir']
name=['oldboy','alex','wusir'] s=map(lambda x:x+'sb', name) # print(s) print(list(s))
5，用map来处理下述l，然后用list得到一个新的列表，列表中每个人的名字都是sb结尾
l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
s=map(lambda x:x['name']+'sb',l)
print(list(s))
l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
a = list(map(lambda dic:{'name':dic['name'] + 'sb'},l))
print(a)
6，用filter来处理,得到股票价格大于20的股票名字
shares={
'IBM':36.6,
'Lenovo':23.2,
'oldboy':21.2,
'ocean':10.2,
}
shares={ 'IBM':36.6, 'Lenovo':23.2, 'oldboy':21.2, 'ocean':10.2, } s=filter(lambda x:shares[x]>20,shares) print(list(s))
7,有下面字典，得到购买每只股票的总价格，并放在一个迭代器中。
结果：list一下[9110.0, 27161.0,......]
portfolio=[
{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},
{'name':'AAPL','shares':50,'price':543.22},
{'name':'FB','shares':200,'price':21.09},
{'name':'HPQ','shares':35,'price':31.75},
{'name':'YHOO','shares':45,'price':16.35},
{'name':'ACME','shares':75,'price':115.65}]
portfolio=[ {'name':'IBM','shares':100,'price':91.1}, {'name':'AAPL','shares':50,'price':543.22}, {'name':'FB','shares':200,'price':21.09}, {'name':'HPQ','shares':35,'price':31.75}, {'name':'YHOO','shares':45,'price':16.35}, {'name':'ACME','shares':75,'price':115.65}] s=map(lambda x:x['shares']*x['price'],portfolio) print(list(s))
# l=[]
# for i in s:
# # print(round(i,1))
# l.append(round(i,1))
# print(l)
8,还是上题的字典，用filter过滤出单价大于100的股票。
portfolio=[{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},
{'name':'AAPL','shares':50,'price':543.22},
{'name':'FB','shares':200,'price':21.09},
{'name':'HPQ','shares':35,'price':31.75},
{'name':'YHOO','shares':45,'price':16.35},
{'name':'ACME','shares':75,'price':115.65}]
s=filter(lambda x:x['price']>100,portfolio)
print(list(s))
9,有下列三种数据类型，
l1 = [1,2,3,4,5,6]
l2 = ['oldboy','alex','wusir','太白','日天']
tu = ('**','***','****','*******')
写代码，最终得到的是（每个元祖第一个元素>2,第三个*至少是4个）
[(3, 'wusir', '****'), (4, '太白', '*******')]这样的数据。
l1 = [1,2,3,4,5,6] l2 = ['oldboy','alex','wusir','太白','日天'] tu = ('**','***','****','*******') lis=zip(l1,l2,tu) s=filter(lambda x:x[0]>2 and len(x[2])>=4,lis) #注意条件*至少是4个 print(list(s))
10,有如下数据类型：
l1 = [ {'sales_volumn': 0},
{'sales_volumn': 108},
{'sales_volumn': 337},
{'sales_volumn': 475},
{'sales_volumn': 396},
{'sales_volumn': 172},
{'sales_volumn': 9},
{'sales_volumn': 58},
{'sales_volumn': 272},
{'sales_volumn': 456},
{'sales_volumn': 440},
{'sales_volumn': 239}]
将l1按照列表中的每个字典的values大小进行排序，形成一个新的列表。
l1 = [ {'sales_volumn': 0},
{'sales_volumn': 108},
{'sales_volumn': 337},
{'sales_volumn': 475},
{'sales_volumn': 396},
{'sales_volumn': 172},
{'sales_volumn': 9},
{'sales_volumn': 58},
{'sales_volumn': 272},
{'sales_volumn': 456},
{'sales_volumn': 440},
{'sales_volumn': 239}]
s=sorted(l1,key=lambda x:x['sales_volumn'],reverse=False ) #从小到大
s=sorted(l1,key=lambda x:x['sales_volumn'],reverse=True ) #从大到小
print(s)