生成式
# 列表生产式 l = ['clyxez','cjzdez','clydsb','clysb'] l1 = [i for i in l if i.startswith('cly') ] # 将以'cly'开头的元素以列表的形式取出 # 内部首先进行for循环将每个元素取出,再进行判断条件成立才会交给for前面的代码 # ['clyxez', 'clydsb', 'clysb'] l2 = [] for i in l: if i.startswith('cly'): l2.append(i) print(l2) # 字典生成式 # l1 = ['egon', '123', 'dbj'] # l2 = ['name', 'pwd', 'hobby'] l = ['egon', 'ai', 'dbj'] dic = {i:j for i,j in enumerate(l)} # print(dic) res = {i for i in range(1,10) if i > 5 } # 生成一个集合 res1 = (i for i in range(10) if i > 3) # 这样写不是元组形式,而是生成器表达式 print(res1) # <generator object <genexpr> at 0x00000245B7D80EB8>
匿名函数
''' 匿名函数是没有名字的函数 用完立即销毁 匿名函数一般不单独使用,配合内置函数一起使用 ''' res = (lambda x,y:x*y)(10,99) # 冒号左边是匿名函数的形参,冒号右边是匿名函数的返回值
部分内置函数
# max # 比较值大小的内置函数 # res = max(1, 2, 3, 4, 5) # 内部是for 循环 # max可以在内部使用匿名函数 dic = {'cly': 100, 'cjz': 2000, 'tank': 999 } res = max(dic) # 对key首字母进行 比较大小,并不会对value进行比较 # def index(name): # return d[name] res1 = max(dic, key=lambda name: dic[name]) # 比较薪资 返回人名 # map 映射 # 例: l = [1,2,3,4,5,6] res3 = map(lambda x:x+9,l) # 内部for循环 # for i in res: # print(i) # zip 拉链 # 将几个容器类型 l1 = [1, 2, 3] l2 = ['name', 'cly', 'dsb', 'cgs' ] l3 = ['a', 'b', 'c', 'o', 'p'] print(list(zip(l1, l2, l3))) # [(1, 'name', 'a'), (2, 'cly', 'b'), (3, 'dsb', 'c')] # 木桶效应,看短的列表,以短的列表进行合成 from functools import reduce l = [1,2,3,4,5,6] print(reduce(lambda x,y:x+y,l,19)) # 19初始值 第一个参数 # 相当于先将容器类型中前两个参数取出进行相加,再将后面的值依次取出进行相加 # 有初始值时,就将初始值作为第一个参数,再进行相加
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