python内置函数2

一. lambda匿名函数

为了解决⼀些简单的需求⽽设计的⼀句话函数,有些功能需要用到函数功能,却不复杂,为了避免取函数名困难的尴尬,就会用到匿名函数.

lambda表⽰的是匿名函数. 不需要⽤def来声明, ⼀句话就可以声明出⼀个函数

语法:  函数名 = lambda 参数: 返回值

# 计算n的n次⽅
def func(n):
    return n**n
print(func(10))
f = lambda n: n**n
print(f(10))

注意:
1. 函数的参数可以有多个. 多个参数之间⽤逗号隔开
2. 匿名函数不管多复杂. 只能写⼀⾏, 且逻辑结束后直接返回数据
3. 返回值和正常的函数⼀样, 可以是任意数据类型

二. sorted()

语法: sorted(Iterable, key=None, reverse=False)

Iterable: 可迭代对象

key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每⼀个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进⾏排序

reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序

lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) # 原列表不会改变
print(lst2) # 返回的新列表是经过排序的
dic = {1:'A', 3:'C', 2:'B'}
print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key
 

key排序的权重本质还是数字的大小,因此key的参数也是数字

# 根据字符串⻓度进⾏排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串⻓度
def func(s):
    return len(s)
print(sorted(lst, key=func))

和lambda组合使⽤

# 根据字符串⻓度进⾏排序
lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串⻓度
def func(s):
    return len(s)
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
       {"id":2, "name":'wusir', "age":16},
       {"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
# 按照年龄对学⽣信息进⾏排序
print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))

三. filter()

语法: filter(function. Iterable)

function: ⽤来筛选的函数. 在filter中会⾃动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据

Iterable: 可迭代对象

lst = [1,2,3,4,5,6,7]
ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数
print(ll)
print(list(ll))
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
       {"id":2, "name":'wusir', "age":16},
       {"id":3, "name":'taibai', "age":17}]
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst) # 筛选年龄⼤于16的数据
print(list(fl))      

四. map()

语法: map(function, iterable) 可以对可迭代对象中的每⼀个元素进⾏映射. 分别取执⾏function

计算列表中每个元素的平⽅ ,返回新列表

def func(e):
    return e*e
mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
print(mp)
print(list(mp))
 

用lambda写

print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))

计算两个列表中相同位置的数据的和

# 计算两个列表相同位置的数据的和
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))
 

五. 递归

在函数中调⽤函数本⾝. 就是递归

def func():
    print("我是谁")
    func()
func()

在python中递归的深度最⼤到998,用import sys 可以更改

def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
foo(1)

递归的应⽤:   我们可以使⽤递归来遍历各种树形结构, 比如我们的⽂件夹系统. 可以使⽤递归来遍历该⽂件夹中的所有⽂件

import os
def read(filepath, n):
    files = os.listdir(filepath) # 获取到当前⽂件夹中的所有⽂件
    for fi in files: # 遍历⽂件夹中的⽂件, 这⾥获取的只是本层⽂件名
        fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加⼊⽂件夹 获取到⽂件夹+⽂件
        if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路径下的⽂件是⽂件夹
             print("	"*n, fi)
             read(fi_d, n+1) # 继续进⾏相同的操作
     else:
         print("	"*n, fi) # 递归出⼝. 最终在这⾥隐含着return
#递归遍历⽬录下所有⽂件
read('../oldboy/', 0)            

递归函数中如果返回值,无法从最后一层直接返回,只能每次循环先返回上一层

六. ⼆分查找

⼆分查找. 每次能够排除掉⼀半的数据. 查找的效率非常⾼. 但是局限性比较⼤. 必须是有序序列才可以使⽤⼆分查找

要求: 查找的序列必须是有序序列.

# 判断n是否在lst中出现. 如果出现请返回n所在的位置
# ⼆分查找---⾮递归算法
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567,678,789]
n = 567
left = 0
right = len(lst) - 1
count = 1
while left <= right:
    middle = (left + right) // 2
    if n < lst[middle]:
        right = middle - 1
    elif n > lst[middle]:
        left = middle + 1
    else:
        print(count)
        print(middle)
        break
    count = count + 1
else:
 print("不存在")
# 普通递归版本⼆分法
def binary_search(n, left, right):
     if left <= right:
         middle = (left+right) // 2
         if n < lst[middle]:
             right = middle - 1
             elif n > lst[middle]:
         l    eft = middle + 1
         else:
             return middle
             return binary_search(n, left, right) # 这个return必须要加. 否则接收
到的永远是None.
     else:
         return -1
print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))
# 另类⼆分法, 很难计算位置.
def binary_search(ls, target):
     left = 0
     right = len(ls) - 1
     if left > right:
         print("不在这⾥")
         middle = (left + right) // 2
         if target < ls[middle]:
             return binary_search(ls[:middle], target)
         elif target > ls[middle]:
             return binary_search(ls[middle+1:], target)
         else:
             print("在这⾥")
binary_search(lst, 567)