• Python常用内置函数整理(lambda,reduce,zip,filter,map)


    匿名函数lambda

    lambda argument1,argument2,...argumentN :expression using arguments

    1、lambda是一个表达式,而不是一个语句。

    因为这一点,lambda可以出现在python语法不允许def出现的地方---例如,在一个列表常量中或者函数调用的参数中。

    2、lambda 的主体是一个单个的表达式,而不是一个代码块。

    lambda是一个为编写简单的函数设计的,而def用来处理更大的任务。

    例如:

    lambda表示式写法:
    f=lambda x,y,z:x+y+z print(f(2,3,4)) 打印结果: 9

    函数写法:
    def f(x,y,z):
    return x+y+z

    print(f(2,3,4))
    打印结果:
    9
    lambda表示式写法:
    foo=lambda a='lll',b='que',c='rade':a+b+c print(foo('mas')) 打印结果: masquerade

    函数写法:
    def foo(a='lll',b='que',c='rade'):
    return a+b+c

    print(foo('mas'))
    打印结果:
    masquerade
    l=[lambda x:x**2,lambda x:x**3,lambda x:x**4]
    for f in l:
        print(f(2))
    打印结果:
    4
    8
    16

    print(l[1](3)) 打印结果:
    27

     嵌套的lambda

    式一:
    def foo(x): return (lambda y:x+y) bar=foo(99) print(bar(2)) 打印结果:101

    式二:
    foo=lambda x:(lambda y:x+y)
    bar=foo(99)
    print(bar(2))

    式三:
    print((lambda x:(lambda y:x+y)(99))(2))
    打印结果:
    101

    filter函数

    filter函数会对指定序列执行过滤操作。

    定义:filter(function or None, sequence) ->iterator

    filter函数会对序列参数sequence中的每个元素调用function函数,最后返回的结果包含调用结果为True的元素。

    返回可迭代对象,需要list调用来显示所有结果。

    def f(x):
        if x>20:
            return True
        else:
            return False
    
    l1=[2,8,15,22,36]
    print(filter(f,l1))
    l2=filter(f,l1)
    print(l2.__next__())    #22
    print(l2.__next__())    #36
    print(l2.__next__())    #StopIteration
    
    #或者我们可以使用for循环遍历过滤器l2:
     for i in l2:
         print(i)
    
    打印结果:
    22
    36
    
    
    print(list(filter(lambda x:x>0,range(-5,5))))    #[1, 2, 3, 4]
    print(list(filter(None,[1,2,3,4,5])))   #[1, 2, 3, 4, 5]

    map(func,iter1,iter2)函数-> iterator

    通过定义可以看到,这个函数的第一个参数是一个函数,剩下的参数是一个或多个序列,返回值是一个迭代器。

    function可以理解为是一个一对一或多对一函数,map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数,返回包含每次function函数返回值的迭代器。

    返回可迭代对象,需要调用list来显示所有结果。

    def f(x,y):
        return (x,y)
    l1 = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 ]
    l2 = [ 'Sun', 'M', 'T', 'W', 'T', 'F', 'S' ]
    l3=map(f,l1,l2)
    # print(l3)   #<map object at 0x0000000002301470>
    print(list(l3)) #[(0, 'Sun'), (1, 'M'), (2, 'T'), (3, 'W'), (4, 'T'), (5, 'F'), (6, 'S')]
    
    def f2(x):
        return x**2
    print(list(map(f2,l1)))  #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36]
    
    def f3(x,y):
        return x*2,y*2
    
    print(list(map(f3,l1,l2)))  #[(0, 'SunSun'), (2, 'MM'), (4, 'TT'), (6, 'WW'), (8, 'TT'), (10, 'FF'), (12, 'SS')]
    
    print(list(map(lambda x: x + 2, [1, 2, 3])))    #[3, 4, 5]
    print(list(map(pow,[1,2,3],[2,3,4])))           #[1, 8, 81]
    #pow(x,y)是计算x的y次幂(方)
    

    reduce函数

    在Python 3里,reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在fucntools模块里,用的话要先引入:即functools.reduce(function,sequence,initial)

    reduce函数会对参数序列中元素进行累积。

    定义:

    function参数是一个有两个参数的函数,reduce依次从iterable中取一个元素,和上一次调用function的结果做参数再次调用function。

    第一次调用function时,如果提供initial参数,会以iterable中的第一个元素和initial作为参数调用function,否则会以iterable中的前两个元素做参数调用function。

     等价于:

    def reduce(function, iterable, initializer=None):
    
    it = iter(iterable)
    
        if initializer is None:
    
            value = next(it)
    
        else:
    
            value = initializer
    
        for element in it:
    
            value = function(value, element)
    
    return value
    

    示例:

    import functools
    
    print(functools.reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4]))       #10
    print(functools.reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],10))    #20
    print(functools.reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4]))       #24
    
    ##############
    如果没有initial参数,这么算:(((1+2)+3)+4)
    
    如果有initial参数,这么算: ((((10+1)+2)+3)+4)
    

     注意:function函数不能为None,function必须是有2个参数的函数。

    zip函数

    定义:zip([seql, ...])接受一系列可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。

    print(list(zip([1,2,3],[11,22,33])))    #两个列表长度一致

    #[(1, 11), (2, 22), (3, 33)]
    print(list(zip([1,2,3],[11,22,33,44,55]))) #两个列表长度不一致,以短的为准

    #[(1, 11), (2, 22), (3, 33)]
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