python基础-匿名函数和内置函数
格桑_哈哈 人气:2匿名函数和内置函数
匿名函数:没有名字,使用一次即被收回,加括号就可以运行的函数。
语法:lambda 参数:返回值
使用方式:
- 将匿名函数赋值给变量,给匿名函数一个名字,使用这个变量来调用(还不如用有名函数)
res = lambda x,y:x*y print(res(2,3)) # 打印结果:6
- 与内置函数一起使用,如:max,min,sorted,map,filter,reduce
内置函数就是python解释器给我们提供的函数。
max 返回给定参数的最大值,这个参数可以是可迭代对象
语法:max(可迭代对象,key=函数对象)
min 返回给定参数的最小值,这个参数可以是可迭代对象
语法:min(可迭代对象,key=函数对象)
# 需求:求出以下工资最高和工资最低的员工
user_dic = {
'赵铁柱': 3000,
'张全蛋': 20000,
'伍六七': 1500,
'李小花': 8000
}
s_max = max(user_dic, key=lambda x: user_dic[x])
"""
1.max内部会遍历user_dic,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
"""
print(f"工资最高的员工是:{s_max}")
s_min = min(user_dic, key=lambda x: user_dic[x])
print(f"工资最低的员工是:{s_min}") # 原理跟max 类似
sorted 接收一个key函数(可选)来实现对可迭代对象进行自定义的排序
语法:sorted(可迭代对象,key=函数对象,reverse=False)
reverse:排序方向,默认从小到大,reverse=True为降序
# 1、对列表按照绝对值进行排序
li = [-21, -12, 5, 9, 36]
print(sorted(li, key=lambda x: abs(x)))
"""
sorted()函数按照keys进行排序,并按照对应关系返回list相应的元素:
keys使用lambda函数排序结果 => [5, 9, 12, 21, 36]
| | | | |
最终结果 => [5, 9, -12, -21, 36]
"""
# 2、假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩:
L = [('sean', 75), ('egon', 92), ('Jessie', 66), ('tank', 88)]
# 2.1 请用sorted()对上述列表分别按名字排序
print(sorted(L, key = lambda x : x[0]))
"""
1.sorted内部会遍历L,将遍历结果一一传给lambda的参数x
2.依据lambda的返回值依次进行排序,得到排序后的list列表
3.对外返回排序后的列表
"""
# 输出[('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]
# 2.2 再按成绩从高到低排序
print(sorted(L, key = lambda x : x[1], reverse=True))
# 输出[('Adam', 92), ('Lisa', 88), ('Bob', 75), ('Bart', 66)]
map 映射。将可迭代对象中的每一个值进行修改,然后映射到一个map 对象中,可将这个map 对象转换其他容器类型展示结果。只能转换一次
语法:map(函数对象,可迭代对象)
# 1、求列表[1,2,3,4,5,6,7,8,9],返回一个n*n 的列表
# 常规解决方案
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
li = []
for i in list1:
i = i ** 2
li.append(i)
print(li)
# 使用map 的解决方案
map_obj = map(lambda x: x * x, li)
print(map_obj) # 打印结果为 map对象
print(list(map_obj)) # 将map 对象转换成列表展示
print(tuple(map_obj)) # 打印为空 ???
从以上打印结果可以发现,map_obj
转换两次,再次打印的结果是空。这是咋了,放心,这个结果没被我吃掉!!!这是因为map对象本质是可迭代对象 。list(map_obj)
或 for num in map_obj
这样的语句,就是调用了迭代器,执行了__ next __()
,消耗了迭代对象。所以,再次使用map_obj
后,会发现它已经空了。
reduce 合并。每次从可迭代对象中获取两个值进行累积计算。其效果就是:
reduce(func,[1,2,3]) 等同于 func(func(1,2),3)
语法:reduce(函数对象,可迭代对象,初始值)
注意:
使用reduce 函数,必须导包 from functools import reduce
在求和时,初始值默认为0;求乘积时,初始值为1
from functools import reduce
# 求1-100之内的和
res_sum = reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 101), 0)
print(res)
# 求1-9的积
res_pro = reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 10))
print(res_pro)
filter 过滤。根据函数中返回值是
True
还是False
决定保留还是丢弃该元素。如果是True就“过滤出来”,并添加到filter 对象中。语法:filter(函数对象,可迭代对象)
# 求列表['1A','2A','3C','4C','5A']中,返回不包含A的列表
key_list = ['1A','2A','3C','4C','5A']
filter_obj = filter(lambda key:key.endswith('C'),key_list)
print(filter_obj) # 打印filter 对象 ---->
print(list(filter_obj)) # 将filter 对象转换成列表展示
print(tuple(filter_obj)) # 打印出空元组,原理同map 对象
从上述代码可以发现,filter 对象
本质上也是一个可迭代对象
扩展题
1、请利用filter()筛选出200以内的回数。回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数,例如12321,909
2、现有列表 L = ["1","2","3","5","7","8","4","9","6"]
1) 求列表中所有偶数组成的最大整数
2) 求列表中所有奇数组成的最小整数
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