Python 内置高阶函数 Python 内置高阶函数详细
一碗周 人气:01、Python的内置高阶函数
1.1 map()
map()
会根据提供的函数对指定序列做映射
语法格式:
map(function, iterable, ...)
第一个参数function
以参数序列中的每一个元素调用function函数,
第二个参数iterable
一个或多个序列
返回包含每次 function
函数返回值的新列表。
示例代码:
list1 = [1, 2, 4, 5, 56, 12, 5, 2, 34] # 生成一个函数 def func(lt): # 将偶数返回,奇数+1返回 if lt % 2 == 0: return lt else: return lt + 1 list2 = map(func, list1) # 千万不能加() # 使用lambda关键字 list3 = map(lambda i: i if i % 2 == 0 else i + 1, list1) print(list(list3)) # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34] print(list(list2)) # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34]
1.2 reduce() 函数
reduce()
函数在Python2x
的时候是系统内置的函数,到Python3x
就已经归入functools
库里面了
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。
语法格式
reduce(function, iterable[, initializer])
function
-- 函数,有两个参数
iterable
-- 可迭代对象
initializer
-- 可选,初始参数
返回函数计算结果。
示例代码:
from functools import reduce list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] value = reduce(lambda x, y: x + y, list1) print(value) # 28 = 1+2+3+4+5+6+7
会将计算结果存储到x,每次累计。initializer
就是设置x的初始值
1.3 reduce() 函数
filter()
函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。
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。
语法结构:
filter(function, iterable)
function
-- 判断函数。
iterable
-- 可迭代对象。
返回一个可迭代对象
1.4 sorted() 函数
sorted()
函数对所有可迭代的对象进行排序操作,返回的是一个新的 list.
语法结构:
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
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)。
返回重新排序的列表。
示例代码:
students = [ {'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'lucy', 'age': 15}, {'name': 'lily', 'age': 13}, {'name': 'mark', 'age': 21}, {'name': 'jack', 'age': 13}, {'name': 'steven', 'age': 18}, ] # 找出所有年龄大于18岁学生 result = filter(lambda x: x['age'] > 18, students) print(list(result)) # [{'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'mark', 'age': 21}] # 按照年龄从小到大排序 students = sorted(students, key=lambda x: x['age'], reverse=True) # 利用key print(students) ''' [{'name': 'mark', 'age': 21}, {'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'steven', 'age': 18}, {'name': 'lucy', 'age': 15}, {'name': 'lily', 'age': 13}, {'name': 'jack', 'age': 13}] '''
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