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python 几个重要函数

一、匿名函数lambda

原型:lambda<参数>:函数体,隐函数,定义一些简单的操作,

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,此外,作为一个表达式,lambda返回一个值(一个新函数),可以选择性地赋值给一个变量名。相反,def语句总是得在头部将一个新的函数赋值给一个变量名,而不是将这个函数作为结果返回。

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。

3、lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。

例1:定义一个lambda表达式,求三个数的和

# -*- coding: UTF-8 -*-
f = lambda x,y,z:x+y+z
print f(1,2,3)
print f(4,5,6)
6
15

例2:

>>> x=(lambda a="fee", b="fie", c ="foe": a+b+c)
>>> x("wee")
'weefiefoe'

例3:用lambda表达式求n的阶乘

# -*- coding: UTF-8 -*-
n = 5 
print reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1))
120

例4:lambda表达式也可以用在def函数中

# -*- coding: UTF-8 -*-
def action(x):
      return lambda y:x+y
a = action(2)
print a(22)
24

这里定义了一个action函数,返回了一个lambda表达式。其中lambda表达式获取了到了上层def作用域的变量名x的值。

a是action函数的返回值,a(22),即是调用了action返回的lambda表达式。

这里也可以把def直接写成lambda形式。如下:

# -*- coding:UTF-8 -*-

b = lambda x:lambda y:x+y
a = b(3)
print a(2)
print (b(2))(2)
5
4

例5 :通常用lambda来编写跳转表,如下:

>>> L = [lambda x:x**2, lambda x:x**3, lambda x:x**4]
>>> for f in L:
        print(f(2))
4
8
16
>>> print(L[0](3))
9

二、Map函数

原型:map(function,sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表 map(function,sequence,[sequence,...])->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list调用来显示所有结果。

>>> list(map(lambda x:x+2,[1,2,3]))
[3,4,5]
>>> list(map(pow,[1,2,3],[2,3,4]))
[1,8,81]

注:pow()函数: 返回x的y次方的值。

>>> def add(x,y): return x+y
>>> map(add, range(8),range(8))
[0,2,4,6,8,10,12,14]

三、filter函数

filter函数会对指定序列执行过滤操作

filter函数的定义:

filter(functon 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。

返回课迭代对象,需要用list调用来显示所有结果。

>>> list(filter((lambda x: x>0), range(-5,5)))
[1,2,3,4]
>>> list(fliter(None,range(-5,5)))
[-5,-4,-3,-2,-1,1,2,3,4]

注:若function为None,则会返回包含非空元素的迭代器。

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>>  filter(f, range(2,25))
[5,7,11,13,17,19,23]

四、reduce函数

reduce函数,reduce函数会对参数序列中元素进行累积。

reduce函数的定义:

functools.reduce(function, iterable, [initializer])  #python3中reduce是在functools模块中

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
>>> import functools
>>> functools.reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4])
10
>>> functools.reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],10)
20
>>> 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。

五、zip函数

其中sorted()和zip()返回一个序列(列表)对象,reversed()、enumerate()返回一个迭代器(类似序列)

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,然后返回由这些tuples组成的list。若传入参数的长度不相等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。

>>> list(zip([1,23,3],[213,45,2])) #两个列表长度一致
[(1,213),(23,45),(3,2)]
>>> list(zip([1,23,3],[213,45,2,34,54])) #两个列表长度不一致,以短的为准
[(1,213),(23,45),(3,2)]

zip一些应用:

>>> [[i for i in range(3*n+1,3*n+4)] for n in range(3)]

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