python函数进阶小结(零基础小白python入门必看之高阶函数)
本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用,能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率,这5个函数分别是:
- map
- reduce
- filter
- sorted/sort
- zip
文章目录
map语法
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map函数的基本语法是map(func, seq),其含义指的是:对后面可迭代序列中的每个元素执行前面的函数func的功能,最终获取到一个新的序列。注意:
- Python2 中直接返回的是一个列表
- Python3 中返回的是一个可迭代器,如果想返回列表,可以使用list()进行处理
help(map) # 查看帮助信息
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demo
通过举例说明map函数的使用方法
- 使用Python内置函数
- 使用自定义函数
- 使用匿名函数lambda
使用匿名函数的时候可以有多个参数
reduce语法
reduce函数的定义:
reduce(function, sequence [, initial] ) -> value
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reduce依次从sequence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sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function,否则会以序列sequence的第一个数
使用
Python3中已将reduce函数移到functools模块中,需要先进行导入:
from functools import reduce # 导入
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help(reduce) # 查看帮助文档
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上面的例子我们通过一个图形来解释说明:
demo
- 使用自定义函数
- 使用匿名函数lambda
image-20201024185550970
- 一个复杂的例子
具体过程为:
1. 1*2 1=3
2. 3*3 1=10 # 第一个3为上面的结果3,第2个原始数据中的3
3. 10*4 1=41
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- 带有初始值的例子
初始化值和序列中的第一个值执行func函数,将得到的结果作为下次的起始值
# 具体过程解释为
1. 6 1=7
2. 7 2=9
3. 9 3=12
4. 12 4=16
5. 16 5=21
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filter()函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的那些元素,返回符合条件的元素组成新列表。
序列中的每个元素作为参数传递给函数进行判断,返回True或者False,最后将返回True的元素放到新列表中。
filter()语法如下:
filter(function, iterable) # 前者为函数,后者为待执行的序列
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help(filter) # 帮助文档
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- 1.使用自定义函数
返回10以内的偶数
使用匿名函数lambda
对字符串的筛选
选择符合指定要求的字符串
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