Python编程 高阶函数使用技巧

简介: 在坚持的初期,坚持本身比坚持的事情更重要。也许,生活的意义并不在于实现了怎样伟大的梦想,而是在于自己全身心地投入,让每一天都成为梦想的一部分。只要是能确定带给自己价值感的事情,去做就好。时间在流逝,每一天,都值得认真对待。

高阶函数指的是能接收一个或多个函数作为参数的函数,python中有一些内置的高阶函数,在某些场合使用可以提高代码的效率。


一、map函数


map(function, iterable, ...)


返回一个将 function 应用于 iterable 中每一项并输出其结果的迭代器。 如果传入了额外的 iterable 参数,function 必须接受相同个数的实参并被应用于从所有可迭代对象中并行获取的项。


y, m, d=map(int, input().split('/'))
print(y, m, d)
print(type(y), type(m), type(d))
输入:2020/9/3结果如下:202093<class'int'><class'int'><class'int'>


importmath# 对数据做映射print(list(map(lambdax: 2**x+1, [1, 3, 5, 7])))   
print(list(map(lambday: math.log10(y), [10, 100, 1000, 10000])))
print(list(map(lambdax, y: x**2+y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])))
运行结果如下:[3, 9, 33, 129]
[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
[2, 6, 12, 20, 30]


再举个简单例子,假设用户输入的英文名字不规范,没有按照首字母大写,后续字母小写的规则利用map()函数,把一个list(包含若干不规范的英文名字)变成一个包含规范英文名字的list。输入:['bob', 'LISA', 'barT', 'faker']
输出:['Bob', 'Lisa', 'Bart', 'Faker']


deftrans(s):
s=s[0].upper() +s[1:].lower()  # 首字母大写  后续字母小写returnsprint(list(map(trans, ['bob', 'LISA', 'barT', 'faker'])))
print(list(map(lambdax: x[0].upper() +x[1:].lower(), ['bob', 'LISA', 'barT', 'faker'])))
运行结果如下:['Bob', 'Lisa', 'Bart', 'Faker']
['Bob', 'Lisa', 'Bart', 'Faker']


二、filter函数


filter(function, iterable) # function为判断函数,iterable为可迭代对象


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。

接收的两个参数中,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断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到迭代器中。如果 function 是 None ,则会假设它是一个身份函数,即 iterable 中所有返回假的元素会被移除。


lis= [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(list(filter(lambdax: x%2, lis)))      # 符合条件  得到奇数print(list(filter(lambday: y%2==0, lis))) # 得到偶数运行结果如下:[1, 3, 5, 7, 9]
[2, 4, 6, 8, 10]


# 如果 function 是None,则会假设它是一个身份函数,即 iterable 中所有返回假的元素会被移除。s= [1, 2, '', [], {}, (), '123']
print(list(filter(None, s)))
运行结果如下:[1, 2, '123']


# 利用filter函数筛选出水仙花数# 水仙花数是指一个3位数,它的每个位上的数字的3次幂之和等于它本身(例如:1^3 + 5^3 + 3^3 = 153)lis= [iforiinrange(100, 1001)]  # 三位数# 输出水仙花数print(list(filter(lambdax: x==sum([int(i) **3foriinstr(x)]), lis)))
运行结果如下:[153, 370, 371, 407]



"""@Author  :叶庭云@Date    :2020/9/12 15:01@CSDN    :https://blog.csdn.net/fyfugoyfa"""# filter的应用案例-埃氏筛法求素数defodd_sequence():    # 构造从3开始的奇数序列n=1whileTrue:
n=n+2yieldndefprime_filter(prime_num):   # 筛选素数的函数returnlambdax: x%prime_num>0defprimes():
yield2# 先返回第一个素数2,然后利用filter()函数不断产生筛选后的新序列nums=odd_sequence()
whileTrue:
prime_num=next(nums)   # 取出序列第一个数yieldprime_num# 返回序列第一个数nums=filter(prime_filter(prime_num), nums)  # 得到新序列defmain():
forninprimes():
ifn<100000:
print(n)
else:
breakif__name__=='__main__':
main()


三、sorted函数


  • 根据 iterable 中的项返回一个新的已排序列表。
  • 具有两个可选参数,它们都必须指定为关键字参数。

key:指定带有单个参数的函数,用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。 默认值为 None (直接比较元素)

reverse:为一个布尔值,如果设为 True,则每个列表元素将按反向顺序比较进行排序


# 学号 姓名 成绩d= {'001': ['张三', 88], '002': ['李四', 90], '003': ['王五', 73]}
# 按成绩排序  降序  由高到低d1=list(sorted(d.items(), key=lambdax: x[1][1], reverse=True))      
print('学号 姓名 成绩')
foritemind1:
print(item[0], item[1][0], item[1][1])
运行结果如下:学号姓名成绩002李四90001张三88003王五73


# 输入一组数到列表nums,请找到列表中任意两个元素相加能够等于9的元素,形成一个元组# 使其小数在前大数在后,如:(2,7),(1,8)。重复的元组元素只保留一个,结果按元组第一个元素从大到小顺序输出defget_tuple(num_list):
temp_list= []
foriinnum_list:
if (9-i) innum_list:
min_= (9-i) if (i>= (9-i)) elseimax_=iifmin_== (9-i) else (9-i)
if (min_, max_) notintemp_list:
temp_list.append((min_, max_))
returntemp_listnums=input("numbers:")
# 列表推导式num_list= [int(i) foriinnums.split(',')]
result_list=get_tuple(num_list)
# 按列表里每个元组的第一个元素从大到小排序  降序result_list=sorted(result_list, key=lambdax: x[0], reverse=True)
print(result_list)
运行结果如下:numbers:3,4,5,7,2,8,1,6,9,0[(4, 5), (3, 6), (2, 7), (1, 8), (0, 9)]


四、reduce函数


reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。返回的是一个计算的最终结果。


fromfunctoolsimportreduces= [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 做累积计算print(reduce(lambdax,y: x+y, s))
print(reduce(lambdax,y: 10*x+y, s))
print(reduce(lambdax,y: str(x) +str(y), s))
运行结果如下:451234567890123456789


目录
相关文章
|
2天前
|
JSON 数据格式 开发者
pip和requests在Python编程中各自扮演着不同的角色
`pip`是Python的包管理器,用于安装、升级和管理PyPI上的包;`requests`是一个HTTP库,简化了HTTP通信,支持各种HTTP请求类型及数据交互。两者在Python环境中分别负责包管理和网络请求。
13 5
|
5天前
|
存储 Python 容器
Python高级编程
Python集合包括可变的set和不可变的frozenset,用于存储无序、不重复的哈希元素。创建集合可使用{}或set(),如`my_set = {1, 2, 3, 4, 5}`。通过add()添加元素,remove()或discard()删除元素,如`my_set.remove(3)`。
|
6天前
|
测试技术 Python
Python模块化方式编程实践
Python模块化编程提升代码质量,包括:定义专注单一任务的模块;使用`import`导入模块;封装函数和类,明确命名便于重用;避免全局变量降低耦合;使用文档字符串增强可读性;为每个模块写单元测试确保正确性;重用模块作为库;定期维护更新以适应Python新版本。遵循这些实践,可提高代码可读性、重用性和可维护性。
27 2
|
11天前
|
测试技术 调度 索引
python编程中常见的问题
【4月更文挑战第23天】
32 2
|
12天前
|
网络协议 算法 网络架构
Python网络编程之udp编程、黏包以及解决方案、tcpserver
Python网络编程之udp编程、黏包以及解决方案、tcpserver
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 算法框架/工具
Python:编程的艺术与魅力
Python:编程的艺术与魅力
25 3
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
实用技巧:提高 Python 编程效率的五个方法
本文介绍了五个提高 Python 编程效率的实用技巧,包括使用虚拟环境管理依赖、掌握列表推导式、使用生成器提升性能、利用装饰器简化代码结构以及使用 Jupyter Notebook 进行交互式开发。通过掌握这些技巧,可以让你的 Python 编程更加高效。
|
13天前
|
算法 Python
Python面向对象oop编程(二)
Python面向对象oop编程(二)
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 API
pymc,一个灵活的的 Python 概率编程库!
pymc,一个灵活的的 Python 概率编程库!
21 1
|
15天前
|
人工智能 算法 调度
uvloop,一个强大的 Python 异步IO编程库!
uvloop,一个强大的 Python 异步IO编程库!
24 2