摘要:解释就相当于把每个序列元素的每一个多带带用一个管道函数处理,再把他们按顺序组合成一个新可迭代对象注意这个管道函数只能是单参数函数,如果想传递多个参数怎么办使用偏函数怕有些人看不懂,这里就不用了,而是用普通函数定义方式固定值固定值固定值固定值固
map
In [25]: list(map(lambda a:a**2, [1,2,3,4])) Out[25]: [1, 4, 9, 16] 解释:map就相当于 把每个序列元素 的每一个 多带带用一个管道函数处理, 再把他们按顺序组合成一个新可迭代对象 注意:这个管道函数 只能是单参数函数,如果想传递多个参数怎么办??? 1. 使用偏函数 paitial (怕有些人看不懂,这里就不用lambda了,而是用普通函数定义方式) In [58]: def f(a,b): ...: return a**2,b In [59]: f = partial(f,b="固定值") In [60]: list(map(f,[1,2,3,4])) Out[60]: [(1, "固定值"), (4, "固定值"), (9, "固定值"), (16, "固定值")] 当然还是提供一下lambda的方式吧,看看有多简洁。 In [64]: list(map(partial(lambda a,b:(a**2,b),b="固定值") ,[1,2,3,4])) Out[64]: [(1, "固定值"), (4, "固定值"), (9, "固定值"), (16, "固定值")] 2. 如果想对map传递多个参数,除了上面用偏函数,还可以使用下面介绍的starmap map多参应用场景:进程池的imap (以后我也会写Python三器三程的文章)starmap
In [30]: list(starmap(lambda a,b:a+b,( (1,2),(3,4)))) Out[30]: [3, 7] 解释一下: starmap 和 partial虽然都可以解决 map传多参,但还是有一些区别的 starmap的 每一对的多个参数 都是密切相关的 partial的 偏参数 是和所有 主参数 全部相关的reduce
In [87]: from functools import reduce In [88]: reduce(lambda a,b:a*b, [1,2,3,4]) Out[88]: 24 解释一下:reduce 相当于对一个序列"累"的操作 (累加、累乘等),返回结果就是累值filter
In [100]: list(filter(lambda a:a if a>2 else None, [1,2,3,4])) Out[100]: [3, 4] 解释一下:和map思想一样,根据条件过滤序列。sorted
In [128]: dict1 = {"学号2":"1","学号1":"2"} In [129]: sorted(dict1.items(),key=lambda x:x[1]) Out[129]: [("学号2", "1"), ("学号1", "2")] 解释一下:和list的sort函数类似, 但这个sorted的优点是针可以对所有序列排序zip
In [132]: list(zip((1,2),(3,4,5))) Out[132]: [(1, 3), (2, 4)] 解释一下:每个子序列对应位置进行组合, 如果格式不匹配,则会舍弃不匹配的那一项三目运算
三目运算符可以使代码简介逻辑清晰(虽然 or and 也是可以使代码逻辑简洁,但有些烧脑,我几乎不用~~) In [78]: print(1 if 0==0 else 2) Out[78]: 1推导式
其实有时用推导式也可以代替部分高阶操作,并且推导式的效率也高 1. 列表推导式 In [77]: [1 for _ in range(5) if 1==1] Out[77]: [1, 1, 1, 1, 1] 2. 集合推导式 In [6]: {x for x in [1,2,1,2]} Out[6]: {1, 2} 3. 字典推导式 In [18]: {value:key for key,value in {"name":"tom"}.items()} Out[18]: {"tom": "name"} 4. 生成器 (生成器还有另外的方式,后面还会三程三器) In [23]: (x for x in range(10)) Out[23]:at 0x0000024A4CFA8BA0>
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