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Python高级函数map、reduce、filter与sorted

Python高级函数1.mapmap()函数接受两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个




Python 高级函数


1. map

map()函数接受两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上,并把结果作为新的迭代器Iterator返回。

Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

def f(x):
return x**2
r = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(r, "=>", type(r))
print(list(r))

=>
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

2.reduce

reduce是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。简单来说,就是先计算x1和x2的结果,再拿结果与x3计算,依次类推。

注意:Python3.x reduce() 已经被移到 functools 模块里,如果我们要使用,需要引入 functools 模块来调用 reduce() 函数



from functools import reduce


语法



reduce(function, iterable[, initializer])


from functools import reduce
def add(x, y) :
# 两数相加
return x + y
sum1 = reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和:1+2+3+4+5
print(sum1)

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3.filter

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新Iterator。

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断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新Iterator中。

def is_odd(n):
return n%2==1
r = filter(is_odd,[i for i in range(0,9)])
print(r, "=>", type(r))
print(list(r))

=>
[1, 3, 5, 7]

4.sorted

sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作,返回重新排序的列表。



sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)


参数说明:


  • 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)。

a = [5,-7,6,-3,4,-1,2]
r = sorted(a)
print(list(r))

[-7, -3, -1, 2, 4, 5, 6]

# 按照绝对值降序排列
r = sorted(a, key=abs, reverse=True)
print(r, "=>", type(r))
print(list(r))

[-7, 6, 5, 4, -3, 2, -1] =>
[-7, 6, 5, 4, -3, 2, -1]

# 按照年龄的降序排列
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
r = sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)
print(r, "=>", type(r))

[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] =>






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船长2502860123
这个家伙很懒,什么也没留下!
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