python高级特性和高阶函数及使用详解

python高级" title="python高级">python高级特性

1、集合的推导式

•列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤、转换等操作。

语法:[exp for item in collection if codition]

if codition - 可选

•字典推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤、转换等操作。

语法:{key_exp:value_exp for item in collection if codition}


•集合推导式

语法:{exp for item in collection if codition}


•嵌套列表推导式

2、多函数模式

函数列表,python中一切皆对象。

# 处理字符串

str_lst = ['$1.123', ' $1123.454', '$899.12312']

def remove_space(str):

"""

remove space

"""

str_no_space = str.replace(' ', '')

return str_no_space

def remove_dollar(str):

"""

remove $

"""

if '$' in str:

return str.replace('$', '')

else:

return str

def clean_str_lst(str_lst, operations):

"""

clean string list

"""

result = []

for item in str_lst:

for op in operations:

item = op(item)

result.append(item)

return result

clean_operations = [remove_space, remove_dollar]

result = clean_str_lst(str_lst, clean_operations)

print result

执行结果:['1.123', '1123.454', '899.12312']

3、匿名函数lambda

•没有函数名

•单条语句组成

•语句执行的结果就是返回值

•可用作sort的key函数

python高阶函数

1、函数式编程

•函数本身可以赋值给变量,赋值后变量为函数;

•允许将函数本身作为参数传入另一个函数;

•允许返回一个函数。

2、map/reduce函数

•map(fun, lst),将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中,并将结果组成新的列表返回

•reduce(func(x,y),lst),其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。 

lst = [a1, a2 ,a3, ......, an]

  reduce(func(x,y), lst) = func(func(func(a1, a2), a3), ......, an)

3、filter函数

•筛选序列

•filter(func, lst),将func作用于lst的每个元素,然后根据返回值是True或False判断是保留还是丢弃该元素。

下面看下Python高级函数使用

map的使用:map(function, iterable, ...)

  map()函数接收两个参数,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个元素,并把结果作为新的Iterator返回。

>>> def f(x):

... return x + x

...

>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

# 提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加

>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])

[3, 7, 11, 15, 19]

reduce的使用:reduce(function, iterable[, initializer])

  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。

>>> from functools import reduce

>>> def add(x, y):

... return x + y

...

>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

25

>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数

15

from functools import reduce

def add(x,y):

return x + y

print (reduce(add, range(1, 101)))

filter的使用:filter(function, iterable)

  filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 结果: [1, 5, 9, 15]

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))

# 结果: ['A', 'B', 'C']

filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

sorted的使用:sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])

Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

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

>>> b = sorted(a) # 保留原列表

>>> a

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

>>> b

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

此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

#key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list:

#list = [36, 5, -12, 9, -21]

#keys = [36, 5, 12, 9, 21]

[5, 9, -12, -21, 36]

#字符串排序

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])

['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于'Z' < 'a',结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面。

要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)

['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

raw_input的使用:raw_input([prompt])

prompt: 可选,字符串,可作为一个提示语。

raw_input() 将所有输入作为字符串看待

>>>a = raw_input("input:")

input:123

>>> type(a)

<type 'str'> # 字符串

>>> a = raw_input("input:")

input:runoob

>>> type(a)

<type 'str'> # 字符串

>>>

input() 需要输入 python 表达式

>>>a = input("input:")

input:123 # 输入整数

>>> type(a)

<type 'int'> # 整型

>>> a = input("input:")

input:"runoob" # 正确,字符串表达式

>>> type(a)

<type 'str'> # 字符串

>>> a = input("input:")

input:runoob # 报错,不是表达式

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

File "<string>", line 1, in <module>

NameError: name 'runoob' is not defined

<type 'str'>

总结

以上所述是小编给大家介绍的python高级特性和高阶函数及使用详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

以上是 python高级特性和高阶函数及使用详解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/324116.html

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