定制网站建设托管,南京网站开发,全球电子商务网站排名,wordpress网站设置关键词map:接受两个参数#xff08;函数#xff0c;Iterable#xff09;#xff0c;map将传入的函数依次作用于Iterable的每个元素#xff0c;并且返回新的Iterable def f(x):return x*x r map(f,[1,2,3,4]) #此时的r为惰性求值——可用next()和for...in取值 #通过list()返…map:接受两个参数函数Iterablemap将传入的函数依次作用于Iterable的每个元素并且返回新的Iterable def f(x):return x*x r map(f,[1,2,3,4]) #此时的r为惰性求值——可用next()和for...in取值 #通过list()返回全部 print(list(r)) #[1, 4, 9, 16] reduce:接受两个参数函数序列,reduce把一个函数作用于序列上返回的结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果为reduce(f,[x,y,z])f(f(x,y),z) from functools import reduce def add(x,y):return xy reduce(add,[1,3,5,7,9]) #25 filter:过滤序列。接受两个参数函数序列filter把函数作用于序列上根据返回值是否为True决定是否放弃该元素 def is_odd(x):return x%21 list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])) #filter惰性求值[1, 3, 5, 7, 9] sorted:排序可排序对象包括数字list、字符串list、dict等可接受三个参数后两个为可选 # sorted([],keyexpress,reverseTrue) key对每个元素的处理方法 reverse是否反向排序 sorted([0,1,-2,-1,6,3,8],keyabs,reverseTrue) #[8, 6, 3, -2, 1, -1, 0] 匿名函数 lambda:匿名函数关键字 前的元素表示匿名函数的参数 匿名函数不用谢return表达式返回值就是该表达式的值 m list(map(lambda x: x*x,[1,2,3,4])) print(m) #[1, 4, 9, 16]from functools import reducedict1 {zhangsan: 90, lisi: 100, wangwu: 89, zhaoliu: 92} result sorted(dict1.items(), keylambda x: x[1]) dict1 dict(result) print(dict1)# map 映射 [1,4,9,16,25] map1 map(lambda x: x 2, [1, 2, 3, 4, 5]) print(map1) print(list(map1))names [tom, jack, lily, lucy, lily] map2 map(lambda x: x.capitalize(), names) print(tuple(map2))# filter() filter(function or None, iterable) -- filter objectnumbers [2, 4, 7, 9, 0, 12, 45, 78, 23] filter1 filter(None, numbers) print(list(filter1))filter2 filter(lambda x: x % 2 0, numbers) print(list(filter2))list1 [hello, 30, 80, 50, hi100, 99, yes]filter3 filter(lambda x: str(x).isdigit(), list1) print(list(filter3))filter3 filter(lambda x: isinstance(x, int) or x.isdigit(), list1) print(list(filter3))students [(tom, 21), (lucy, 18), (jack, 22), (lily, 19), (jerry, 24)] filter4 filter(lambda x: x[1] 20, students) print(list(filter4))# reduce() reduce(function, sequence[, initial]) - value initial为初值 list2 [1, 2, 3, 4] result reduce(lambda x, y: x y, list2, 1) print(result)def add(x, y):return x y from functools import reduce print(reduce(add, [1, 2, 3, 4], 1))# result reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 6)) print(result)map0 map(lambda x, y: x y, [1, 2, 3], [2, 2, 2]) print(list(map0))# a ,b,c map(int,input(请输入).split( ))def is_odd(x):return x%21 list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])) print(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])) 装饰器代码运行期间动态增加功能 #在now函数运行前自动打印日志 import functools def log(func):functools.wraps(func)def wrpper(*args,**kw):print(call %s() % func.__name__)return func(*args,**kw)return wrpper # 调用装饰器 log def now():print(hello)now() #call now() hello 偏函数functools.partial 把函数的某些参数固定住返回一个新的函数使调用更简单 import functools int2 functools.partial(int,base2) print(int2(1000000)) #64偏函数是functools.partial()函数将原函数当做第一个参数传入原函数的各个参数依次作为partial()函数后续的参数除非使用关键字参数。 举个栗子import functoolsdef index(n1, n2):return n1 n2num_func functools.partial(index, 666) # 666传给了第二个参数n2print(num_func(1)) # 结果输出为667