最新python常用函数资料.docx
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最新python常用函数资料
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1.map()函数
map()是Python内置的高阶函数,它接收一个函数f 和一个list,并通过把函数f依次作用在list的每个元素上,得到一个新的list并返回。
例如,对于list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数:
因此,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算:
deff(x):
returnx*x
printmap(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
输出结果:
[1,4,9,10,25,36,49,64,81]
可以用列表替代
注意:
map()函数不改变原有的list,而是返回一个新的list。
利用map()函数,可以把一个list转换为另一个list,只需要传入转换函数。
由于list包含的元素可以是任何类型,因此,map()不仅仅可以处理只包含数值的list,事实上它可以处理包含任意类型的list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
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,请利用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:
['adam','LISA','barT']
输出:
['Adam','Lisa','Bart']
format_name(s)函数接收一个字符串,并且要返回格式化后的字符串,利用map()函数,就可以输出新的list。
参考代码:
defformat_name(s):
returns[0].upper()+s[1:
].lower()
printmap(format_name,['adam','LISA','barT'])
2.reduce()函数
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。
reduce()函数接收的参数和map()类似,一个函数f,一个list,但行为和map()不同,reduce()传入的函数f必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。
例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和:
deff(x,y):
returnx+y
调用 reduce(f,[1,3,5,7,9])时,reduce函数将做如下计算:
先计算头两个元素:
f(1,3),结果为4;
再把结果和第3个元素计算:
f(4,5),结果为9;
再把结果和第4个元素计算:
f(9,7),结果为16;
再把结果和第5个元素计算:
f(16,9),结果为25;
由于没有更多的元素了,计算结束,返回结果25。
上述计算实际上是对list的所有元素求和。
虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。
reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。
如果把初始值设为100,计算:
reduce(f,[1,3,5,7,9],100)
结果将变为125,因为第一轮计算是:
计算初始值和第一个元素:
f(100,1),结果为101。
Python内置了求和函数sum(),但没有求积的函数,请利用recude()来求积:
输入:
[2,4,5,7,12]
输出:
2*4*5*7*12的结果
reduce()接收的函数f需要两个参数,并返回一个结果,以便继续进行下一轮计算。
参考代码:
defprod(x,y):
returnx*y
printreduce(prod,[2,4,5,7,12])
3.filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回True或False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。
例如,要从一个list[1,4,6,7,9,12,17]中删除偶数,保留奇数,首先,要编写一个判断奇数的函数:
defis_odd(x):
returnx%2==1
然后,利用filter()过滤掉偶数:
filter(is_odd,[1,4,6,7,9,12,17])
结果:
[1,7,9,17]
利用filter(),可以完成很多有用的功能,例如,删除None或者空字符串:
defis_not_empty(s):
returnsandlen(s.strip())>0
filter(is_not_empty,['test',None,'','str','','END'])
结果:
['test','str','END']
注意:
s.strip(rm)删除s字符串中开头、结尾处的rm序列的字符。
当rm为空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',''),如下:
a='123'
a.strip()
结果:
'123'
a='\t\t123\r\n'
a.strip()
结果:
'123'
请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数,即结果应该是:
[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]
filter() 接收的函数必须判断出一个数的平方根是否是整数,而 math.sqrt()返回结果是浮点数。
参考代码:
importmath
defis_sqr(x):
r=int(math.sqrt(x))
returnr*r==x
printfilter(is_sqr,range(1,101))
4.自定义排序函数sorted()
Python内置的 sorted()函数可对list进行排序:
>>>sorted([36,5,12,9,21])
[5,9,12,21,36]
但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素x,y,如果x应该排在y的前面,返回-1,如果x应该排在y的后面,返回1。
如果x和y相等,返回0。
因此,如果我们要实现倒序排序,只需要编写一个reversed_cmp函数:
defreversed_cmp(x,y):
ifx>y:
return-1
ifxreturn1
return0
这样,调用sorted()并传入reversed_cmp就可以实现倒序排序:
>>>sorted([36,5,12,9,21],reversed_cmp)
[36,21,12,9,5]
sorted()也可以对字符串进行排序,字符串默认按照ASCII大小来比较:
>>>sorted(['bob','about','Zoo','Credit'])
['Credit','Zoo','about','bob']
'Zoo'排在'about'之前是因为'Z'的ASCII码比'a'小。
对于比较函数cmp_ignore_case(s1,s2),要忽略大小写比较,就是先把两个字符串都变成大写(或者都变成小写),再比较。
参考代码:
defcmp_ignore_case(s1,s2):
u1=s1.upper()
u2=s2.upper()
ifu1return-1
ifu1>u2:
return1
return0
printsorted(['bob','about','Zoo','Credit'],cmp_ignore_case)
5.返回函数
6.Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型,还可以返回函数!
7.例如,定义一个函数f(),我们让它返回一个函数g,可以这样写:
8.deff():
9.print'callf()...'
10.#定义函数g:
11.defg():
12.print'callg()...'
13.#返回函数g:
14.returng
15.仔细观察上面的函数定义,我们在函数f内部又定义了一个函数g。
由于函数g也是一个对象,函数名g就是指向函数g的变量,所以,最外层函数f可以返回变量g,也就是函数g本身。
16.调用函数f,我们会得到f返回的一个函数:
17.>>>x=f()#调用f()
18.callf()...
19.>>>x#变量x是f()返回的函数:
20.
21.>>>x()#x指向函数,因此可以调用
22.callg()...#调用x()就是执行g()函数定义的代码
23.请注意区分返回函数和返回值:
24.defmyabs():
25.returnabs#返回函数
26.defmyabs2(x):
27.returnabs(x)#返回函数调用的结果,返回值是一个数值
28.返回函数可以把一些计算延迟执行。
例如,如果定义一个普通的求和函数:
29.defcalc_sum(lst):
30.returnsum(lst)
31.调用calc_sum()函数时,将立刻计算并得到结果:
32.>>>calc_sum([1,2,3,4])
33.10
34.但是,如果返回一个函数,就可以“延迟计算”:
35.defcalc_sum(lst):
36.deflazy_sum():
37.returnsum(lst)
38.returnlazy_sum
39.#调用calc_sum()并没有计算出结果,而是返回函数:
40.>>>f=calc_sum([1,2,3,4])
41.>>>f
42.
43.#对返回的函数进行调用时,才计算出结果:
44.>>>f()
45.10
46.由于可以返回函数,我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。
请编写一个函数calc_prod(lst),它接收一个list,返回一个函数,返回函数可以计算参数的乘积。
defcalc_prod(lst):
deflazy_prod():
deff(x,y):
returnx*y
returnreduce(f,lst,1)
returnlazy_prod
f=calc_prod([1,2,3,4])
printf()
6.闭包
在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的,只是他们无法被外部访问:
defg():
print'g()...'
deff():
print'f()...'
returng
将 g 的定义移入函数 f 内部,防止其他代码调用 g:
deff():
print'f()...'
defg():
print'g()...'
returng
但是,考察上一小节定义的 calc_sum 函数:
defcalc_sum(lst):
deflazy_sum():
returnsum(lst)
returnlazy_sum
注意:
发现没法把 lazy_sum 移到 calc_sum 的外部,因为它引用了 calc_sum 的参数 lst。
像这种内层函数引用了外层函数的变量(参数也算变量),然后返回内层函数的情况,称为闭包(Closure)。
闭包的特点是返回的函数还引用了外层函数的局部变量,所以,要正确使用闭包,就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。
举例如下:
#希望一次返回3个函数,分别计算1x1,2x2,3x3:
defcount():
fs=[]
foriinrange(1,4):
deff():
returni*i
fs.append(f)
returnfs
f1,f2,f3=count()
你可能认为调用f1(),f2()和f3()结果应该是1,4,9,但实际结果全部都是 9(请自己动手验证)。
原因就是当count()函数返回了3个函数时,这3个函数所引用的变量i 的值已经变成了3。
由于f1、f2、f3并没有被调用,所以,此时他们并未计算i*i,当f1被调用时:
>>>f1()
9#因为f1现在才计算i*i,但现在i的值已经变为3
因此,返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。
返回闭包不能引用循环变量,请改写count()函数,让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。
deff(j):
defg():
returnj*j
returng
它可以正确地返回一个闭包g,g所引用的变量j不是循环变量,因此将正常执行。
在count函数的循环内部,如果借助f函数,就可以避免引用循环变量i。
参考代码:
defcount():
fs=[]
foriinrange(1,4):
deff(j):
defg():
returnj*j
returng
r=f(i)
fs.append(r)
returnfs
f1,f2,f3=count()
printf1(),f2(),f3()
7.匿名函数
高阶函数可以接收函数做参数,有些时候,我们不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。
在Python中,对匿名函数提供了有限支持。
还是以map()函数为例,计算f(x)=x2 时,除了定义一个f(x)的函数外,还可以直接传入匿名函数:
>>>map(lambdax:
x*x,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
[1,4,9,16,25,36,49,64,81]
通过对比可以看出,匿名函数 lambdax:
x*x 实际上就是:
deff(x):
returnx*x
关键字lambda 表示匿名函数,冒号前面的 x表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不写return,返回值就是该表达式的结果。
使用匿名函数,可以不必定义函数名,直接创建一个函数对象,很多时候可以简化代码:
>>>sorted([1,3,9,5,0],lambdax,y:
-cmp(x,y))
[9,5,3,1,0]
返回函数的时候,也可以返回匿名函数:
>>>myabs=lambdax:
-xifx<0elsex
>>>myabs(-1)
1
>>>myabs
(1)
1
利用匿名函数简化以下代码:
defis_not_empty(s):
returnsandlen(s.strip())>0
filter(is_not_empty,['test',None,'','str','','END'])
定义匿名函数时,没有return关键字,且表达式的值就是函数返回值。
参考代码:
printfilter(lambdas:
sandlen(s.strip())>0,['test',None,'','str','','END'])