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map()

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 func(x):
 return x*x

r = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
print(type(r))
r = list(r)
print(r)

输出结果:

<class 'map'>
[1, 4, 9, 16, 25]

可以看出,map让函数func作用于列表的每一项,使列表的每一项都被函数func执行一次,即列表的每一项都进行平方。其返回值是map类型。

reduce()

reduce函数必须接收两个参数,把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,然后再把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

from functools import reduce

def fn(x, y):
 return x * 10 + y

f = reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) # 把序列变为整数
print(f)
print(type(f))

输出结果:

13579
<class 'int'>

和map不同,虽然reduce也是作用于每个元素,但是reduce的作用结果要用在下次和另一个元素做累积计算。

map()和reduce()的结合使用

from functools import reduce

def fn(x, y):
 return x * 10 + y

def char2num(s):
 digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
 return digits[s]

f = reduce(fn, map(char2num, '13579'))
print(f)

输出结果:

13579

可以将字符串类型转换为int类型

filter()

filter()函数用于过滤序列,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 not_empty(s):
  return s and s.strip()  # 不能直接写s.strip()
 
 f = filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])
 print(type(f))
 print(list(f))

输出结果:

<class 'filter'>
['A', 'B', 'C']

sorted()

sorted()函数也是一个高阶函数,在列表的学习中初步接触了sorted(),但其实它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序。

key指定的函数将作用于被排序对象的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。

l = sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) # 按绝对值大小排序
print(l)

s = sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])  # 按ASCII大小排序
print(s)

sl = sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower) # 忽略大小写排序
print(sl)

sr = sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)  # 反向排序
print(sr)

输出结果:

[5, 9, -12, -21, 36]
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

同样的,sorted()也可以对元组和字典进行排序

from operator import itemgetter    # 需要使用operator模块
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
print(sorted(L, key=itemgetter(0)))

输出结果:

[('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]

 当然,也能以values的值来排序,对字典的排序与元组类似,但返回值不同。

from operator import itemgetter

dic = {"Bob": 75, "Adam": 92, "Lisa": 88}

print(sorted(dic,key=itemgetter(0)))

print(sorted(dic, key=itemgetter(1)))

 输出结果:

['Adam', 'Bob', 'Lisa']
['Adam', 'Lisa', 'Bob']

可以看到,不管是以key值进行排序,还是以value值进行排序,排序结果只返回对应顺序的key值。

匿名函数

f = list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
print(f)

输出结果:

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

上面就是一个匿名函数的使用,匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是:

 def f(x):
 return x * x

只是在这里没有显式地定义函数,这样因为函数没有名字,不必担心函数名冲突,而且代码看起来也简洁。

以上所述是小编给大家介绍的python之高阶函数和匿名函数详解整合,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!

标签:
Python高阶函数和匿名函数,高阶函数匿名函数

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