python函数进阶 python高阶函数心得
Python的5种高级用法
Lambda 函数
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Python 函数一般使用 def a_function_name() 样式来定义,但是对于 lambda 函数来说,我们其实根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算,而无需完全定义函数。
Map 函数
Map() 是一种内置的 Python 函数,它可以将函数应用于各种数据结构中的元素,如列表或字典。对于这种运算来说,这是一种非常干净而且可读的执行方式。
Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似,它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。
Itertools 模块
Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句(包括列表、元组和字典)中使用的数据类型。
使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作,这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。
Generator 函数
其实,Generator函数是一个类似于迭代器的函数,就是它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码,而且相比简单的 for 循环,它节省了很多内存。
关于Python的5种高级用法,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
Python 函数进阶-高阶函数
高阶函数就是能够把函数当成参数传递的函数就是高阶函数,换句话说如果一个函数的参数是函数,那么这个函数就是一个高阶函数。
高阶函数可以是你使用 def 关键字自定义的函数,也有Python系统自带的内置高阶函数。
我们下面的例子中,函数 senior 的参数中有一个是函数,那么senior就是一个高阶函数;函数 tenfold 的参数不是函数,所以tenfold就只是一个普通的函数。
function:函数,可以是 自定义函数 或者是 内置函数;
iterable:可迭代对象,可迭代性数据。(容器类型数据和类容器类型数据、range对象、迭代器)
把可迭代对象中的数据一个一个拿出来,然后放在到指定的函数中做处理,将处理之后的结果依次放入迭代器中,最后返回这个迭代器。
将列表中的元素转成整型类型,然后返回出来。
列表中的每一个数依次乘 2的下标索引+1 次方。使用自定义的函数,配合实现功能。
参数的意义和map函数一样
filter用于过滤数据,将可迭代对象中的数据一个一个的放入函数中进行处理,如果函数返回值为真,将数据保留;反之不保留,最好返回迭代器。
保留容器中的偶数
参数含义与map、filter一致。
计算数据,将可迭代对象的中的前两个值放在函数中做出运算,得出结果在和第三个值放在函数中运算得出结果,以此类推,直到所有的结果运算完毕,返回最终的结果。
根据功能我们就应该直到,reduce中的函数需要可以接收两个参数才可以。
将列表中的数据元素组合成为一个数,
iterable:可迭代对象;
key:指定函数,默认为空;
reverse:排序的方法,默认为False,意为升序;
如果没有指定函数,就单纯的将数据安札ASCII进行排序;如果指定了函数,就将数据放入函数中进行运算,根据数据的结果进行排序,返回新的数据,不会改变原有的数据。
注意,如果指定了函数,排序之后是根据数据的结果对原数据进行排序,而不是排序计算之后的就结果数据。
将列表中的数据进行排序。
还有一点就是 sorted 函数可以将数据放入函数中进行处理,然后根据结果进行排序。
既然有了列表的内置函数sort,为什么我们还要使用sorted函数呢?
高阶函数就是将函数作为参数的函数。
文章来自
python高阶函数有哪些
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Iterator返回。
举例,比如我们有一个函数f(x)=x*2,要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上,就可以用map()实现。
def f(x):
... return x*2
...
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x*2,还可以计算任意复杂的函数,比如把这个list所有的数字转为字符串:
list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
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计计算。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。比如说一个序列求和,就可以用reduce实现。
from functools import reduce
def add(x, y):
... return x + y
...
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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也就是说,假设python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码。
3、filter
用于过滤序列,和map函数类似,filter也接收一个函数和一个序列,不同于map的是,filter把传入的函数依次作用于每一个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素,例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:
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]
把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 结果: ["A", "B", "C"]
可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个筛选函数。
4、sorted
无论冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来,Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
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)
[5, 9, -12, -21, 36]
Python进阶 —— 尾递归
下面是笔者的个人理解: 把计算出的值存在函数内部(当然不止尾递归)是其计算方法,从而不用在栈中去创建一个新的,这样就大大节省了空间。函数调用中最后返回的结果是单纯的递归函数调用(或返回结果)就是尾递归。
实例还是和笔者的上一篇文章相同,建议读者阅读 Python —— 递归
常规递归阶乘:
我们来看一下执行过程:
但是如果把上面的函数写成如下形式:
我们再看下执行过程:
很直观的就可以看出,这次的 factorial 函数在递归调用的时候不会产生一系列逐渐增多的中间变量了,而是将状态保存在 acc 这个变量中。而这种形式的递归,就叫做尾递归。
常规递斐波那契数列:
而尾递归:
一下子就充满了逼格,还高效了许多,何乐而不为呢!
学习这个的吗Python3实用编程技巧进阶我
一、如何在列表,字典,集合中根据条件筛选数据?
问题1:
如何过滤掉列表[3,9,-1,10,20,-2]中的负数?
解决方法:
在Python中可以使用函数式编程,列表解析,字典解析集合解析等方式进行筛选。
1)最通常的方法:迭代
data = [3,9,-1,10,20,-2]res = []for x in data: if(x = 0): res.append(x)print(res)
2)使用filter函数
from random import randintdata = [randint(-10,10) for x in range(10)] #在-10到10之间随机生成10个随机数newdata = list(filter(lambda x: x = 0, data))print(newdata)
注意Python3中的filter函数返回的对象从列表改为了Iterator(迭代器),因此如果想返回一个列表,就要加上list()
3)列表解析
newdata2 = [x for x in data if x = 0]print(newdata2)
结果和使用filter函数相同,但是使用列表解析所需的时间要比使用filter快很多,所以首选的方式就是列表解析,另外这两种方式都远快于迭代的方式。(推荐阅读:Python零基础入门在线网课)
问题2:
如何筛选出字典中值高于90的项?
解决方法:
from random import randintdic = {x: randint(60,100) for x in range(1,11)} #随机生成学号1到10的学生成绩newdic = {k:v for k,v in dic.items() if v = 90} #同时迭代键和值,Python3中的iteritems变为itemsprint(newdic)
问题3:
如何筛选出集合{77,89,32,29,33}中能被3整除的元素?
解决方法:
s = {77,89,32,29,33}news = {x for x in s if x % 3 == 0}print(news)
二、如何为元组中的每个元素命名,提高程序的可读性?
实际案例:
如学生信息管理系统中数据为固定格式:
(名字,年龄,性别...)
学生数量很大,为了减少存储开销,对每个学生信息采用元组表示:
(‘jam’,16,’male’)
(‘tom’,18,’male’)
(‘july’,19,’female’)
...
访问元组时,需要使用索引(index)来访问,
如一个学生元组为student = ('jam',19,'male'),那么想要访问其名字时要使用student[0],访问其性别时要使用student[2]
由此带来的问题是大量的索引会降低程序的可读性,
那么如何来解决这个问题呢?
有两种解决方案:
方案1:定义枚举类型,也就是定义一系列数值常量
NAME = 0AGE = 1SEX = 2# NAME,AGE,SEX = range(1,4)student = ('jam',19,'male')print(student[NAME])print(student[AGE])
方案2:使用标准库中collections.namedtuple替代内置的tuple
from collections import namedtupleStudent = namedtuple('student',['name','age','sex']) #相当于创建了一个命名元组类,第一个参数是元组的名字,第二个参数是其属性s1 = Student('jam',18,'male') #可以直接传参s2 = Student(name='tom',age=20,sex='male') #也可以通过关键字传参print(s1.name) #通过属性来访问print(s2.age)
Python进阶精华-编写装饰器为被包装的函数添加参数
注意:这种发方法并不是装饰器最常用的功能,但是在降低代码重复上可谓是首屈一指。比如:如果不使用装饰器,上述代码可能会很多:
当然,这里也有一个潜在的风险,就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名,那么装饰器这里将会报错,所以要添加额外的一些判断来完善代码:
最后还剩下一部分比较难理解的地方,我将理解的注释在每行代码上方,这个问题就是,在打印被修饰函数的参数签名时,其实并不能正确显示参数签名,原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表,例如:
所以,接下来,完成最后最难的一步:
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