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python函数操作大全(Python的高阶函数用法实例分析)

时间:2021-10-19 06:08:34类别:脚本大全

python函数操作大全

Python的高阶函数用法实例分析

本文实例讲述了python的高阶函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

高阶函数

1.mapreduce

mapreduce主要应用于分布式中。

大数据实际上是在15年下半年开始火起来的。

分布式思想:将一个连续的字符串转为列表,元素类型为字符串类型,将其都变成数字类型,使用分布式思想【类似于一件事一个人干起来慢,但是如果人多呢?效率则可以相应的提高】,同理,一台电脑处理数据比较慢,但是如果有100台电脑同时处理,则效率则会快很多,最终将每台电脑上处理的数据进行整合。

python的优点:内置了map()reduce()函数,可以直接使用。

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  • #python内置了map()和reduce()函数
  • '''
  • def mymap(func,li):
  •   reslist = []
  •   for paser in li:
  •     res = func(paser)
  •     reslist.append(res)
  • '''
  • 2、map()函数

    功能:将传入的函数依次作用于序列中的每一个元素,并把结果作为新的iterator(可迭代对象)返回

    语法:

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  • map(func, lsd)
  • 参数1是函数,参数2是序列

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  • #一、map()
  • #原型 map(func, lsd)
  • #将单个字符转成对应的字面量整数
  • def chrtoint(chr):
  •   return {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}[chr]
  • list1 = ["2","1","4","5"]
  • res = map(chrtoint, list1)
  • #[chr2int("2"),chr2int("1"),chr2int("4"),chr2int("5")]
  • print(res)
  • print(list(res))
  • #将整数元素的序列,转为字符串型
  • #[1,2,3,4] --》[“1”,“2”,“3”,“4”]
  • l = map(str,[1,2,3,4])
  • print(list(l))
  • 输出:

    <map object at 0x0000028288e76780>
    [2, 1, 4, 5]
    ['1', '2', '3', '4']

    练习:使用map函数,求n的序列[1,4,9,..,n^2]

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  • num = int(input("请输入一个数:"))
  • map1 = map(lambda n: n*n,range(1,num+1))
  • print(list(map1))
  • 输出:

    请输入一个数:4
    [1, 4, 9, 16]

    3、reduce()函数

    功能:一个函数作用在序列上,这个函数必须接受两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素累计运算

    语法:reduce(func,lsd)

    参数1为函数,参数2为列表

    reduce(f,[1,2,3,4])等价于f(f(f(1,2),3),4),类似于递归

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  • from functools import reduce
  • #需求,求一个序列的和
  • list2 = [1, 2, 3, 4]
  • def mysum(x,y)
  •   return x+y
  • r = reduce(mysum,list2)
  • print("r=",r)
  • 输出:

    r= 10

    练习1,将字符串转成对应字面量数字

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  • from functools import reduce
  • #将字符串转成对应字面量数字
  • def strtoint(str1)
  •   def fc(x, y):
  •     return x*10 + y
  •   def fs(chr):
  •     return {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}[chr]
  •   return reduce(fc,map(fs,list(str1)))
  • a = strtoint("12345")
  • print(a)
  • print(type(a))
  • #模拟map()函数
  • def mymap(func,li):
  •   reslist = []
  •   for n in li:
  •     res = func(n)
  •     reslist.append(res)
  • 输出:

    12345
    <class 'int'>

    练习2,求1!+2!+3!+…+n!之和。【使用map与reduce函数】

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  • from functools import reduce
  • '''
  • 求1!+2!+3!+...+n!之和
  • '''
  • num = int(input("请输入一个正数:"))
  • def jiecheng(n):
  •   ji = 1
  •   for i in range(1,n+1):
  •     ji *= i
  •   return ji
  • list1 = reduce(lambda x,y: x + y ,map(jiecheng,range(1,num+1)))
  • print(list1)
  • 输出:

    请输入一个正数:5
    153

    4、filter()函数

    作用: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决定保留该元素还是丢弃该元素【通过一定的条件过滤列表中的元素】

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  • 语法:
  • filter(func,lsd)
  • 参数一:函数名
  • 参数二:序列
  • 功能:用于过滤序列
  • 简单理解:把传入的函数依次作用于序列的每一个元素,根据返回的true还是false,决定是否保留该元素。
  • '''
  • #需求:将列表中的偶数筛选出来。
  • list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]
  • #筛选条件
  • def func(num):
  •   #保留偶数元素
  •   if num%2 == 0:
  •     return true
  •   #剔除奇数元素
  •   return false
  • list2 = filter(func,list1)
  • print(list2)
  • print(list(list2))
  • print(list1)
  • 输出:

    <filter object at 0x0000026e74106b38>
    [2, 4, 6, 8]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

    注意:使用filter()这个高阶函数,关键在正确实现一个“筛选”函数,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,需要使用list()函数获取所有的结果并且返回list.

    练习

    需求;将爱好为“无”的数据剔除掉

    data= [["姓名","年龄","爱好"],["tom", 25, "无"],["hanmeimei", 26, "金钱"]]

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  • data= [["姓名","年龄","爱好"],["tom", 25, "无"],["hanmeimei", 26, "金钱"]]
  • def filterwu(list1):
  •   for i in list1:
  •     if i == "无":
  •       return false
  •   return true
  • datafilter = list(filter(filterwu,data))
  • print(datafilter)
  • 输出:

    [['姓名', '年龄', '爱好'], ['hanmeimei', 26, '金钱']]

    练习2,需求:打印2000到2020之内的闰年[使用filter函数]

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  • import calendar
  • print(list(filter(calendar.isleap,range(2000,2020))))
  • 输出:

    [2000, 2004, 2008, 2012, 2016]

    5、sorted()函数

    sorted(iterable,key,reverse)作用:实现对列表的排序。

    iterable:是可迭代类型;
    cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定;
    key:用列表元素的某个属性或函数作为关键字,有默认值,迭代集合中的一项;
    reverse:排序规则. reverse = true 降序 或者 reverse = false 升序,默认值为false。

    返回值:是一个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。

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  • #排序
  • #第一类:冒泡 选择
  • #第二类:快速,插入,计数器
  • #注意:如果数据量小的情况下,上述两类用法的效率基本相同,但是,如果数据量大的情况下,第一类的效率很低
  • #1.普通排序
  • list1 = [4,3,5,6,1]
  • #默认为升序排序
  • list2 = sorted(list1)
  • print(list2)
  • #2.按绝对值大小排序
  • list3 = [4-352-9]
  • #key接受函数来实现自定义排序规则
  • #abs表示通过绝对值进行排序
  • list4 = sorted(list3, key=abs)
  • #利用map可以实现取绝对值之后的排序
  • list5 = sorted(map(abs,list3))
  • print(list3)
  • print(list4)
  • print(list5)
  • #3.降序排序
  • list5 = [2,1,4,5,6,7]
  • #通过设置reverse=true来表示反转
  • list6 = sorted(list5,reverse=true)
  • print(list5)
  • print(list6)
  • list7 = ['a','b','c','d']
  • list8 = sorted(list7)
  • print(list7)
  • #同样也可以实现升序排列,结果为abcd,排序依据为ascii值
  • print(list8)
  • #自定义函数:按照字符串的长短来进行排序
  • def mylen(str1):
  •   return len(str1)
  • list7 = ['sddd','dded','et54y5','6576986oy','sa','sda']
  • #使用自定义函数,进行排序,key=函数名
  • list8 = sorted(list7, key = mylen)
  • print(list7)
  • print(list8)
  • 输出:

    [1, 3, 4, 5, 6]
    [4, -3, 5, 2, -9]
    [2, -3, 4, 5, -9]
    [2, 3, 4, 5, 9]
    [2, 1, 4, 5, 6, 7]
    [7, 6, 5, 4, 2, 1]
    ['a', 'b', 'c', 'd']
    ['a', 'b', 'c', 'd']
    ['sddd', 'dded', 'et54y5', '6576986oy', 'sa', 'sda']
    ['sa', 'sda', 'sddd', 'dded', 'et54y5', '6576986oy']

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  • class student(object):
  •   def __init__(self,name,age):
  •     self.name = name
  •     self.age = age
  •   def __str__(self):
  •     return self.name +" "+ str(self.age)
  • stu1 = student('lili1',18)
  • stu2 = student('lili2',19)
  • stu3 = student('lili3',17)
  • stu4 = student('lili4',20)
  • stu5 = student('lili5',20)
  • list2 = [stu1,stu2,stu3,stu4,stu5]
  • def com(student):
  •   return student.age
  • list3 = sorted(list2,key=lambda student: student.age)
  • for i in list3:
  •   print(i)
  • 输出:

    lili3 17
    lili1 18
    lili2 19
    lili4 20
    lili5 20

    希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。

    原文链接:https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/80171845

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