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Python中的内置高阶函数有哪些?用法是什么?
Admin发表于 2021-12-02 17:45:03767 次浏览

    这篇文章给大家分享的是Python中的内置高阶函数的内容。Python中的内置高阶函数有 map()、reduce() 函数、reduce() 函数和 sorted() 函数,那么这些函数怎样使用呢?文中示例代码介绍的非常详细,感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

1、Python的内置高阶函数

    1.1 map()

    map()会根据提供的函数对指定序列做映射

    语法格式:

    map(function, iterable, ...)

    第一个参数function以参数序列中的每一个元素调用function函数,

    第二个参数iterable一个或多个序列

    返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

    示例代码:

list1 = [1, 2, 4, 5, 56, 12, 5, 2, 34]


# 生成一个函数
def func(lt):  # 将偶数返回,奇数+1返回
    if lt % 2 == 0:
        return lt
    else:
        return lt + 1


list2 = map(func, list1)  # 千万不能加()
# 使用lambda关键字
list3 = map(lambda i: i if i % 2 == 0 else i + 1, list1)
print(list(list3))  # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34]
print(list(list2))  # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34]

    1.2 reduce() 函数

    reduce() 函数在Python2x的时候是系统内置的函数,到Python3x就已经归入functools库里面了

    reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

    函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2     个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。

    语法格式

    reduce(function, iterable[, initializer])

    function -- 函数,有两个参数

    iterable -- 可迭代对象

    initializer -- 可选,初始参数

    返回函数计算结果。

    示例代码:

from functools import reduce

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
value = reduce(lambda x, y: x + y, list1)
print(value)  # 28 = 1+2+3+4+5+6+7

    会将计算结果存储到x,每次累计。initializer就是设置x的初始值

    1.3 reduce() 函数

    filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。

    该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

    语法结构:

    filter(function, iterable)

    function -- 判断函数。

    iterable -- 可迭代对象。

    返回一个可迭代对象

    1.4 sorted() 函数

    sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作,返回的是一个新的 list.

    语法结构:

    sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)

    iterable -- 可迭代对象。

    cmp -- 比较的函数,这个具有两个参数,参数的值都是从可迭代对象中取出,此函数必须遵守的规则为,大于则返回1,小于则返回-1,等于则返回0。

    key -- 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

    reverse -- 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。

    返回重新排序的列表。

    示例代码:

students = [
    {'name': 'tom', 'age': 20},
    {'name': 'lucy', 'age': 15},
    {'name': 'lily', 'age': 13},
    {'name': 'mark', 'age': 21},
    {'name': 'jack', 'age': 13},
    {'name': 'steven', 'age': 18},
]

 
# 找出所有年龄大于18岁学生
result = filter(lambda x: x['age'] > 18, students)
print(list(result))  # [{'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'mark', 'age': 21}]

# 按照年龄从小到大排序
students = sorted(students, key=lambda x: x['age'], reverse=True)  # 利用key

print(students)
'''
[{'name': 'mark', 'age': 21}, {'name': 'tom', 'age': 20}, 
{'name': 'steven', 'age': 18}, {'name': 'lucy', 'age': 15}, 
{'name': 'lily', 'age': 13}, {'name': 'jack', 'age': 13}]
'''

    关于Python中的内置高阶函数的介绍到这,上述示例具有一定的借鉴价值,对大家学习python高阶函数有一定的帮助,需要的朋友可以参考。最后,想要了解更多python高阶函数的内容,大家可以关注其它的相关文章。

文本转载自脚本之家

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标签: python高阶函数
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