简单的几个python内置函数

几个简单的python内置函数的介绍，以及应用。对于开发来说，这些简单的函数有时候会如虎添翼。

map函数：

map函数：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。

语法格式：

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map(function, Iterable)

简单的例子：

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import math
def fun(a):
    return math.pow(a,2)
list(map(fun,range(3)))

reduce函数

reduce函数：reduce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积计算。

语法格式：

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reduce(function, Iterable)

简单的例子：

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from functools import reduce
def add(x, y):
    return x + y
    
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

filter函数

filter函数：filter()也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。

语法格式：

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filter(function, Iterable)

简单的例子：

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def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
list(filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))

注意到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，需要用list()函数获得所有结果并返回list。

sorted函数

sorted函数：排序。它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序。

语法格式：

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

  • iterable：待排序的可迭代类型的容器。
  • 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或者 reverse = False，默认值为false。
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    args = [0.3, 1, -3, 2]
    results = sorted(args, key=lambda x: x*x, reverse=True)
    [-3, 2, 1, 0.3]
    args = [('John', 'A', 15), ('Smith', 'B', 12), ('Dave', 'C', 10)]
    # 按照成绩排名
    sorted(args, cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))
    [('John', 'A', 15), ('Smith', 'B', 12), ('Dave', 'C', 10)]
    # 按照年龄排名
    sorted(args, key=lambda x:x[2])
    [('Dave', 'C', 10), ('Smith', 'B', 12), ('John', 'A', 15)]
    # 按照姓氏排名
    sorted(args, cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))
    [('Dave', 'C', 10), ('John', 'A', 15), ('Smith', 'B', 12)]

lambda 函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

关键字lambda表示匿名函数。

语法格式：

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lambda arguments: expression

  • lambda：定义匿名函数的关键字
  • arguments：函数的参数列表，参数之间用逗号（,）分割。
  • expression：被返回的表达式，且表达式只能有一个（注意： lambda定义不包含return语句），不用写return，返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数。

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f = lambda x,y: x * y
f(5,6)

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