Python 内置高阶函数详细
目录
- 1、Python的内置高阶函数
- 1.1 map()
- 1.2 reduce() 函数
- 1.3 reduce() 函数
- 1.4 sorted() 函数
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}]
'''
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