高阶函数 · Python / Linux / Mysql / 软件测试等等

[TOC] ## **内置函数map reduce filter 如何使用？** ## **map() 函数** map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 map() 函数语法：map(function, iterable, ...) * function -- 函数 * iterable -- 一个或多个可迭代对象 Python 3.x 返回迭代器题1：有个列表a = [1, 2, 3, 4] 计算列表中每个数除以2 取出余数得到 [1,0,1,0] ~~~ a = [1, 2, 3, 4] # map使用 def get_yushu(x): return x % 2 print(map(get_yushu, a)) # map object print(list(map(get_yushu, a))) # [1, 0, 1, 0] # 使用匿名函数 print(list(map(lambda x: x%2, a))) ~~~ 题2：请将列表 [1,2,3,4,5] 使用python方法转变成 [1,4,9,16,25] ~~~ a = [1, 2, 3, 4, 5] # 计算平方的函数 def seq(x): return x**2 print(list(map(seq, a))) # 匿名函数 print(list(map(lambda x: x**2, a))) ~~~ 使用总结：map函数的功能可以理解成，对可迭代对象中的成员分别做一个功能计算,得到一个新的可迭代对象 题3：map函数对列表a=[1,3,5],b=[2,4,6]相乘得到[2,12,30] map函数是可以传多个可迭代对象的 ~~~ a = [1, 3, 5] b = [2, 4, 6] def chengji(x, y): return x*y print(list(map(chengji, a, b))) # 匿名函数 print(list(map(lambda x, y: x*y, a, b))) ~~~ ## **reduce() 函数** 在 Python3 中，reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在 functools 模块里，如果想要使用它，则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数使用语法：reduce(function, sequence, initial=None) 参数: * function 调用的function必须有2个参数 * sequence 传一个序列 * initial 是初始值，默认为None 例如：reduce（lambda x，y:x+y，[1，2，3，4，5]）计算((((1+2)+3)+4)+5) 题4：计算1-100的和 ~~~ from functools import reduce def add(x, y): return x + y print(reduce(add, range(1, 101))) # 也可以用匿名函数 print(reduce(lambda x,y: x+y, range(1, 101))) ~~~ 题5：reduce函数计算10！ ~~~ # reduce 计算10! from functools import reduce print(reduce(lambda x, y: x*y, range(10, 0, -1))) ~~~ 题6：计算1！+2！+3！+。。。+10！ ~~~ from functools import reduce # # i的阶乘 # i = 10 # a = reduce(lambda x, y: x*y, range(1, i+1)) # 先生成每个阶乘的列表 x = [reduce(lambda x, y: x*y, range(1, i+1)) for i in range(1, 11)] b = reduce(lambda a,b: a+b, x) print(b) ~~~ ## **filter() 函数** filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。 filter() 方法的语法: filter(function, iterable) 参数 * function -- 判断函数。 * iterable -- 可迭代对象。返回filter object 迭代器对象 题7：有个列表a = [1, 3, 5, 7, 0, -1, -9, -4, -5, 8] 使用filter 函数过滤出大于0的数 ~~~ a = [1, 3, 5, 7, 0, -1, -9, -4, -5, 8] def great_then_0(x): """判断大于0""" return x > 0 print(filter(great_then_0, a)) print(list(filter(great_then_0, a))) ~~~ 题8：列表b = ["张三", "张四", "张五", "王二"] 过滤掉姓张的姓名 ~~~ def remove_zhang(x): return not str(x).startswith("张") print(list(filter(remove_zhang, b))) # 也可以用lambda print(list(filter(lambda x: not str(x).startswith("张"), b))) ~~~ 题9：过滤掉列表中不及格的学生 a = [ {"name": "张三", "score": 66}, {"name": "李四", "score": 88}, {"name": "王五", "score": 90}, {"name": "陈六", "score": 56}, ] ~~~ # 过滤掉列表中不及格的学生 a = [ {"name": "张三", "score": 66}, {"name": "李四", "score": 88}, {"name": "王五", "score": 90}, {"name": "陈六", "score": 56}, ] # 返回 print(list(filter(lambda x: x.get("score")>=60, a))) ~~~