Python 内置高阶函数详细

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}]
'''

到此这篇关于Python 内置高阶函数详细的文章就介绍到这了,更多相关Python 内置高阶函数内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！