Python基础学习之常见的内建函数整理


Posted in Python onSeptember 06, 2017

 前言

Python针对众多的类型,提供了众多的内建函数来处理,这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作,即多种类型对象的共有的操作,下面话不多说了,来一看看详细的介绍吧。

map()

map()函数接受两个参数,一个是函数,一个是可迭代对象(Iterable),map将传入的函数依次作用到可迭代对象的每一个元素,并把结果作为迭代器(Iterator)返回。

举例说明,有一个函数f(x)=x^2 ,要把这个函数作用到一个list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]上:

运用简单的循环可以实现:

>>> def f(x):
...  return x * x
...
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
 L.append(f(n))
print(L)

运用高阶函数map()

>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

结果r是一个迭代器,迭代器是惰性序列,通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

如果要把这个list所有数字转为字符串利用map()就简单了:

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

小练习:利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字变为首字母大写其他小写的规范名字。输入['adam', 'LISA', 'barT'],输出['Adam', 'Lisa', 'Bart']

def normalize(name):
  return name.capitalize()

 l1=["adam","LISA","barT"]
 l2=list(map(normalize,l1))
 print(l2)

reduce()

reduce()函数也是接受两个参数,一个是函数,一个是可迭代对象,reduce将传入的函数作用到可迭代对象的每个元素的结果做累计计算。然后将最终结果返回。

效果就是:reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

举例说明,将序列[1,2,3,4,5]变换成整数12345:

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...  return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 2, 3, 4, 5])
12345

小练习:编写一个prod()函数,可以接受一个list并利用reduce求积:

from functools import reduce
def pro (x,y):
  return x * y
 def prod(L):
  return reduce(pro,L)
 print(prod([1,3,5,7]))

map()reduce()综合练习:编写str2float函数,把字符串'123.456'转换成浮点型123.456

CHAR_TO_FLOAT = {
 '0': 0,'1': 1,'2': 2,'3': 3,'4': 4,'5': 5,'6': 6,'7': 7,'8': 8,'9': 9, '.': -1
}
def str2float(s):
 nums = map(lambda ch:CHAR_TO_FLOAT[ch],s)
 point = 0
 def to_float(f,n):
   nonlocal point
   if n==-1:
    point =1
    return f
   if point ==0:
    return f*10+n
   else:
    point =point *10
    return f + n/point

 return reduce(to_float,nums,0)#第三个参数0是初始值,对应to_float中f

filter()

filter()函数用于过滤序列,filter()也接受一个函数和一个序列,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。

举例说明,删除list中的偶数:

def is_odd(n):
 return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]

小练习:用filter()求素数

计算素数的一个方法是埃氏筛法,它的算法理解起来非常简单:

首先,列出从2开始的所有自然数,构造一个序列:

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取序列的第一个数2,它一定是素数,然后用2把序列的2的倍数筛掉:

3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取新序列的第一个数3,它一定是素数,然后用3把序列的3的倍数筛掉:

5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取新序列的第一个数5,然后用5把序列的5的倍数筛掉:

7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

不断筛下去,就可以得到所有的素数。

用Python实现这个算法,先构造一个从3开始的期数数列:

def _odd_iter(): 
n = 1
 while True:
  n = n + 2
  yield n
#这是一个生成器,并且是一个无线序列

定义一个筛选函数:

def _not_divisible(n):
 return lambda x: x % n > 0

定义一个生成器不断返回下一个素数:

def primes():
 yield 2
 it = _odd_iter() # 初始序列
 while True:
  n = next(it) # 返回序列的第一个数
  yield n
  it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列

打印100以内素数:

for n in primes():
 if n < 100:
  print(n)
 else:
  break

sorted()

python内置的sorted()函数可以对list进行排序:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

sorted()函数也是一个高阶函数,还可以接受一个key函数来实现自定义排序:

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序.

默认情况下,对字符串排序,是按照ASCII的大小比较的,由于'Z' < 'a',结果,大写字母Z会排在小写字母a的前面。如果想忽略大小写可都转换成小写来比较:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

小练习:假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩:L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] 。用sorted()对上述列表分别按c成绩从高到低排序:

L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
def by_score(t):
 for i in t:
   return t[1]
L2=sorted(L,key= by_score)
print(L2)

运用匿名函数更简洁:

L2=sorted(L,key=lambda t:t[1])
print(L2)

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对三水点靠木的支持。

Python 相关文章推荐
Python中关键字is与==的区别简述
Jul 31 Python
在Python的Flask框架中使用日期和时间的教程
Apr 21 Python
Python使用ftplib实现简易FTP客户端的方法
Jun 03 Python
Python错误: SyntaxError: Non-ASCII character解决办法
Jun 08 Python
python基础教程项目三之万能的XML
Apr 02 Python
Python SQL查询并生成json文件操作示例
Aug 17 Python
win10系统下Anaconda3安装配置方法图文教程
Sep 19 Python
django框架防止XSS注入的方法分析
Jun 21 Python
使用coverage统计python web项目代码覆盖率的方法详解
Aug 05 Python
python实现复制大量文件功能
Aug 31 Python
使用Python实现牛顿法求极值
Feb 10 Python
python语言中有算法吗
Jun 16 Python
Python升级导致yum、pip报错的解决方法
Sep 06 #Python
Python实现求两个csv文件交集的方法
Sep 06 #Python
Python中的is和==比较两个对象的两种方法
Sep 06 #Python
Python中表示字符串的三种方法
Sep 06 #Python
通过Python实现自动填写调查问卷
Sep 06 #Python
Python实现在线暴力破解邮箱账号密码功能示例【测试可用】
Sep 06 #Python
Python基于回溯法子集树模板解决旅行商问题(TSP)实例
Sep 05 #Python
You might like
DOTA2 玩家自创拉野攻略 特色英雄快速成长篇
2020/04/20 DOTA
PHP Ajax中文乱码问题解决方法
2009/02/27 PHP
php 自写函数代码 获取关键字 去超链接
2010/02/08 PHP
ThinkPHP验证码使用简明教程
2014/03/05 PHP
PHP中file_exists()判断中文文件名无效的解决方法
2014/11/12 PHP
jQuery select的操作实现代码
2009/05/06 Javascript
JavaScript 图像动画的小demo
2012/05/23 Javascript
js获取当月最后一天实例代码
2013/11/19 Javascript
JavaScript学习笔记之Function对象
2015/01/22 Javascript
JQuery创建DOM节点的方法
2015/06/11 Javascript
JavaScript调用浏览器打印功能实例分析
2015/07/17 Javascript
js实现非常棒的弹出div
2016/10/06 Javascript
超全面的JavaScript开发规范(推荐)
2017/01/21 Javascript
vue2.0结合Element实现select动态控制input禁用实例
2017/05/12 Javascript
node.js+express+mySQL+ejs+bootstrop实现网站登录注册功能
2018/01/12 Javascript
ajax请求data遇到的问题分析
2018/01/18 Javascript
JavaScript 监听组合按键思路及代码实现
2020/07/28 Javascript
JavaScript中的Proxy对象
2020/11/27 Javascript
使用cx_freeze把python打包exe示例
2014/01/24 Python
Django 中间键和上下文处理器的使用
2019/03/17 Python
Django中FilePathField字段的用法
2020/05/21 Python
matplotlib绘制鼠标的十字光标的实现(自定义方式,官方实例)
2021/01/10 Python
Web页面中八种创建多列等高(等高列布局)的实现技术
2012/12/24 HTML / CSS
几道PHP面试题
2013/04/14 面试题
JNI的定义
2012/11/25 面试题
AJax面试题
2014/11/25 面试题
英语专业学生的自我评价
2013/12/30 职场文书
致长跑运动员广播稿
2014/01/31 职场文书
运动会通讯稿500字
2014/02/20 职场文书
《中国的气候》教学反思
2014/02/23 职场文书
财务总监管理职责范文
2014/03/09 职场文书
银行求职信怎么写
2014/05/26 职场文书
应聘教师自荐书
2014/06/16 职场文书
中学生自我评价范文
2015/03/03 职场文书
生产车间管理制度
2015/08/04 职场文书
Python实现DBSCAN聚类算法并样例测试
2021/06/22 Python