标签：传递 数据类型 __iter__ 相同 正序 UNC 第一个 rev print
14. 前 方 高能-内置函数 二
本节主要内容:
一. lamda匿匿名函数为了了解决 一些简单的需求 而设计的 一句句话函数
# 计算n的n次 方 def func(n):
return n**n print(func(10))
f = lambda n: n**n print(f(10))
lambda表 示的是匿匿名函数. 不需要 用def来声明, 一句句话就可以声明出 一个函数
语法:
函数名 = lambda 参数: 返回值
注意:
匿匿名函数并不是说 一定没有名字. 这 里里前 面的变量量就是 一个函数名. 说他是匿匿名原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的. 统 一都叫lambda. 在调 用的时候没有什什么特别之处.像正常的函数调 用即可
二. sorted()
排序函数.
语法: sorted(Iterable, key=None, reverse=False) Iterable: 可迭代对象
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每 一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进 行行排序
reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
lst = [1,5,3,4,6] lst2 = sorted(lst)
print(lst) # 原列列表不不会改变 print(lst2) # 返回的新列列表是经过排序的
dic = {1:‘A‘, 3:‘C‘, 2:‘B‘} print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key
和函数组合使 用
# 根据字符串串 长度进 行行排序 lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串串 长度 def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=func))
和lambda组合使 用
# 根据字符串串 长度进 行行排序 lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
# 计算字符串串 长度 def func(s):
return len(s)
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))
lst = [{"id":1, "name":‘alex‘, "age":18}, {"id":2, "name":‘wusir‘, "age":16}, {"id":3, "name":‘taibai‘, "age":17}]
# 按照年年龄对学 生信息进 行行排序 print(sorted(lst, key=lambda e: e[‘age‘]))
三. filter()
筛选函数
语法: filter(function. Iterable) function: 用来筛选的函数. 在filter中会 自动的把iterable中的元素传递给function. 然后
根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据
Iterable: 可迭代对象
lst = [1,2,3,4,5,6,7]
ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数 print(ll)
print(list(ll))
lst = [{"id":1, "name":‘alex‘, "age":18}, {"id":2, "name":‘wusir‘, "age":16}, {"id":3, "name":‘taibai‘, "age":17}]
fl = filter(lambda e: e[‘age‘] > 16, lst) # 筛选年年龄 大于16的数据 print(list(fl))
四. map()
映射函数
语法: map(function, iterable) 可以对可迭代对象中的每 一个元素进 行行映射. 分别取执 行行
function
计算列列表中每个元素的平 方 ,返回新列列表
def func(e): return e*e
mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) print(mp)
print(list(mp))
改写成lambda
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))
计算两个列列表中相同位置的数据的和
# 计算两个列列表相同位置的数据的和 lst1 = [1, 2, 3, 4, 5] lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))
五. 递归在函数中调 用函数本 身. 就是递归
def func(): print("我是谁") func()
func()
在python中递归的深度最 大到998
def foo(n): print(n) n += 1 foo(n)
foo(1)
递归的应 用:
我们可以使 用递归来遍历各种树形结构, 比如我们的 文件夹系统. 可以使 用递归来遍历该
文件夹中的所有 文件
import os
def read(filepath, n): files = os.listdir(filepath) # 获取到当前 文件夹中的所有 文件
for fi in files: # 遍历 文件夹中的 文件, 这 里里获取的只是本层 文件名
fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加 入 文件夹 获取到 文件夹+ 文件 if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路路径下的 文件是 文件夹
print("\t"*n, fi)
read(fi_d, n+1) # 继续进 行行相同的操作
else:
print("\t"*n, fi) # 递归出 口. 最终在这 里里隐含着return
#递归遍历 目录下所有 文件
read(‘../oldboy/‘, 0)
六. 二分查找
二分查找. 每次能够排除掉 一半的数据. 查找的效率非常 高. 但是局限性比较 大. 必须是有序序列列才可以使 用 二分查找
要求: 查找的序列列必须是有序序列列.
# 判断n是否在lst中出现. 如果出现请返回n所在的位置
# 二分查找--- 非递归算法
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789] n = 567
left = 0
right = len(lst) - 1 count = 1
while left <= right:
middle = (left + right) // 2 if n < lst[middle]:
right = middle - 1 elif n > lst[middle]:
left = middle + 1 else:
print(count) print(middle) break
count = count + 1 else:
print("不不存在")
# 普通递归版本 二分法 def binary_search(n, left, right):
if left <= right:
middle = (left+right) // 2 if n < lst[middle]:
right = middle - 1 elif n > lst[middle]:
left = middle + 1 else:
return middle
return binary_search(n, left, right) # 这个return必须要加. 否则接收到的永远是None.
else:
return -1
print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))
# 另类 二分法, 很难计算位置. def binary_search(ls, target):
left = 0
right = len(ls) - 1 if left > right:
print("不不在这 里里") middle = (left + right) // 2 if target < ls[middle]:
return binary_search(ls[:middle], target) elif target > ls[middle]:
return binary_search(ls[middle+1:], target) else:
print("在这 里里")
binary_search(lst, 567)
def func(n):
return n * n
print(func(3))
a = func
a(3)
print(a.__name__) # 查看函数的函数名
# lambda 匿名函数
# x 参数
# : 后面是函数体(直接return的内容)
a = lambda x: x*x # 一行搞定一个函数. 但是, 不能完成复杂的函数操作
print(a)
print(a(6))
print(a.__name__)
b = lambda x, y: x+y
print(b(1,3))
print(b.__name__)
# 语法: 变量 = lambda 参数: 返回值
# lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]
# # lst.sort() # sort是list里面的一个方法
# # print(lst)
#
# ll = sorted(lst, reverse=True) # 内置函数. 返回给你一个新列表 新列表是被排序的
# print(ll)
# 给列表排序. 根据字符串的长度进行排序
lst = ["大阳哥a", "尼古拉斯aa", "赵四aaa", "刘能a", "广坤aaaaaa", "谢大脚a"]
#
# def func(s):
# return s.count(‘a‘) # 返回数字
#
# ll = sorted(lst, key=lambda s:s.count(‘a‘)) # 内部. 把可迭代对象中的每一个元素传递给func
# print(ll)
#
lst = [
{‘id‘:1, ‘name‘:‘alex‘, ‘age‘:18},
{‘id‘:2, ‘name‘:‘taibai‘, ‘age‘:58},
{‘id‘:3, ‘name‘:‘wusir‘, ‘age‘:38},
{‘id‘:4, ‘name‘:‘ritian‘, ‘age‘:48},
{‘id‘:5, ‘name‘:‘女神‘, ‘age‘:18}
]
#
# ll = sorted(lst, key=lambda dic:dic[‘age‘], reverse=True)
# print(ll)
# def func(dic):
# return dic[‘age‘]
# ll = sorted(lst,key=func,reverse=True)
# print(ll)
a = sorted(lst,key=lambda dic: dic[‘age‘])
print(a)
#filter筛选函数
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def func(i): # 判断奇数
return i % 2 == 1
q = filter(func,lst) #拿到是一个迭代器
print(list(q))
ll = list(filter(lambda i:i%2==1, lst))
print(ll)
# 第一个参数. 函数. 将第二个参数中的每一个元素传给函数. 函数如果返回True, 留下该元素.
# print("__iter__" in dir(ll))
# print("__next__" in dir(ll))
# print(list(ll))
lst = [
{‘id‘:1, ‘name‘:‘alex‘, ‘age‘:18},
{‘id‘:2, ‘name‘:‘taibai‘, ‘age‘:58},
{‘id‘:3, ‘name‘:‘wusir‘, ‘age‘:38},
{‘id‘:4, ‘name‘:‘ritian‘, ‘age‘:48},
{‘id‘:5, ‘name‘:‘女神‘, ‘age‘:18}
]
print(list(filter(lambda dic: dic[‘age‘]>40, lst)))
# lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,23,23,4,52,35,234,234,234,234,234,23,4]
# it = map(lambda i: i * i, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器
# print(list(it))
# lst1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
# lst2 = [ 2, 4, 6, 8]
# print(list(map(lambda x, y:x+y, lst1, lst2))) # 如果函数中有多个参数. 后面对应的列表要一一对应
# import sys
# sys.setrecursionlimit(10000) # 可以调整递归深度. 但是不一定能跑到这里
# def func(count):
# print("我是谁,我在哪里"+str(count))
# func(count+1)
# func(1)
# while 1:
# a = 10
# print("哈哈")
# 遍历树形结构
# import os
# filePath = "d:\sylar\python_workspace"
#
# def read(filePath, n):
# it = os.listdir(filePath) # 打开文件夹
# for el in it:
# # 拿到路径
# fp = os.path.join(filePath, el) # 获取到绝对路径
# if os.path.isdir(fp): # 判断是否是文件夹
# print("\t"*n,el)
# read(fp, n+1) # 又是文件夹. 继续读取内部的内容 递归入口
# else:
# print("\t"*n,el) # 递归出口
#
# read(filePath, 0)
# lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,234,345,456,567,678,789,1111]
# n = 567
# left = 0
# right = len(lst) - 1
# count = 1 #用于查看了几次
# while left <= right:
# middle = (left + right) // 2
# if n > lst[middle]:
# left = middle + 1
# elif n < lst[middle]:
# right = middle - 1
# else:
# print(count)#用于查看了几次
# print("存在")
# print(middle)
# break
# count = count + 1#用于查看了几次
# else:
# print("不存在")
# lst = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,234,345,456,567,678,789,1111]
#
# def binary_search(left, right, n):
# middle = (left + right)//2
# if left > right:
# return -1
# if n > lst[middle]:
# left = middle + 1
# elif n < lst[middle]:
# right = middle - 1
# else:
# return middle
# return binary_search(left, right, n)
# print(binary_search(0, len(lst)-1, 65) )
#
#
# def binary_search(lst, n):
# left = 0
# right = len(lst) - 1
# middle = (left + right) // 2
# if right <= 0:
# print("没找到")
# return
# if n > lst[middle]:
# lst = lst[middle+1:]
# elif n < lst[middle]:
# lst = lst[:middle]
# else:
# print("找到了")
# return
# binary_search(lst, n)
# binary_search(lst, 65)
#
标签：传递 数据类型 __iter__ 相同 正序 UNC 第一个 rev print
原文地址：https://www.cnblogs.com/Selbst/p/11968403.html
