哈喽大家好,我是咸鱼

我们在使用 sorted()map() 函数的时候,都会看到里面有一个 key 参数

其实这个 key 参数也存在于其他内置函数中(例如 min()max() 等),那么我们今天就来了解一下 key 参数的含义以及用途吧!

原文:https://www.thepythoncodingstack.com/p/the-key-to-the-key-parameter-in-python

sorted() 中的 key

我们来看下面这段代码:

some_numbers = [
3.14159,
2.71828,
6.022e23,
6.626e-34,
299_792_458,
6.674e-11,
1.61803,
] reordered_numbers = sorted(some_numbers) print(*reordered_numbers, sep="\n")

reordered_numbers = sorted(some_numbers) 这一行代码使用 Python 的内置函数 sorted()some_numbers 列表中的数值进行排序

*reordered_numbers 将列表中的元素作为参数传递给 print() 函数,其中解包操作符 * 逐个解包列表中的元素,这相当于在括号内直接用逗号分隔每个元素

输出如下:

6.626e-34
6.674e-11
1.61803
2.71828
3.14159
299792458
6.022e+23

如果我们把要排序的元素由【数字】改成【名字(字符串)】,看下会发生什么

some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
] reordered_names = sorted(some_names)
print(*reordered_names, sep="\n")

输出如下:

Albert
Alexandra
Christine
Ishaan
Max
Robert
Trevor

可以看到是按照名字的字母顺序进行排序,那如果我们想要根据名称的长度来进行排序呢?

也就是说,我想自己定义排序的规则,这便是 key 参数的使用场景了

我们可以把自定义的规则用函数的形式表示出来,然后再把函数名作为 key 参数的值

some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
] reordered_names = sorted(some_names, key=len)
print(*reordered_names, sep="\n")

首先列表中 some_names 的每个元素都作为参数传递给函数 len() ,然后 sorted() 使用 len() 返回的值来确定元素的顺序

输出如下:

Max
Robert
Ishaan
Trevor
Albert
Alexandra
Christine

上面我们说过可以把自定义的规则用函数的形式表示出来,然后再把函数名作为 key 参数的值

这里的函数可以是:

  • 内置函数
  • 自定义函数
  • 匿名函数(lambda)

下面是一个自定义函数的例子

some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
] def get_number_of_a_s(item):
return item.lower().count("a") reordered_names = sorted(some_names, key=get_number_of_a_s)
print(*reordered_names, sep="\n")

函数 get_number_of_a_s() 将输入字符串转换为小写,并计算字母 “a” 的出现次数。该函数返回此计数,用于 sorted() 确定新列表中元素的顺序。输出如下:

Robert
Trevor
Christine
Max
Albert
Ishaan
Alexandra

由于 sorted() 通过按升序对数值进行排序来处理数值,因此没有“a”的名称首先出现,因为 .count("a") 这些名称的返回 0

"Max" 并且是 "Albert" 下一个,因为它们包含一个出现的 “a”。 "Max" 列在最前面,因为它在原始列表中出现之前 "Albert" 。接下来是出现两次和三次 “a” 的名称

下面是一个 lambda 函数的例子

some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
] reordered_names = sorted(
some_names,
key=lambda item: item.lower().count("a"),
)
print(*reordered_names, sep="\n")

list.sort() 中的 key

sorted()

  • 返回一个新的排序列表
  • 不会修改原始列表
  • 可以给定一个自定义的比较函数

list.sort()

  • 对列表进行原地排序
  • 会修改原始列表
  • 不能给定一个自定义的比较函数

我们来看看列表的排序函数 list.sort(),需要注意的是:list.sort() 不像内置函数 sorted() 那样返回一个新的排序列表,而是对原有列表进行排序

some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
] some_names.sort(
key=lambda item: item.lower().count("a")
)
print(*some_names, sep="\n")

输出如下:

Robert
Trevor
Christine
Max
Albert
Ishaan
Alexandra

max() 和 min() 中的 key

不单单 sorted()list.sort() 函数有 key 参数,max()\min() 里面也有

比如说我想返回一个随机列表中的最大值,并自定义了比较规则

import random

numbers = [random.randint(1, 50) for _ in range(20)]

print(numbers)

# 输出出列表 numbers 中的最大值
print(
max(numbers)
) print(
max(
numbers,
key=lambda x: sum(int(y) for y in str(x)),
)
)

输出如下:

[6, 8, 44, 16, 46, 43, 23, 26, 33, 28, 32, 26, 15, 38, 32, 38, 23, 13, 21, 26]
46
38

其中 key 参数的值为 lambda 函数,使用 lambda 函数来自定义规则,计算列表中每个元素的各位数之和,并找出其中的最大值:

  • str(x) 将整数转换为字符串,int(y) 将字符串转换为整数,然后 sum() 函数计算了该数字的各位数之和。
  • max() 函数根据这个规则找到了列表中数字各位数之和最大的那个数字

其他

除此之外,像 heapq 模块中的nlargest()nsmallest() 函数、itertools 模块中的groupby() 函数也有 key 参数

我们来看个例子,使用 itertools.groupby() 函数,将名字列表 some_names 按照名字长度进行分组,并将分组结果打印输出

import itertools

some_names = [
"Robert",
"Ishaan",
"Max",
"Trevor",
"Alexandra",
"Albert",
"Christine",
] output = itertools.groupby(
some_names,
key=len,
)
for item, group in output:
print(item, list(group))

函数 itertools.groupby() 有两个参数(第二个参数是可选的)。第一个参数是包含数据的可迭代对象,第二个参数是 key

key=len 表示按照元素的长度进行分组。groupby() 函数将根据指定的 key 返回一个迭代器,该迭代器产生一对元素,第一个元素是分组的键(这里是名字的长度),第二个元素是对应的分组中的元素。

输出如下:

6 ['Robert', 'Ishaan']
3 ['Max']
6 ['Trevor']
9 ['Alexandra']
6 ['Albert']
9 ['Christine']

Python 中 key 参数的含义及用法的更多相关文章

  1. Python中的参数

    Python中的参数 1. python函数参数有多重形式: * test(arg1,arg2,`*args`) * test(arg1,arg2,`*args`,`**kwargs`) 2. 其中比 ...

  2. ajax 方法的使用以及方法中各参数的含义

    由于近来经常在项目中使用 ajax 这个函数,在工作之余自己查找了相关的资料,并总结了 ajax 方法的使用,以及方法中各个参数的含义,供大家学习参考使用 type: 要求为String类型的参数,请 ...

  3. Python中生成器和yield语句的用法详解

    Python中生成器和yield语句的用法详解 在开始课程之前,我要求学生们填写一份调查表,这个调查表反映了它们对Python中一些概念的理解情况.一些话题("if/else控制流" ...

  4. [转载]linux下编译php中configure参数具体含义

    编译N次了   原来这么回事 原文地址:linux下编译php中configure参数具体含义作者:捷心特 php编译参数的含义 ./configure –prefix=/usr/local/php ...

  5. 从 python 中 axis 参数直觉解释 到 CNN 中 BatchNorm 的工作方式(Keras代码示意)

    1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头.但在高维下是画不出什么箭头的.这里阐述了 axis 参数最简洁的解释. 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, ...

  6. (转)python中函数参数中如果带有默认参数list的特殊情况

    在python中函数参数中如果带有默认参数list遇到问题 先看一段代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def f(x,l=[]):     for i in range(x):         ...

  7. python中函数参数的引用方式

    值传递和引用传递时C++中的概念,在python中函数参数的传递是变量指向的对象的物理内存地址!!! python不允许程序员选择采用传值还是传引用.Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方 ...

  8. python中的 try...except...finally 的用法

    python中的 try...except...finally 的用法 author:headsen chen date:2018-04-09  16:22:11 try, except, final ...

  9. python命令行参数解析OptionParser类用法实例

    python命令行参数解析OptionParser类用法实例 本文实例讲述了python命令行参数解析OptionParser类的用法,分享给大家供大家参考. 具体代码如下:     from opt ...

  10. python中列表元素连接方法join用法实例

    python中列表元素连接方法join用法实例 这篇文章主要介绍了python中列表元素连接方法join用法,实例分析了Python中join方法的使用技巧,非常具有实用价值,分享给大家供大家参考. ...

随机推荐

  1. 杰哥教你面试之一百问系列:java集合

    目录 1. 什么是Java集合?请简要介绍一下集合框架. 2. Java集合框架主要分为哪几种类型? 3. 什么是迭代器(Iterator)?它的作用是什么? 4. ArrayList和LinkedL ...

  2. Go语句与表达式深度解析:全案例手册

    关注公众号[TechLeadCloud],分享互联网架构.云服务技术的全维度知识.作者拥有10+年互联网服务架构.AI产品研发经验.团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资 ...

  3. 【matplotlib基础】--绘图配置

    Matplotlib 提供了大量配置参数,这些参数可以但不限于让我们从整体上调整通过 Matplotlib 绘制的图形样式,这里面的参数还有很多是功能性的,和其他工具结合时需要用的配置. 通过plt. ...

  4. Microsoft Build 2021大会开始后,Develop Blog一系列更新

    .NET BLOG 发布.NET 6预览版4 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-net-6-preview-4/ 发布.NET MAUI ...

  5. 其它——MySQL主从搭建基于docker

    文章目录 10分钟搭建MySQL主从同步(基于docker) 一 主从配置原理 二 操作步骤 2.1我们准备两台装好mysql的服务器(我在此用docker模拟了两台机器) 2.2 远程连接入主库和从 ...

  6. 高效数据传输:Java通过绑定快速将数据导出至Excel

    摘要:本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发.转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者. 前言 把数据导出至 Excel 是很常见的需求,而数据的持久化 ...

  7. 算法修养--广度优先搜索BFS

    广度优先算法(BFS) 广度优先算法(Breadth-First Search)是在图和树领域的搜索方法,其核心思想是从一个起始点开始,访问其所有的临近节点,然后再按照相同的方式访问这些临近节点的节点 ...

  8. 一款简单漂亮的WPF UI - AduSkin

    前言 经常会有同学会问,有没有好看简单的WPF UI库推荐的.今天就给大家推荐一款简单漂亮的WPF UI,融合多个开源框架组件:AduSkin. WPF是什么? WPF 是一个强大的桌面应用程序框架, ...

  9. 鬼谷子的钱袋(lgP2320)

    主要思路:二进制拆分. 先将 \(m\) 进行二进制拆分. 注意金币总数有限,也就是说拆分后可能会多出来一组.多出来的这组如果不是 \(2^n\) 就不需要考虑了,因为不会和前面的重复. 接下来考虑重 ...

  10. 把 map 中的 key 由驼峰命名转为下划线

    import cn.hutool.core.util.StrUtil; /** * 把 map 中的 key 由驼峰命名转为下划线 */public HashMap<String, Object ...