Python函数式编程

函数式编程可以使代码更加简洁,易于理解。Python提供的常见函数式编程方法如下:

  • map(函数,可迭代式)映射函数
  • filter(函数,可迭代式)过滤函数
  • reduce(函数,可迭代式)规约函数
  • lambda函数
  • 列表推导式
  • zip()函数

1列表推导式

#list(range(1,11))  结果为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
x = [item for item in range(1,8)]
print(x)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
x = [item for item in range(1,8) if item % 2 == 0]
print(x)
[2, 4, 6]
area = [(x,y) for x in range(1,5) for y in range(1,5) if x!=y]
print(area)
[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]
dict(area) # 采用字典对area列表打包,相同的键的元素,后面覆盖前面的键
{1: 4, 2: 4, 3: 4, 4: 3}
['The number: %s' % n for n in range(1,4)]
['The number: 1', 'The number: 2', 'The number: 3']
dict1 = {'1':'A','2':'B','3':'C','4':'D'}
[k + '=' + v for k, v in dict1.items()]
['1=A', '2=B', '3=C', '4=D']

2 lambda函数

  • lambda 参数: 表达式(expression)
  • 用于简单函数的定义
  • 返回值就是函数体中的表达式的求值结果
lambda x,y: x*y
<function __main__.<lambda>>
(lambda x,y: x*y)(9,9)
81
f = lambda x,y: x/y
f(10,2)
5.0

3 map()函数

  • map(function, iterable, ...)
  • 返回结果为map迭代式
list(map(lambda x : x**3,[1,2,3,4]))
[1, 8, 27, 64]
list(map(lambda x,y:x+y, [1,2,3,4],[4,5,6,7]))
[5, 7, 9, 11]

4 reduce()函数

  • reduce(函数,迭代式)
  • 对迭代式中的元素按函数依次计算后返回唯一结果
from functools import reduce
reduce((lambda x,y:x+y), [1,2,3,4]) # 等价于 1+2+3+4
10
reduce((lambda x,y:x+y), [1,2,3,4], 90) # 等价于 90+1+2+3+4
100
reduce((lambda x,y:x/y), [1,2,3,4,5]) # 等价于 1/2/3/4/5=1/120
0.008333333333333333

5 filter()函数

  • filter(函数, iterable)
  • 如果第一个参数是一个函数,那么将第二个可迭代数据里的每一个元素作为函数的参数进行计算,把返回Ture的值筛选出来
  • 过滤器的作用是过滤到我们不关心的数据,保留有用的数据
list(filter(None,[11,1,2,0,0,0,False,True]))
[11, 1, 2, True]
list(filter(lambda x:x%2, range(1,11)))
[1, 3, 5, 7, 9]
list(filter(lambda x: x.isalpha(),'a11b22c33d44'))
['a', 'b', 'c', 'd']
tuple(filter(lambda x: x.isalpha(),'a11b22c33d44'))
('a', 'b', 'c', 'd')
set(filter(lambda x: x.isalpha(),'a11b22c33d44'))
{'a', 'b', 'c', 'd'}
list(filter(lambda x:x>4, [1,2,3,4,5,6,7]))
[5, 6, 7]
set(filter(lambda x:x>4, [1,2,3,4,5,6,7]))
{5, 6, 7}

6 zip()函数

  • 参数:元组、列表、字典等迭代器。
  • zip(x1)从x1中依次取一个元组,组成一个元组
  • zip(x1,x2)分别从x1和x2依次各取出一个元素组成元组,所有元组组合成一个新的迭代器
x1 = [1, 2, 3, 4]
z = zip(x1)
print(type(z))
print(list(z))
<class 'zip'>
[(1,), (2,), (3,), (4,)]
x1 = [1,2,3,4,5]
x2 = [6,7,8,9,10]
z1 = zip(x1,x2)
print(list(z1))
[(1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9), (5, 10)]


Python3函数式编程的更多相关文章

  1. Python3 函数式编程

    函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用.而允许使用变量的程序设计语言,由 ...

  2. Python3 函数式编程自带函数

    一 map函数 引子 需求1:num1=[1,2,3,4],我的需求是把num1中的每个元素平方后组成新列表. ret = [] num1 = [1,2,3,4] for i in num1: ret ...

  3. s14 第4天 关于python3.0编码 函数式编程 装饰器 列表生成式 生成器 内置方法

    python3 编码默认为unicode,unicode和utf-8都是默认支持中文的. 如果要python3的编码改为utf-8,则或者在一开始就声明全局使用utf-8 #_*_coding:utf ...

  4. Python3基础(3)集合、文件操作、字符转编码、函数、全局/局部变量、递归、函数式编程、高阶函数

    ---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 1 ...

  5. [Python3] 035 函数式编程 高阶函数

    目录 函数式编程 之 高阶函数 1. 引子 2. 系统提供的高阶函数 3. functools 包提供的 reduce 4. 排序 函数式编程 之 高阶函数 把函数作为参数使用的函数,叫高阶函数 1. ...

  6. Python3学习之路~3.2 递归、函数式编程、高阶函数、匿名函数、嵌套函数

    1 递归 在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. def calc(n): print(n) if int(n / 2) == 0: return n r ...

  7. [Python3] 038 函数式编程 偏函数

    目录 函数式编程 之 偏函数 1. 关于强制类型转换 int 的补充 2. 利用 int 新建函数 3. functools.partial 函数式编程 之 偏函数 1. 关于强制类型转换 int 的 ...

  8. [Python3] 037 函数式编程 装饰器

    目录 函数式编程 之 装饰器 Decrator 1. 引子 2. 简介 3. 使用 函数式编程 之 装饰器 Decrator 1. 引子 >>> def func(): ... pr ...

  9. [Python3] 036 函数式编程 返回函数

    目录 函数式编程 之 返回函数 1. 引子 2. 闭包 closure 函数式编程 之 返回函数 函数可以返回具体的值 也可以返回一个函数作为结果 1. 引子 1.1 定义一个普通函数 >> ...

随机推荐

  1. Pytorch之可视化

    先解决下keras可视化安装graphviz的问题: 注意安装顺序: sudo pip3 install graphviz # python包 sudo apt-get install graphvi ...

  2. ReLu、LeakyRelu、PReLu(转载)

    转载链接:http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/56049205

  3. centos7版本设置OS启动默认进入图形界面还是文本界面

    相比7之前的版本,在centos7版本中,设置OS启动默认进入图形界面还是文本界面有了点变化 检查当前默认设置 [root@rems2 ~]# systemctl get-default graphi ...

  4. 集成Struts2+Spring+Hibernate_两种方案

    集成Struts2+Spring+Hibernate 第一种方案:让Spring创建Struts2的Action,不让Spring完全管理Struts2的Action      Struts2 Act ...

  5. 最新 macOS Sierra 10.12.3 安装CocoaPods及使用详解

    一.什么是CocoaPods 每种语言发展到一个阶段,就会出现相应的依赖管理工具,例如 Java 语言的 Maven,nodejs 的 npm.随着 iOS 开发者的增多,业界也出现了为 iOS 程序 ...

  6. 转载:磁盘目录(1.3.3)《深入理解Nginx》(陶辉)

    原文:https://book.2cto.com/201304/19614.html 要使用Nginx,还需要在Linux文件系统上准备以下目录. (1)Nginx源代码存放目录 该目录用于放置从官网 ...

  7. Oracle 数据库、实例、用户、表空间、表之间的关系

    数据库: Oracle数据库是数据的物理存储.这就包括(数据文件ORA或者DBF.控制文件.联机日志.参数文件).其实oracle数据库的概念和其它数据库不一样,这里的数据库是一个操作系统只有一个库. ...

  8. MySQL表的定期分析检查优化

    Analyze Table 分析表   MySQL 的Optimizer(优化元件)在优化SQL语句时,首先需要收集一些相关信息,其中就包括表的cardinality(可以翻译为“散列程度”),它表示 ...

  9. Laravel 禁用指定 URL POST 请求的 csrf 检查

    由于在 chrome 插件中使用了跨域请求,所以需要禁用掉 laravel 默认的 post csrf 检查. 配置方法: 在 app/Http/Middleware/VerifyCsrfToken. ...

  10. python 全栈开发,Day122(人工智能初识,百度AI)

    一.人工智能初识 什么是智能? 我们通常把人成为智慧生物,那么”智慧生物的能力”就是所谓的”智能”我们有什么能力?听,说,看,理解,思考,情感等等 什么是人工智能? 顾名思义就是由人创造的”智慧能力” ...