Python3基础-特别函数（map filter partial reduces sorted）实例学习

1. 装饰器

关于Python装饰器的讲解，网上一搜有很多资料，有些资料讲的很详细。因此，我不再详述，我会给出一些连接，帮助理解。

探究functools模块wraps装饰器的用途

案例1

import functools

def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kw):
        print("打印传入参数func的名字：{}".format(func.__name__))
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log
def new():
    print('2018-11-24')

new()

打印传入参数func的名字：new
2015-3-25

案例2

from functools import wraps   

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper  @my_decorator 

def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)

example Docstring

案例3

def logger(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print("logger传入的参数text:{}".format(text))
            print("打印传入参数func的名字：{}".format(func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator

@logger('DEBUG')
def today():
    print('2018-11-24')

today()

print('-------------')
print(today.__name__)

logger传入的参数text:DEBUG
打印传入参数func的名字：today
2018-11-24
-------------
today

2. filter 过滤器

Python函数式编程

案例1

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
L = range(100)
print(L)
print(list(filter(is_odd, L)))

range(0, 100)
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 55, 57, 59, 61, 63, 65, 67, 69, 71, 73, 75, 77, 79, 81, 83, 85, 87, 89, 91, 93, 95, 97, 99]

案例2

def not_empty(s):
    return s and s.strip()
print(list(filter(not_empty, ['A', '', 'b', None, 'c', '         '])))

['A', 'b', 'c']

3. map 映射

Python函数式编程

def f(x):
    return x*x
print(list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5])))

[1, 4, 9, 16, 25]

4. partial 偏导雏形

partial具有固定参数的功能

案例1

固定say中的man参数

import functools
def say(man, words):
    print('say', words, 'to', man)

# say('boss', 'hello')  # say hello to boss
say2boss = functools.partial(say, 'boss')
say2boss('good morning')

say good morning to boss

案例2

固定基，固定二进制，也就是将二进制函数中的基固定为2

import functools
int2 = functools.partial(int, base=2)
print('1000000 =', int2('1000000'))
print('1010101 =', int2('1010101'))

1000000 = 64
1010101 = 85

案例3

def add(a,b):
    return a + b + 10
add3 = functools.partial(add,3)
add5 = functools.partial(add,5)
print("固定add函数中一个参数3，结果为3+4+10 = {} ".format(add3(4)))
print("固定add函数中一个参数5，结果为5+10+10 = {} ".format(add5(10)))

固定add函数中一个参数3，结果为3+4+10 = 17
固定add函数中一个参数5，结果为5+10+10 = 25

5. reduce

案例1

import functools
S = range(1,6)
print(functools.reduce(lambda x, y: x+y, S))

15

案例2 字符串数字转化为整型

from functools import reduce
CHAR_TO_INT = {
    '0':0,
    '1':1,
    '2':2,
    '3':3,
    '4':4,
    '5':5,
    '6':6,
    '7':7,
    '8':8,
    '8':9
}
def str2int(s):
    ints = map(lambda ch: CHAR_TO_INT[ch], s)
    return reduce(lambda x, y: x*10 + y, ints)

print(str2int('0'))
print(str2int('12300'))
print(str2int('0012345'))

0
12300
12345

案例3 字符串数字转化为浮点型

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, 0.0)

print(str2float('0'))
print(str2float('123.456'))
print(str2float('123.45600'))
print(str2float('0.1234'))
print(str2float('.1234'))
print(str2float('120.0034'))

0.0
123.456
123.456
0.12340000000000001
0.12340000000000001
120.0034

6. sorted

案例1 简单排序

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

['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

案例2 根据要求排序

from operator import itemgetter
students = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
print(sorted(students, key=itemgetter(0)))
print(sorted(students, key=lambda t: t[1]))
print(sorted(students, key=itemgetter(1), reverse=True))

[('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]
[('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88), ('Adam', 92)]
[('Adam', 92), ('Lisa', 88), ('Bob', 75), ('Bart', 66)]

7. 返回函数

案例1

def lazy_sum(*args):
    def sum():
        ax = 0
        for n in args:
            ax = ax + n
        return ax
    return sum
f = lazy_sum(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
print(f)
print(f())

<function lazy_sum.<locals>.sum at 0x000001C8F8CF69D8>
45

案例2

def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
            return i * i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())

9
9
9

案例3

def count():

    fs = []

    def f(n):
        def j():
            return n * n
        return j

    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i))

    return fs

f1, f2, f3 = count()
print(f1())
print(f2())
print(f3())

1
4
9

8. 素数

Python3基础-代码阅读系列—素数

def main():
    for n in primes():
        if n < 50:
            print("{}是1——100之间的素数。".format(n))
        else:
            break

def _odd_iter():
    n = 1
    while True:
        n = n + 2
        yield n

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

def primes():
    yield 2
    it = _odd_iter()
    while True:
        n = next(it)
        yield n
        it = filter(_not_divisible(n), it)

if __name__ == '__main__':
    main()

2是1——100之间的素数。
3是1——100之间的素数。
5是1——100之间的素数。
7是1——100之间的素数。
11是1——100之间的素数。
13是1——100之间的素数。
17是1——100之间的素数。
19是1——100之间的素数。
23是1——100之间的素数。
29是1——100之间的素数。
31是1——100之间的素数。
37是1——100之间的素数。
41是1——100之间的素数。
43是1——100之间的素数。
47是1——100之间的素数。

参考文献

1. http://y.tsutsumi.io/dry-principles-through-python-decorators.html
2. http://wklken.me/posts/2013/08/18/python-extra-functools.html
3. https://github.com/michaelliao/learn-python3/tree/master/samples/functional