lambda 匿名函数,核心是作为算子,处理逻辑只有一行但具有函数的特性,核心用于函数式编程中 三元运算符 其实本质上是if分支的简化版,满足条件返回 if 前面的值,不满足条件返回 else后面的值 # 100 < 100 返回 False, 则 返回 else后面的值 value = 100 if 100 < 100 else 10 print(value) map 映射函数(依次把可迭代对象(可多个)中的值依次传递到函数中,然后返回生成器(长度以最短的为基础)) numbers = [1…

Python内建了map()/reduce()/filter()函数. map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. reduce()把一个函数作用在一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) filter()函数用于过滤序列,接收…

num_list = [11,2,-33,10,7,3,5,43] 1.filter  函数 获取num_list大于5的元素,并返回列表 用lambda表达式实现: # 在python2 中 filter返回的是一个列表,可以用for遍历 # 在python3 中 filter返回的是一个filter对象,可以用for遍历,也可以用list转换为列表 list2 = list(filter(lambda x: x>5, num_list)) print(list2) #输出:[11, 10,…

阅读目录 一 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 二 递归与二分法 三 匿名函数 四 内置函数 五 阶段性练习 一. 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 1 三元表达式 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 2 列表推导式 #1.示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list=['鸡蛋%s' %i…

三元表达式 #以下是比较大小,并返回值 def max2(x,y): if x > y: return x else: return y res=max2(10,11) print(res) #三元表达式仅应用于: #1.条件成立返回 一个值 #2.条件不成立返回 一个值 #三元表达式 def max2(x,y): return x if x > y else y print(max(10,11)) #三元表达式 #name='alex' 则返回SB,name=其他,则返回NB name=in…

目录 1. 迭代器 2. 推导式 1. 迭代器 什么是生成器呢,其实生成器的本质就是迭代器:在python中有3中方式来获取生成器(这里主要介绍前面2种) 通过生成器函数获取 通过各种推导式来实现生成器 生成器函数 我们来看一个普通的函数: In[2]: def func1(): ...: print('aaaa') ...: return 1111 ...: In[3]: fun = func1() aaaa In[4]: print(fun) 1111 那么生成器函数跟普通函数有什么不同呢,…

一.什么是条件控制语句 条件控制语句,也可以称之为判断语句,通过一条或多条的执行结果来决定接下来要执行的代码块. 二.if语句 if语句是用来进行判断的,最简答的if语句只有一个判断一个操作. 语法: if 条件: 条件成立,执行代码块 如: '''' if语句 if 条件表达式: 条件成立则执行 执行一下代码 ''' # i = 0 # print('---------if开始') # if i < 5:#条件成立 # print('我比5大') # print('---------if结束'…

据说是函数式编程的一个函数(然后也有人tucao py不太适合干这个),在我看来算是pythonic的一种写法. 简化了我们的操作,比方我们想将list中的数字都加1,最基本的可能是编写一个函数: In [40]: def add_one(i): ....: return i+1 ....: In [41]: for i in range(1, 3): ....: print add_one(i) ....: 2 3 如果使用map就简单一些了: In [42]: map(add_one, ra…

---map(fun,iterable) 首先来看一看map()函数,map函数接受两个参数,第一个参数是函数的名称,第二个参数一个可迭代对象.即map(fun,iterable) map函数就是将具体数值根据算法进行计算,并将结果保存为一个迭代器.我们知道,迭代器很'懒',通过调用next函数一次只输出一个值. 来看一个最简单的map()例子. #给定一组数1,2,3要求求出每个数加一后的值 >>> def add(x):...     x+=1...     return x... …

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