這幾個函數在 Python 里面被稱為高階函數,本文主要學習它們的用法。

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filter 函數原型如下:
第一個參數是判斷函數(返回結果需要是 True 或者 False),第二個為序列,該函數將對 iterable 序列依次執行 function(item) 操作,返回結果是過濾之后結果組成的序列。
簡單記憶:對序列中的元素進行篩選,獲取符合條件的序列。
返回結果為: ,使用 list 函數可以輸入序列內容。
map 函數原型如下:
該函數運行之后生成一個 list,第一個參數是函數、第二個參數是一個或多個序列;
下述代碼是一個簡單的測試案例:
上述代碼運行完畢,得到的結果是: 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到結果。
map 函數的第一個參數,可以有多個參數,當這種情況出現后,后面的第二個參數需要是多個序列。
map 函數解決的問題:
reduce 函數原型如下:
第一個參數是函數,第二個參數是序列,返回計算結果之后的值。該函數價值在于滾動計算應用于列表中的連續值。
測試代碼如下:
最終的結果是 6,如果設置第三個參數為 4,可以運行代碼查看結果,最后得到的結論是,第三個參數表示初始值,即累加操作初始的數值。
簡單記憶:對序列內所有元素進行累計操作。
zip 函數原型如下:
zip 函數將可迭代的對象作為參數,將對象中對應的元素打包成一個個元組,然后返回由這些元組組成的列表。
如果各個迭代器的元素個數不一樣,則返回列表長度與最短的對象相同,利用星號( * )操作符,可以將元組解壓為列表。
測試代碼如下:
展示如何利用 * 操作符:
輸出結果如下:
簡單記憶:zip 的功能是映射多個容器的相似索引,可以方便用于來構造字典。
enumerate 函數原型如下:
參數說明:
該函數用于將一個可遍歷的數據對象組合為一個索引序列,同時列出數據和數據下標,一般用在 for 循環當中。
測試代碼如下:
返回結果為: 。
本文涉及的函數可以與 lambda 表達式進行結合,能大幅度提高編碼效率。最好的學習資料永遠是官方手冊
不知道你的dataSet 是什么數據,是否是從數據庫取出來的結果游標,
如果是的 那么dataSet 只能用一次,用空之后它就為空了
檢測方法
D = map(set,dataSet)
print dataSet #看看這里的 dataSet 是否為空了
如果是以上說的情況 很容易解決
操作之前 給 給個變量 接納一哈 這個結果集
tmp = dateSet
D = map(set,tmp)
print len(list(D))
print len(list(D))
1、高階函數
變量可以指向函數,函數的參數可以接收變量,那么函數可以接收另一個函數作為參數,這種函數稱為高階函數。
(1)把函數作為實參
(2)把函數作為返回值
2、系統的內置高階函數
(1)map函數:接收兩個參數,一個是函數,一個是序列,map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素,并且把結果作為新的列表返回
(2)reduce函數:把一個函數作用到一個序列上,這個函數必須接收兩個參數,reduce把結果和序列的下一個元素做累積計算
(3)filter函數:也接收一個函數和一個序列,和map函數不同的是,filter函數把傳入的函數依次作用于每個元素,然后返回返回值是True的元素
(4)sorted函數:排序函數
把用戶名按照首字母不區分大小寫排序
(5)sorted()函數按照關鍵字排序
關鍵字:商品個數
(6)sorted()函數按照關鍵字排序,用鍵值來查找
(7)lambda匿名函數:有時候傳參數時不需要顯示自定義的函數,直接傳入匿名函數更方便;冒號前面的x,y表示函數參數,匿名函數不需要擔心函數名的沖突,匿名函數也是一個函數對象,可以把匿名函數賦值給一個變量,再利用變量來調用函數,匿名函數也可以作為返回值返回
3、高階函數的應用:
(1)sorted函數:
(2)sorted函數默認是從小到大排序
4、裝飾器
裝飾器就是用來裝飾函數的:想要增加原有函數的功能,但是不希望修改原有函數的定義,在代碼運行期間動態增加功能的方式
(1)此裝飾器的功能:計算函數的運行時間
import functools
@functools.wraps(f)? ?##保留原有函數的屬性
運行結果:
(2)此裝飾器的功能:用戶登錄認證
運行結果:
(3)此裝飾器的功能:認證用戶的同時,顯示用戶的轉賬金額
import inspect
inspect.getcallargs()將傳的參數封裝為一個字典,字典的key值是形式參數,value值是實參
(4)此裝飾器的功能:確保收到的每個參數都是整數,是整數就求和,否則拋出錯誤
(5)此裝飾器的功能:給裝飾器傳參數,是整數和浮點數就求和
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