标签：函数 迭代 reduce filter mep print sorted lambda
四大高阶函数
- map
- reduce
- filter
- sorted
目标
掌握map函数、reduce函数、filter函数、sorted函数
步骤
1.map函数
- 根据提供的函数对指定序列做映射
map(function, iterable, ...)- 使用可迭代对象(指定的序列)中的每个元素调用函数，将返回值作为新可迭代对象元素；返回值为新的可迭代对象。
def my_add(item):
return item + 10
result = map(my_add, [1,2,3,4,5,6])
result2 = list(result)
print(result2)- map函数的参数第一个为自定义的函数，这里没有括号
- 第二个参数不仅仅是列表类型，只要为可迭代对象即可
- map函数的返回值为map类型，如果想要拿到里面的数据，①可以使用list()强转；②for循环遍历
2.reduce函数
- 对指定的序列内的元素进行累积
reduce(function, sequence [, initial] ) -> valuefunction参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从sequence中取一个元素，和上一次调用function的结果做参数再次调用function`。
from functools import reduce
def my_add(a, b):
return a * b
result = reduce(my_add, [1,2,3,4])
print(result)- reduce需要先进行导入模块 functools import reduce
- 定义函数，此函数需要有两个参数(规则函数)
- reduce(函数名, 序列)
- reduce返回的结果为int类型，可以直接使用
3.filter函数
- 根据条件，过滤掉不符合条件的元素，最终返回一个迭代器对象
list01 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def find_num(item):
if item % 2 == 0:
return True
else:
return False- filter函数的作用：
- 将可迭代对象的元素依次传入的指定的函数中，如果可迭代对象的单个元素传入后，函数返回True，则这个元素被保留下来，如果一个元素传入函数后，函数返回False，则这个元素被抛弃掉，最终保留下来的所有元素放置到一个迭代器中，filter可以实现筛选的功能。
4.sorted函数
- 对所有可迭代对象进行排序操作
sorted(iterable, key=abs, reverse=False)- sort 与 sorted 之间的区别
sort 是应用在list上的方法，sorted可以对所有可迭代喜爱那个进行排序操作
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建的函数sorted 方法返回的是一个新的list，而不是在原来的基础上进行的操作。# t1 = (1,2,6,8,5,4,3)
# ret = tuple(sorted(t1))
# print(ret)
s = "adfskjlsjafuz"
ret = sorted(s)
print(ret)- 匿名函数
- lambda表达式
步骤
1.匿名函数的介绍
定义函数使用def关键字, python还提供一种生成函数对象的表达式形式---匿名函数(lambda表达式)
lambda表达式能创建一个可调用的函数, 其返回函数本身而不是赋值给一个变量名, 这就是为什么lambda称之为匿名函数的原因.
2.匿名函数的格式
lambda表达式的语法：
lambda argument_list: expression-
argument_list是参数列表。他的结构与Python函数中的参数列表是一样的，expression是一个关于参数的表达式，并且他们一定是单行的。
-
代码案例
def my_add(num1, num2):
print(num1 + num2)
my_add(10, 20)
# lambda 表达式来完成
f = lambda num1, num2: print(num1+num2)
f(10, 20)
f(20, 30)3.匿名函数的案例
list01 = [10,20,5,4,63,72]
def find_max(obj):
print(max(obj))
find_max(list01)
f = lambda obj: print(max(obj))
f(list01)1.什么是递归
- 将问题分解为规模更小的相同问题，
- 持续分解，直到问题规模小到可以用非常简单直 接的方式来解决。
- 递归的问题分解方式非常独特，其算法方面的明
- 显特征就是：在算法流程中调用自身。
2.问题回顾
给定一个列表，返回所有数的和。
(既不能使用for，又不能使用while，同时还不确定列表的长度)
该如何设计代码程序
3.问题分析
- 求和实际上最终是由一次次的加法实现的，而加法恰恰有2个操作数
- 将问题规模较大的列表求和，分解为规模较小而且固定的2个数求和（加法）？
- 同样是求和问题，但规模发生了变化，符合递归解决问题的特征！
4.换个方式来思考
1 + (3 + (5 + ((7 + 9))))
观察上述过程中所包含的重复模式，可以把求和问题归纳
数列的和 = “首个数” + “余下数列” 的 和
如果数列包含的数少到只有1个的话，它的和就是这个数了 (这是规模小到可以做最简单的处理)
标签：函数,迭代,reduce,filter,mep,print,sorted,lambda 来源： https://www.cnblogs.com/PythonDaniu/p/14146020.html
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