Python中的特殊语法:filter、map、reduce、lambda介绍
filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回:
>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
>>> def f(x): return x != 'a'
>>> filter(f, "abcdef")
'bcdef'
map(function, sequence) :对sequence中的item依次执行function(item),见执行结果组成一个List返回:
>>> def cube(x): return x*x*x
>>> map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
>>> def cube(x) : return x + x
...
>>> map(cube , "abcde")
['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee']
另外map也支持多个sequence,这就要求function也支持相应数量的参数输入:
>>> def add(x, y): return x+y
>>> map(add, range(8), range(8))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
reduce(function, sequence, starting_value):对sequence中的item顺序迭代调用function,如果有starting_value,还可以作为初始值调用,例如可以用来对List求和:
>>> def add(x,y): return x + y
>>> reduce(add, range(1, 11))
55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)
>>> reduce(add, range(1, 11), 20)
75 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20)
lambda:这是Python支持一种有趣的语法,它允许你快速定义单行的最小函数,类似与C语言中的宏,这些叫做lambda的函数,是从LISP借用来的,可以用在任何需要函数的地方:
>>> g = lambda x: x * 2
>>> g(3)
6
>>> (lambda x: x * 2)(3)
6
我们也可以把filter map reduce 和lambda结合起来用,函数就可以简单的写成一行。
例如:
kmpathes = filter(lambda kmpath: kmpath,
map(lambda kmpath: string.strip(kmpath),
string.split(l, ':')))
看起来麻烦,其实就像用语言来描述问题一样,非常优雅。
对 l 中的所有元素以':'做分割,得出一个列表。对这个列表的每一个元素做字符串strip,形成一个列表。对这个列表的每一个元素做直接返回操作(这个地方可以加上过滤条件限制),最终获得一个字符串被':'分割的列表,列表中的每一个字符串都做了strip,并可以对特殊字符串过滤。
---------------------------------------------------------------
lambda表达式返回一个函数对象
例子:
func = lambda x,y:x+y
func相当于下面这个函数
def func(x,y):
return x+y
注意def是语句而lambda是表达式
下面这种情况下就只能用lambda而不能用def
[(lambda x:x*x)(x) for x in range(1,11)]
map,reduce,filter中的function都可以用lambda表达式来生成!
map(function,sequence)
把sequence中的值当参数逐个传给function,返回一个包含函数执行结果的list。
如果function有两个参数,即map(function,sequence1,sequence2)。
例子:
求1*1,2*2,3*3,4*4
map(lambda x:x*x,range(1,5))
返回值是[1,4,9,16]
reduce(function,sequence)
function接收的参数个数只能为2
先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function,再把function的返回值和第三个值当参数传给
function,然后只返回一个结果。
例子:
求1到10的累加
reduce(lambda x,y:x+y,range(1,11))
返回值是55。
filter(function,sequence)
function的返回值只能是True或False
把sequence中的值逐个当参数传给function,如果function(x)的返回值是True,就把x加到filter的返回值里面。一般来说filter的返回值是list,特殊情况如sequence是string或tuple,则返回值按照sequence的类型。
例子:
找出1到10之间的奇数
filter(lambda x:x%2!=0,range(1,11))
返回值
[1,3,5,7,9]
如果sequence是一个string
filter(lambda x:len(x)!=0,'hello')返回'hello'
filter(lambda x:len(x)==0,'hello')返回''

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
