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python基础教程之python摸爬滚打之day14----内置函数
1、匿名函数
用一句话实现的简单函数.
ret = lambda x : x ** 2 即 函数名 = lambda 形参 : 返回值
print(ret(5)) ----> 25
2、sorted() ----> 排序函数
sorted(iterable, key=func,reverse=False)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 然后根据func的返回值进行排序, reverse默认为False.
1 lst = [ {'id':1,'name':'alex','age':28}, 2 {'id':2,'name':'taibai','age':58}, 3 {'id':3,'name':'taihei','age':18}, 4 {'id':4,'name':'henhei','age':38}] 5 ret = sorted(lst,key=lambda x: x["age"]) #按年龄排序 6 print(ret)
max() ----> 寻找最大值
max(iterable, key=func)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 根据lambda函数给出的规则进行寻找最大值.
1 dic = [ 2 {"name":"小明","age":135}, 3 {"name":"芳华","age":216}, 4 {"name":"罗密欧","age":98}, 5 {"name":"韩梅梅","age":385}, 6 {"name":"朱丽叶","age":226}, 7 ] 8 9 print(max(dic,key=lambda i:i["age"])) # {'name': '韩梅梅', 'age': 385}
3、filter() ----> 筛选函数
filter(func,iterable)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 然后根据func的返回值对可迭代对象的元素进行处理, 筛选出返回值为True的元素, filter结果是一个filter对象(迭代器), 用list().
1 lst = [ {'id':1,'name':'alex','age':28}, 2 {'id':2,'name':'taibai','age':58}, 3 {'id':3,'name':'taihei','age':18}, 4 {'id':4,'name':'henhei','age':38}] 5 print(list(filter(lambda x: x["age"] > 20, lst))) # 将年龄超过20岁的筛除 6 7 # [{'id': 1, 'name': 'alex', 'age': 28}, 8 # {'id': 2, 'name': 'taibai', 'age': 58}, 9 # {'id': 4, 'name': 'henhei', 'age': 38}]
4、map() ----> 映射函数
map(func, iterable)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 进行统一操作, 并返回一个新列表. map结果是一个map对象(迭代器), 用list().
1 lst = [ {'id':1,'name':'alex','age':28}, 2 {'id':2,'name':'taibai','age':58}, 3 {'id':3,'name':'taihei','age':18}, 4 {'id':4,'name':'henhei','age':38}] 5 print(list(map(lambda x: x["age"] - 5,lst))) # 执行结果是一个新列表 6 7 # [23, 53, 13, 33]
5、reduce() ----> 累积函数
import functools import reduce
reduce(func, iterable)
将可迭代对象的前后两个参数传给func, 进行函数操作, 然后将前后两个参数运算得到的结果作为第一个参数, 列表的后一个参数作为第二个参数, 继续往复func的操作, 得到的是一个具体的结果.
1 print(reduce(lambda x,y: x + y,range(1,10),100)) 2 # 100作为起始值 3 4 5 # 145
6、递归
即 自身调用自身. 递归的最大递归深度为1000次, 但是永远达不到1000.
注意: 函数在函数体内部调用自身时, 也会创建一个新的名称空间, 递归次数越多, 则占据的空间内存就越大, 能不用递归就不用递归. 所以函数体内一定要有return 返回值, 不然拿到的结果为(None).
1 def func(n): 2 if n == 1: 3 return 1 4 return n * func(n - 1) # 用递归实现阶乘 5 6 print(func(10))
1 def ck_file(path,ceng): 2 lst = os.listdir(path) 3 for i in lst: 4 file_path = os.path.join(path,i) 5 if os.path.isdir(file_path): 6 print("\t" * ceng,i,sep="") # sep="" 当输入多个值进行打印时, 各个值之间的分隔方式. 7 ck_file(file_path,ceng + 1) 8 else: 9 print("\t" * ceng,i,sep="") 10 11 ck_file("F:/a",0)
7、用二分法实现查找某元素(重中之重)
优点 : 效率会非常高, 每次能够排除掉一半的数据.
缺点 : 前提是列表为有序列表.
一: 普通,非递归,非列表切片
1 lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963] 2 3 left = 0 4 right = len(lst)-1 5 inp = int(input("输入数字: ")) 6 while left <= right: 7 mid = (left + right ) // 2 8 if inp > lst[mid]: 9 left = mid + 1 10 elif inp < lst[mid]: 11 right = mid - 1 12 else: 13 print("列表中有此数") 14 break 15 else: 16 print("列表中没有此数")
二: 递归, 非列表切片
1 lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963] 2 def ck(n,l,r,lst): 3 if l > r: 4 return False 5 mid = (l + r) // 2 6 if n > lst[mid]: 7 l = mid+1 8 return ck(n,l,r,lst) 9 elif n < lst[mid]: 10 r = mid-1 11 return ck(n,l,r,lst) 12 else: 13 return True 14 numb = int(input("输入数字: ")) 15 print(ck(numb,0,len(lst),lst))
三: 递归, 列表切片
1 def func(lst,n): 2 if not lst: 3 return False 4 left = 0 5 right = len(lst)-1 6 mid = (left + right) // 2 7 if n > lst[mid]: 8 lst = lst[mid + 1:] 9 return func(lst,n) 10 elif n < lst[mid]: 11 lst = lst[ : mid] 12 return func(lst, n) 13 else: 14 return True 15 numb = int(input("输入数字: ")) 16 print(func(lst,numb))
