最近比较忙, 好久没写博客了, 现在起, 坚决跟上. 这次简单记录python中的常用特殊技巧方法.
lambda匿名函数篇
lambda c: c>10
def func(c): return c > 10
(lambda *argv: [item for item in argv])(1,2,3,4,5)
(lambda **kargv:[item for item in kargv.items()])(a=1,b=2,c=3)
- 这里使用
lambda表达式声明的匿名函数, 和常规的def声明函数具有同样的效果. -
lambda多用于函数体简单以及该函数不会被重复调用多次的情况 -
lambda可以接受多个参数, 不定参数以及键值对
map(func, iter)函数篇
map(ord, '!@#$%^&*()_+')
-
map函数接受一个函数名func以及一个迭代器iter -
map函数将iter中的元素依次传入func中执行, 并返回func执行后的结果组成的结果集, 该结果集是一个map类型的迭代器 -
map函数也可以接受lambda函数做参数
filter(func,iter) 函数篇
filter(lambda x: x > 64, map(ord, '!@#$%^&*()_+'))
-
filter函数接受参数同map函数 - 不同的是, 此处的
func用于过滤iter中的内容, 而map中的函数用于对iter中元素做同一处理 - 返回一个
filter类型的迭代器
reduce(func, iter)函数篇
from functools import reduce
reduce(lambda sum_res, next_res: sum_res + next_res, range(10))
- 在
python3中reduce被移到functools中 -
reduce可接受的参数同map函数一样, 不同的是前者接受的func必须可以接受两个参数, 第一个参数会自动传入当前iter的元素结果集, 第二个参数会自动传入iter的下一个元素. 最后返回iter中每个元素按照func规则作用之后的结果 - 该函数多用于求和差积除之类的操作
zip(iter01.iter02)函数篇
zip(['a', 'b', 'c', 'd'], {1,2,3})
zip(*zip(['a', 'b', 'c', 'd'], {1, 2, 3}))
-
zip接受多个iter, 并将iter按照最少元素的那个对应打包成元组, 返回一个zip类型的迭代器, 该迭代器中的元素为前边打包完成的元组 -
zip也支持解包操作, 将打包的迭代器拆分成多个元组
列表推导篇
[i for i in range(10)]
{i:i for i in range(10)}
{i for i in range(10)}
colors=['black','whiite']
sizes={'S','M','L'}
[(color,size) for color in colors for size in sizes]
- 列表推导, 可用于快速生成可读性高的列表, 字典以及集合
- 一次性生成多个元素的列表, 字典或者集合类型
- 便捷的生成笛卡尔积
生成器表达式篇
(i for i in range(20))
tuple(i for i in range(20))
list(i for i in range(20))
- 生成器表达式语法和列表推导类似, 只是将方括号变为圆括号
- 生成器表达式可以逐个产出元素, 而不是先建立一个完整的列表再把该列表传递到某个构造函数中去
- 生成器表达式仅仅在
for循环时候才生成组合, 可以减少for循环的开销
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