Python高阶函数使用总结！理解Python的数据结构和提高数

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

以下文章来源于腾讯云 作者：昱良

本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用，能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率，这5个函数分别是：

• map
• reduce
• filter
• sorted/sort

• zip

  
  在这里插入图片描述

一、map

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

1.2 demo

通过举例说明map函数的使用方法

使用Python内置函数

在这里插入图片描述

使用自定义函数

在这里插入图片描述

使用匿名函数lambda
使用匿名函数的时候可以有多个参数

在这里插入图片描述

二、reduce

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

上面的例子我们通过一个图形来解释说明：

在这里插入图片描述

2.3 demo

使用自定义函数

在这里插入图片描述

使用匿名函数lambda

在这里插入图片描述

image-20201024185550970

一个复杂的例子

在这里插入图片描述

具体过程为：

1. 1*2+1=3
2. 3*3+1=10  # 第一个3为上面的结果3，第2个原始数据中的3
3. 10*4+1=41

带有初始值的例子
初始化值和序列中的第一个值执行func函数，将得到的结果作为下次的起始值

在这里插入图片描述

# 具体过程解释为

1. 6+1=7  
2. 7+2=9
3. 9+3=12
4. 12+4=16
5. 16+5=21

三、filter

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

使用自定义函数
返回10以内的偶数

在这里插入图片描述

使用匿名函数lambda

在这里插入图片描述

对字符串的筛选
选择符合指定要求的字符串

在这里插入图片描述