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Python内置函数和匿名函数

Python内置函数和匿名函数

作者: 断尾壁虎V | 来源:发表于2017-12-08 19:28 被阅读0次

内置函数

Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用。当需要查询某个函数的功能和说明时,可以通过查看官方文档或者通过在Python shell中使用help(cmd)查看。

  1. 几个常用的函数:
    常用的内置函数中文说明

    • abs() 求绝对值 >>> abs(-100)
    • max() 返回最大的值 >>>max(1,2,4,6,8)
    • int() 转换为int类型 >>> int(10.12)
    • float() 转换为浮点数 >>> float('10.12')
    • str() 转换为字符串 >>> str(100)
    • bool() 转换为布尔,1为 True,空为False
    • hex() 转换整数为16进制表示的字符串
    • all() 可迭代对象中所有的值都为真,则返回真,如果可迭代对象为空,返回真。 >>> all([]) 返回真
    • any() bool全为假的情况为假:None,空,0,False >>> any([]) 返回
    • globals() 查看全局作用域
    • locals() 查看局部作用域
    • pow() 取平方,并取余 >>> pow(3,2,2)
  2. 定义函数

    >>> def my_fun(x):
    ...     if x > 0:
    ...         return x
    ...     else:
    ...         return -x
    ... 
    >>> my_fun(9)
    9
    >>> my_fun(-8)
    8
    

    如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为None。return None可以简写为return。

  3. 如果要调用另一个文件中的函数,可以在文件开头加上:from FILE_NAME import FUN_NAME

  4. 如果想定义一个什么事情都不做的空函数可以用pass这样可以防止报错(同理,也可以放在空语句中):

    def nop():
        pass
    

匿名函数

匿名函数没有名字,函数体自带return:

lambda x,y,z=1:x+y+z  # 将会自动返回冒号后面的值

匿名函数的应用场景: 适用于一次使用,临时使用的场景。

内置函数和匿名函数的使用

内置函数和匿名函数可以结合在一起,实现非常精巧的功能。
如:

# 比较字典中值的大小,并返回key的值
a={'tom':22,'boy':4,'coco':33,'dog':18}

方法一:交换字典key 和值的顺序,直接进行比较:

#使用zip() 函数交换字典中的值
b=list(zip(a.values(),a.keys()))
print(b)
# 使用max(),取出key:
print(max(b)[1])

输出结果:

[(22, 'tom'), (4, 'boy'), (33, 'coco'), (18, 'dog')]
coco
优化之后就是:

# max() 自带了遍历功能,zip()会产生一个装饰器,可省去list()
print(max(zip(a.values(),a.keys()))[1])  

方法二:结合max()参数,使用匿名函数,返回values

# 指定key的参数,返回key值比较
print(max(a,key=lambda name:a[name]))

方法三: 使用sort()函数,取值,排序

# reverse=True 表示反转顺序
print(sorted(a,key=lambda name:a[name],reverse=True)[0])

map

对列表信息进行改写:

name=['a','b','c','d']

# map()得到的是一个迭代器,使用list遍历
res=map(lambda x:x+'_df',name)
print(list(res))

# 也可以在匿名函数中做简单的判断
res1=map(lambda x:x if x=='a' else x+'xxx',name)
print(list(res1))

reduce

reduce() 用于合并一个序列,也可以以用于累加

#python3中先要导入模块
from  functools import reduce
# 没有指定初始值时,先取序列中的第一个值作为初始值
res=reduce(lambda x,y:x+y,range(101))
print(res)

输出: 5050
也可以指定初始值100:

from  functools import reduce
res=reduce(lambda x,y:x+y,range(101),100)
print(res)

输出: 5150

filter

filter()可以对数据进行过滤。

name = ['a_12', 'b_12', 'c_12', 'd']
res=filter(lambda s:s.endswith('12'),name)
print(list(res))

输出:['a_12', 'b_12', 'c_12']

eval

eval可以使字符串以命令的方式运行:

cmd='print(x)'
eval(cmd,{'x':0},{'x'}:100) # 第一个表示全局变量,第二个参数表示局部变量,优先选择局部变量

输出:100

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