参考廖雪峰python3知识点的总结
使用函数对迭代对象进行处理
- map函数:map(函数对象,可迭代对象)
map函数的实质就是将函数对象应用于可迭代对象的每一个元素，并且返回处理iterator,iterator里面保存处理后的元素。
注意点：函数对象只能接受一个参数，表示对参数进行处理。
def func(element):
return element*element
lst = [1,2,3,]
#返回iterator
result = map(func,lst)
#将iterator转换为可知大小的序列
lst_result = list(result)
map总结：
- 当对一个可迭代对象（包括list,dict,tuple,set,str）中的每一个元素进行处理时，要想到使用这个方法
- 根据这个方法可以深入理解list(迭代对象)方法的实现机制，通过循环可迭代对象，然后将结果存为list.
- reduce函数:reduce(函数对象,可迭代对象)
reduce函数的实质就是将函数对象应用于可迭代对象的前后两个元素，并且返回循环处理结束后的结果。
注意点：此处的函数对象不同于map中的函数对象，其有两个参数。
def add(l_num,r_num):
return l_num+r_num
lst = [1,2,3,]
lst = (i*i for i in lst)
print(reduce(add,lst))
reduce函数总结：
- 当需要对一个可迭代对象中的前后两个元素进行处理时，要想到使用该方法。
- filter函数:filter(函数对象，可迭代对象)
#此处引用廖雪峰的例子
#实现算法的基本思路:1.创建一个完整的序列,2.每次取出第一个数，然后用这个数来过滤序列，返回新的序列，3.用这个新的序列循环进行2中的操作……
#创建完整的序列
def generate():
yield 3
while True:
n+=1
yield n
#创建过滤器
def filter_num(num):
return lamda x:x%num != 0
#创建素数
def func():
yield 2
lst = filter(filter_num(2),generate())
while True:
first_num = next(lst)
yield first_num
lst = filter(filter_num(first_num),lst)
#查看结果
for i in func():
print(i)
filter总结:
- 首先是对filter函数的总结，其可以用来对一个可迭代对象中的元素进行筛选
- 其次是对以上算法的思考，首先注意到是循环一个步骤，所以将这个步骤放到for循环中，然后是先产生队列，后面还要对其进行修改，所以可以将其放在循环外，由于循环的部分是产生元素，用元素调整队列，所以放在循环中，另外一个，每一次操作后都要对序列进行修改，所以可以通过变量的指向问题来指向新的对象即可。
- 然后是对生成器的思考，只要有yield就成了生成器，然后不同的生成器放在一起可以组成一个新的生成器，其实质就是通过yield不停取值。另外，对于生成器的可以套用不同的筛选方法，即对生成器套用方法返回的新生成器，这可能难以理解，但只需要将生成器理解为有大小界限的列表即可！！！！
- 最后是对python中函数应用一种现象的总结.其中函数名()表示执行,用函数名来作为参数或者返回值表示的是函数对象，如以上的filter_num(first_num)就要将其理解为他的返回值---函数对象。
另外匿名函数也是一个函数对象，
再者是，如果一个函数没法通过参数进行传参，那么可以在其外面嵌套一个新的函数，然后返回这个需要的函数，这个无法设置的参数可以通过访问嵌套函数的局部变量来实现。如以下代码:
#这个函数故意写成有问题，但表达的意思是，需要一个n变量，但是无法对其传参
def filter(num):
return num/n == 1
#所以可以通过以下的方法解决
def func():
n = 1
#通过访问嵌套函数的局部变量来实现这个参数的使用
return lambda x:x/n == 1
- sorted函数:sorted(可迭代对象 ,key=函数对象,reversed = Boolean)
实质上就是函数对象处理每一个元素，然后根据函数处理返回的结果进行排序，另外正序倒序排序可以通过reversed参数进行设置。
def func(s):
return s.lower()
lst = ['a','B','c']
print(list(sorted(lst,key = func,reversed=True)))
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