Python中常用的内置函数介绍

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Python中常用的内置函数介绍

1、生成器(Generator):

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。

如下是一个简单的生成器:

>>> L = [x * x for x in range(10)]
 
>>> L
 
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
 
>>> g = (x * x for x in range(10))
 
>>> g
 
<generator object <genexpr> at 0x104feab40>

2、lambda()方法:

lambda表达式的作用是

(1)python写一些执行代码是,使用lambda可以省下定义函数过程;

(2)对于一些比较抽象并且整个程序执行下来只需要调用一两次的函数,使用lambda不需要考虑命名的问题;

(3)简化代码的可读性,不用阅读函数时跳到def定义部分。

实例

>>> s = lambda x:"yes" if x==1 else "no"
>>> s(0)
'no'
>>> s(1)
'yes'
 
>>> g = lambda x : 2 * x +1
>>> g(3)
7
>>> type(g)
<class 'function'>
>>> lambda x : 2 * x +1
<function <lambda> at 0x00000000034F3D08>

3、filter()方法(过滤器):

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

注意: Pyhton2.7 返回列表,Python3.x 返回迭代器对象,可强制转换成list类型

实例1

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
 
newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)
 
输出结果 :
[1, 3, 5, 7, 9]

实例2

python3:
 
a = filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))
print(list(a))
 
输出
[0, 2, 4, 6, 8]

4、reduce()方法:

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。

>>>def add(x, y) :            # 两数相加
...     return x + y
... 
>>> reduce(add, [1,2,3,4,5])   # 计算列表和:1+2+3+4+5
15
>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
15

在 Python3 中,reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了,它现在被放置在 fucntools 模块里,如果想要使用它,则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数:

from functools import reduce

5、map()方法:

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。

第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
 
# 提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

如果函数有多个参数, 但每个参数的序列元素数量不一样, 会根据最少元素的序列进行:

>>> listx = [1,2,3,4,5,6,7]       # 7 个元素
>>> listy = [2,3,4,5,6,7]         # 6 个元素 
>>> listz = [100,100,100,100]     # 4 个元素
>>> list_result = map(lambda x,y,z : x**2 + y + z,listx, listy, listz)
>>> print(list(list_result))
[103, 107, 113, 121]

明显可以看出是由于 lambda 中的 z 参数,实际是使用了 listz, 而 listz 里面只有 4 个元素, 所以即使 listx 有 7 个元素, listy 有 6 个元素,也不会继续执行了,只执行了 4 个元素的的计算。

注意:

Python 2.x 返回列表。

Python 3.x 返回迭代器对象。

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