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这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数,本文主要学习它们的用法。
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filter 函数原型如下:
第一个参数是判断函数(返回结果需要是 True 或者 False),第二个为序列,该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作,返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆:对序列中的元素进行筛选,获取符合条件的序列。
返回结果为: ,使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下:
该函数运行之后生成一个 list,第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列;
下述代码是一个简单的测试案例:
上述代码运行完毕,得到的结果是: 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数,可以有多个参数,当这种情况出现后,后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题:
reduce 函数原型如下:
第一个参数是函数,第二个参数是序列,返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下:
最终的结果是 6,如果设置第三个参数为 4,可以运行代码查看结果,最后得到的结论是,第三个参数表示初始值,即累加操作初始的数值。
简单记忆:对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下:
zip 函数将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样,则返回列表长度与最短的对象相同,利用星号( * )操作符,可以将元组解压为列表。
测试代码如下:
展示如何利用 * 操作符:
输出结果如下:
简单记忆:zip 的功能是映射多个容器的相似索引,可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下:
参数说明:
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。
测试代码如下:
返回结果为: 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合,能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
不知道你的dataSet 是什么数据,是否是从数据库取出来的结果游标,
如果是的 那么dataSet 只能用一次,用空之后它就为空了
检测方法
D = map(set,dataSet)
print dataSet #看看这里的 dataSet 是否为空了
如果是以上说的情况 很容易解决
操作之前 给 给个变量 接纳一哈 这个结果集
tmp = dateSet
D = map(set,tmp)
print len(list(D))
print len(list(D))
1、高阶函数
变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数称为高阶函数。
(1)把函数作为实参
(2)把函数作为返回值
2、系统的内置高阶函数
(1)map函数:接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并且把结果作为新的列表返回
(2)reduce函数:把一个函数作用到一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算
(3)filter函数:也接收一个函数和一个序列,和map函数不同的是,filter函数把传入的函数依次作用于每个元素,然后返回返回值是True的元素
(4)sorted函数:排序函数
把用户名按照首字母不区分大小写排序
(5)sorted()函数按照关键字排序
关键字:商品个数
(6)sorted()函数按照关键字排序,用键值来查找
(7)lambda匿名函数:有时候传参数时不需要显示自定义的函数,直接传入匿名函数更方便;冒号前面的x,y表示函数参数,匿名函数不需要担心函数名的冲突,匿名函数也是一个函数对象,可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用函数,匿名函数也可以作为返回值返回
3、高阶函数的应用:
(1)sorted函数:
(2)sorted函数默认是从小到大排序
4、装饰器
装饰器就是用来装饰函数的:想要增加原有函数的功能,但是不希望修改原有函数的定义,在代码运行期间动态增加功能的方式
(1)此装饰器的功能:计算函数的运行时间
import functools
@functools.wraps(f) ##保留原有函数的属性
运行结果:
(2)此装饰器的功能:用户登录认证
运行结果:
(3)此装饰器的功能:认证用户的同时,显示用户的转账金额
import inspect
inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典,字典的key值是形式参数,value值是实参
(4)此装饰器的功能:确保收到的每个参数都是整数,是整数就求和,否则抛出错误
(5)此装饰器的功能:给装饰器传参数,是整数和浮点数就求和
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