Python的高阶函数用法实例分析

花开花谢,人来又走,夕阳西下,人去楼空,早已物是人非矣。也许,这就是结局,可我不曾想过结局是这样;也许,这就是人生的意义,可我不曾想竟是生离死别。

本文实例讲述了Python的高阶函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

高阶函数

1.MapReduce

MapReduce主要应用于分布式中。

大数据实际上是在15年下半年开始火起来的。

分布式思想:将一个连续的字符串转为列表,元素类型为字符串类型,将其都变成数字类型,使用分布式思想【类似于一件事一个人干起来慢,但是如果人多呢?效率则可以相应的提高】,同理,一台电脑处理数据比较慢,但是如果有100台电脑同时处理,则效率则会快很多,最终将每台电脑上处理的数据进行整合。

python的优点:内置了map()reduce()函数,可以直接使用。

#python内置了map()和reduce()函数
'''
def myMap(func,li):
  resList = []
  for paser in li:
    res = func(paser)
    resList.append(res)
''' 

2、map()函数

功能:将传入的函数依次作用于序列中的每一个元素,并把结果作为新的Iterator(可迭代对象)返回

语法:

map(func, lsd)

参数1是函数,参数2是序列

#一、map()
#原型 map(func, lsd)
#将单个字符转成对应的字面量整数
def chrToint(chr):
  return {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}[chr]
list1 = ["2","1","4","5"]
res = map(chrToint, list1)
#[chr2int("2"),chr2int("1"),chr2int("4"),chr2int("5")]
print(res)
print(list(res))
#将整数元素的序列,转为字符串型
#[1,2,3,4] --》[“1”,“2”,“3”,“4”]
l = map(str,[1,2,3,4])
print(list(l))

输出:

<map object at 0x0000028288E76780>
[2, 1, 4, 5]
['1', '2', '3', '4']

练习:使用map函数,求n的序列[1,4,9,..,n^2]

num = int(input("请输入一个数:"))
map1 = map(lambda n: n*n,range(1,num+1))
print(list(map1))

输出:

请输入一个数:4
[1, 4, 9, 16]

3、reduce()函数

功能:一个函数作用在序列上,这个函数必须接受两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素累计运算

语法:reduce(func,lsd)

参数1为函数,参数2为列表

reduce(f,[1,2,3,4])等价于f(f(f(1,2),3),4),类似于递归

from functools import reduce
#需求,求一个序列的和
list2 = [1, 2, 3, 4]
def mySum(x,y)
  return x+y
r = reduce(mySum,list2)
print("r=",r)

输出:

r= 10

练习1,将字符串转成对应字面量数字

from functools import reduce
#将字符串转成对应字面量数字
def strToint(str1)
  def fc(x, y):
    return x*10 + y
  def fs(chr):
    return {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}[chr]
  return reduce(fc,map(fs,list(str1)))
a = strToint("12345")
print(a)
print(type(a))
#模拟map()函数
def myMap(func,li):
  resList = []
  for n in li:
    res = func(n)
    resList.append(res)

输出:

12345
<class 'int'>

练习2,求1!+2!+3!+…+n!之和。【使用map与reduce函数】

from functools import reduce
'''
求1!+2!+3!+...+n!之和
'''
num = int(input("请输入一个正数:"))
def jiecheng(n):
  ji = 1
  for i in range(1,n+1):
    ji *= i
  return ji
list1 = reduce(lambda x,y: x + y ,map(jiecheng,range(1,num+1)))
print(list1)

输出:

请输入一个正数:5
153

4、filter()函数

作用:把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留该元素还是丢弃该元素【通过一定的条件过滤列表中的元素】

'''
语法:
filter(func,lsd)
参数一:函数名
参数二:序列
功能:用于过滤序列
简单理解:把传入的函数依次作用于序列的每一个元素,根据返回的True还是False,决定是否保留该元素。
'''
#需求:将列表中的偶数筛选出来。
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8]
#筛选条件
def func(num):
  #保留偶数元素
  if num%2 == 0:
    return True
  #剔除奇数元素
  return False
list2 = filter(func,list1)
print(list2)
print(list(list2))
print(list1)

输出:

<filter object at 0x0000026E74106B38>
[2, 4, 6, 8]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

注意:使用filter()这个高阶函数,关键在正确实现一个“筛选”函数,filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter完成计算结果,需要使用list()函数获取所有的结果并且返回list.

练习

需求;将爱好为“无”的数据剔除掉

data= [["姓名","年龄","爱好"],["tom", 25, "无"],["hanmeimei", 26, "金钱"]]

data= [["姓名","年龄","爱好"],["tom", 25, "无"],["hanmeimei", 26, "金钱"]]
def filterWu(list1):
  for i in list1:
    if i == "无":
      return False
  return True
dataFilter = list(filter(filterWu,data))
print(dataFilter)

输出:

[['姓名', '年龄', '爱好'], ['hanmeimei', 26, '金钱']]

练习2,需求:打印2000到2020之内的闰年[使用filter函数]

import calendar
print(list(filter(calendar.isleap,range(2000,2020))))

输出:

[2000, 2004, 2008, 2012, 2016]

5、sorted()函数

sorted(iterable,key,reverse)作用:实现对列表的排序。

iterable:是可迭代类型;
cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定;
key:用列表元素的某个属性或函数作为关键字,有默认值,迭代集合中的一项;
reverse:排序规则. reverse = True 降序 或者 reverse = False 升序,默认值为False。

返回值:是一个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。

#排序
#第一类:冒泡 选择
#第二类:快速,插入,计数器
#注意:如果数据量小的情况下,上述两类用法的效率基本相同,但是,如果数据量大的情况下,第一类的效率很低
#1.普通排序
list1 = [4,3,5,6,1]
#默认为升序排序
list2 = sorted(list1)
print(list2)
#2.按绝对值大小排序
list3 = [4,-3,5,2,-9]
#key接受函数来实现自定义排序规则
#abs表示通过绝对值进行排序
list4 = sorted(list3, key=abs)
#利用map可以实现取绝对值之后的排序
list5 = sorted(map(abs,list3))
print(list3)
print(list4)
print(list5)
#3.降序排序
list5 = [2,1,4,5,6,7]
#通过设置reverse=True来表示反转
list6 = sorted(list5,reverse=True)
print(list5)
print(list6)
list7 = ['a','b','c','d']
list8 = sorted(list7)
print(list7)
#同样也可以实现升序排列,结果为abcd,排序依据为ASCII值
print(list8)
#自定义函数:按照字符串的长短来进行排序
def myLen(str1):
  return len(str1)
list7 = ['sddd','dded','et54y5','6576986oy','sa','sda']
#使用自定义函数,进行排序,key=函数名
list8 = sorted(list7, key = myLen)
print(list7)
print(list8)

输出:

[1, 3, 4, 5, 6]
[4, -3, 5, 2, -9]
[2, -3, 4, 5, -9]
[2, 3, 4, 5, 9]
[2, 1, 4, 5, 6, 7]
[7, 6, 5, 4, 2, 1]
['a', 'b', 'c', 'd']
['a', 'b', 'c', 'd']
['sddd', 'dded', 'et54y5', '6576986oy', 'sa', 'sda']
['sa', 'sda', 'sddd', 'dded', 'et54y5', '6576986oy']

class Student(object):
  def __init__(self,name,age):
    self.name = name
    self.age = age
  def __str__(self):
    return self.name +" "+ str(self.age)
stu1 = Student('lili1',18)
stu2 = Student('lili2',19)
stu3 = Student('lili3',17)
stu4 = Student('lili4',20)
stu5 = Student('lili5',20)
list2 = [stu1,stu2,stu3,stu4,stu5]
def com(Student):
  return Student.age
list3 = sorted(list2,key=lambda Student: Student.age)
for i in list3:
  print(i)

输出:

lili3 17
lili1 18
lili2 19
lili4 20
lili5 20

关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python函数使用技巧总结》、《Python面向对象程序设计入门与进阶好代码教程》、《Python数据结构与算法好代码教程》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》及《Python入门与进阶经典好代码教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

本文Python的高阶函数用法实例分析到此结束。如果你不想做,你可以找一个理由,如果你肯做,你也可以自已找一个方法。小编再次感谢大家对我们的支持!

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