1、匿名函数
用一句话实现的简单函数.
ret = lambda x : x ** 2 即 函数名 = lambda 形参 : 返回值
print(ret(5)) ----> 25
2、sorted() ----> 排序函数
sorted(iterable, key=func,reverse=False)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 然后根据func的返回值进行排序, reverse默认为False.
lst = [ {'id':1,'name':'alex','age':28},
{'id':2,'name':'taibai','age':58},
{'id':3,'name':'taihei','age':18},
{'id':4,'name':'henhei','age':38}]
ret = sorted(lst,key=lambda x: x["age"]) #按年龄排序
print(ret)
sorted()
max() ----> 寻找最大值
max(iterable, key=func)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 根据lambda函数给出的规则进行寻找最大值.
dic = [
{"name":"小明","age":135},
{"name":"芳华","age":216},
{"name":"罗密欧","age":98},
{"name":"韩梅梅","age":385},
{"name":"朱丽叶","age":226},
] print(max(dic,key=lambda i:i["age"])) # {'name': '韩梅梅', 'age': 385}
max()
3、filter() ----> 筛选函数
filter(func,iterable)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 然后根据func的返回值对可迭代对象的元素进行处理, 筛选出返回值为True的元素, filter结果是一个filter对象(迭代器), 用list().
lst = [ {'id':1,'name':'alex','age':28},
{'id':2,'name':'taibai','age':58},
{'id':3,'name':'taihei','age':18},
{'id':4,'name':'henhei','age':38}]
print(list(filter(lambda x: x["age"] > 20, lst))) # 将年龄超过20岁的筛除
# [{'id': 1, 'name': 'alex', 'age': 28},
# {'id': 2, 'name': 'taibai', 'age': 58},
# {'id': 4, 'name': 'henhei', 'age': 38}]
filter()
4、map() ----> 映射函数
map(func, iterable)
将可迭代对象的每一个元素传递给func, 进行统一操作, 并返回一个新列表. map结果是一个map对象(迭代器), 用list().
lst = [ {'id':1,'name':'alex','age':28},
{'id':2,'name':'taibai','age':58},
{'id':3,'name':'taihei','age':18},
{'id':4,'name':'henhei','age':38}]
print(list(map(lambda x: x["age"] - 5,lst))) # 执行结果是一个新列表
# [23, 53, 13, 33]
map()
5、reduce() ----> 累积函数
import functools import reduce
reduce(func, iterable)
将可迭代对象的前后两个参数传给func, 进行函数操作, 然后将前后两个参数运算得到的结果作为第一个参数, 列表的后一个参数作为第二个参数, 继续往复func的操作, 得到的是一个具体的结果.
print(reduce(lambda x,y: x + y,range(1,10),100))
# 100作为起始值 #
reduce()
6、递归
即 自身调用自身. 递归的最大递归深度为1000次, 但是永远达不到1000.
注意: 函数在函数体内部调用自身时, 也会创建一个新的名称空间, 递归次数越多, 则占据的空间内存就越大, 能不用递归就不用递归. 所以函数体内一定要有return 返回值, 不然拿到的结果为(None).
def func(n):
if n == 1:
return 1
return n * func(n - 1) # 用递归实现阶乘 print(func(10))
递归实现阶乘
def ck_file(path,ceng):
lst = os.listdir(path)
for i in lst:
file_path = os.path.join(path,i)
if os.path.isdir(file_path):
print("\t" * ceng,i,sep="") # sep="" 当输入多个值进行打印时, 各个值之间的分隔方式.
ck_file(file_path,ceng + 1)
else:
print("\t" * ceng,i,sep="") ck_file("F:/a",0)
递归实现文件夹的读取
7、用二分法实现查找某元素(重中之重)
优点 : 效率会非常高, 每次能够排除掉一半的数据.
缺点 : 前提是列表为有序列表.
一: 普通,非递归,非列表切片
lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963] left = 0
right = len(lst)-1
inp = int(input("输入数字: "))
while left <= right:
mid = (left + right ) // 2
if inp > lst[mid]:
left = mid + 1
elif inp < lst[mid]:
right = mid - 1
else:
print("列表中有此数")
break
else:
print("列表中没有此数")
非递归, 非列表切片
二: 递归, 非列表切片
lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963]
def ck(n,l,r,lst):
if l > r:
return False
mid = (l + r) // 2
if n > lst[mid]:
l = mid+1
return ck(n,l,r,lst)
elif n < lst[mid]:
r = mid-1
return ck(n,l,r,lst)
else:
return True
numb = int(input("输入数字: "))
print(ck(numb,0,len(lst),lst))
递归, 非列表切片
三: 递归, 列表切片
def func(lst,n):
if not lst:
return False
left = 0
right = len(lst)-1
mid = (left + right) // 2
if n > lst[mid]:
lst = lst[mid + 1:]
return func(lst,n)
elif n < lst[mid]:
lst = lst[ : mid]
return func(lst, n)
else:
return True
numb = int(input("输入数字: "))
print(func(lst,numb))
递归, 列表切片