原文:http://www.cnblogs.com/65702708/archive/2010/09/14/1826362.html
http://blog.csdn.net/imzoer/article/details/8667176
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7b519a6b0101bntx.html
1、sort和sorted
我们需要对List进行排序,Python提供了两个方法
对给定的List L进行排序,方法1.用List的成员函数sort进行排序
方法2.用built-in函数sorted进行排序(从2.4开始)
--------------------------------sorted---------------------------------------
>>> help(sorted)
Help on built-in function sorted in module __builtin__:
sorted(...)
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list
---------------------------------sort----------------------------------------
>>> help(list.sort)
Help on method_descriptor:
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1
-----------------------------------------------------------------------------
iterable:是可迭代类型;
cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定,有默认值,迭代集合中的一项;
key:用列表元素的某个属性和函数进行作为关键字,有默认值,迭代集合中的一项;
reverse:排序规则. reverse = True 或者 reverse = False,有默认值。
返回值:是一个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。
注;一般来说,cmp和key可以使用lambda表达式。
sort()与sorted()的不同在于,sort是在原位重新排列列表,而sorted()是产生一个新的列表。
Sorting basic:
>>> print sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> L = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> L.sort()
>>> print L
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> L = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> L.sort()
>>> print L
[1, 2, 3, 4, 5]
Sorting cmp:
>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]>>>print sorted (L, cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1]) )
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
Sorting keys:
>>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]>>>print sorted (L, key=lambda x:x[1]))
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
Sorting reverse:
>>> print sorted([5, 2, 3, 1, 4], reverse=True)
[5, 4, 3, 2, 1]
>>> print sorted([5, 2, 3, 1, 4], reverse=False)
[1, 2, 3, 4, 5]
注:效率key>cmp(key比cmp快)
在Sorting Keys中:我们看到,此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的,如果我们想用第二个关键字
排过序后再用第一个关键字进行排序呢?
>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> print sorted(L, key=lambda x:(x[1],x[0]))
>>>[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
[5, 4, 3, 2, 1]
>>> print sorted([5, 2, 3, 1, 4], reverse=False)
[1, 2, 3, 4, 5]
注:效率key>cmp(key比cmp快)
在Sorting Keys中:我们看到,此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的,如果我们想用第二个关键字
排过序后再用第一个关键字进行排序呢?
>>> L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)]
>>> print sorted(L, key=lambda x:(x[1],x[0]))
>>>[('c', 2), ('d', 2), ('b', 3), ('a', 4)]
2、lambda表达式
lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。
lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。
如下例子:
lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。
如下例子:
定义了一个lambda表达式,求三个数的和。
再看一个例子:
用lambda表达式求n的阶乘。
lambda表达式也可以用在def函数中。
这里定义了一个action函数,返回了一个lambda表达式。其中lambda表达式获取到了上层def作用域的变量名x的值。
a是action函数的返回值,a(22),即是调用了action返回的lambda表达式。
这里也可以把def直接写成lambda形式。如下
3、reduce()
python中的reduce内建函数是一个二元操作函数,他用来将一个数据集合(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 func()(必须是一个二元操作函数)先对集合中的第1,2个数据进行操作,得到的结果再与第三个数据用func()函数运算,最后得到一个结果。
def myadd(x,y): return x+y sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7)) print sum#结果就是输出1+2+3+4+5+6+7的结果即28
当然,也可以用lambda的方法,更为简单:
sum=reduce(lambda x,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7)) print sum