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
给你两个函数:
## 插入排序
def insertion_sort(sort_list):
iter_len = len(sort_list)
if iter_len 2:
return sort_list
for i in range(1, iter_len):
key = sort_list[i]
j = i - 1
while j=0 and sort_list[j]key:
sort_list[j+1] = sort_list[j]
j -= 1
sort_list[j+1] = key
return sort_list
## 计算两点之间的距离
def GetDistance(fPoint1,fPoint2):
x1=fPoint1.X
y1=fPoint1.Y
x2=fPoint2.X
y2=fPoint2.Y
return pow((x1-x2),2)+pow((y1-y2),2)
dict[]和dict.get两个方法的区别吧 dict[key]:当key不存在的时候,会抛出异常 dict.get(key, defaut_value=None) 当key不存在的时候,不会抛出异常,而且会返回默认值
和不用声明变量一样,Python不用去声明函数的返回类型,是由于其“若类型”的语言特性决定的。
在其他语言中,例如C/C++语言中在存储一个数据之前,都需要在内存中给这个数据开辟一个固定的内存空间,并给这个类型空间指定一个唯一的 id(变量名),然后才把要存储的数据放到这个变量名对于的内存空间中。而Python的做法,是`以数据为中心`,上来就把要存储的数据放到内存,然后再去用一个变量名`引用`这个数据。
python中def意思是声明函数。Python 使用def 开始函数定义,紧接着是函数名,括号内部为函数的参数,内部为函数的 具体功能实现代码,如果想要函数有返回值, 在 expressions 中的逻辑代码中用 return 返回。expressions实例def function():print('This is a function')a = 1+2print(a)function 的函数,函数没有不接受参数,所以括号内部为空,紧接着就是 函数的功能代码。如果执行该脚本,发现并没有输出任何输出,因为我们只定义了函数,而并没有执行函数。 这时我们在 Python 命令提示符中输入函数调用 function(), 注意这里调用函数的括号不能省略。那么函数内部的功能代码将会执行,输出结果:This is a function。
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