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python 内置了一些非常 巧妙而且强大的内置 函数,对初学者来说,一般不怎么用到,我也是用了一段时间 python 之后才发现,哇还有这么好的函数,这个函数都是经典的而且经过严格测试的, 可以一下子省了你原来很多事情,代码不仅 简洁易读 了很多,而且不用自己去闭门造车. 既方便了自己又减少了 bug。
- sorted([100, 98, 102, 1, 40])>>>[1, 40, 98, 100, 102]
比如一个长列表里面嵌套了很多字典元素,我们要按照每个元素的长度大小排序
- L = [{
- 1 : 5,
- 3 : 4
- },
- {
- 1 : 3,
- 6 : 3
- },
- {
- 1 : 1,
- 2 : 4,
- 5 : 6
- },
- {
- 1 : 9
- }] new_line = sorted(L, key = lambda x: len(x)) print(new_line) >>> [{
- 1 : 9
- },
- {
- 1 : 5,
- 3 : 4
- },
- {
- 1 : 3,
- 6 : 3
- },
- {
- 1 : 1,
- 2 : 4,
- 5 : 6
- }]
比如下面是学生里面的年龄的一个 list
- students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)]print(sorted(students, key=lambda student : student[2]))>>>[('zhang', 'B', 10), ('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15)]
- students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)]print(sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(x[0], y[0])) )>>>[('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15), ('zhang', 'B', 10)]
其实对于 python 的排序要仔细讲,需要一整篇幅讲它的排序算法,内容非常多,感兴趣的可以去看一下源码,看它是如何设计的,这里只是先点一下.
map 可以根据提供的函数对指定序列做映射,它接受 一个函数 f 和一个 list , 并通过把函数 f 以此作用在 list 上的每个元素,然后返回 一个新的 list ,map 函数的入参也可以是 多个 . 注意这个函数一定要有返回值 (值值值重要的说三遍)。
不然就会返回新的 list 类似 [None, None, None, None, None, None, None, None, None]
适合的场景是对列表里面的一些元素需要重复的操作,用 map 就可以轻松搞定.
Python 中, 迭代 永远是取出元素本身,而非元素的索引, 有的时候我们需要知道元素的索引比如在一个很长的列表里面是一些网站名,我们希望在打印的时候,也能 列出索引 。若没有这个函数,我们需要在加一个变量,在循环打印的时候让这个计数变量递增,现在有了 enumerate,就不用这么麻烦了,直接搞定.
zip 函数接受任意多个(包括 0 个和 1 个)序列作为参数,返回一个 tuple 列表
- x = [1, 2, 3]y = [4, 5, 6]z = [7, 8, 9]xyz = zip(x, y, z)>>print xyz
这个函数特别是在构建字典序列的时候非常方便 (这招非常巧妙, 大家可以仔细 揣摩)
filter 函数接受一个函数 f 和一个 list, 这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断, 返回 True 或者 False, 这样可以 过滤掉 一些 不符合条件 的元素,然后返回符合条件的 list.
- def is_even(x):return x%2==0print(filter(is_even,[1,2,3,4,5]))>>>[2, 4]
特别是在处理文件的时候, 需要把一些空格, 回车和空字符去掉
reduce 函数的用法和 map 很类似, 也是一个函数 f 和一个 list, 但是函数的入口参数一定要是 两个 ,reduce 也是对每个元素进行反复调用,最后返回最终的值,而 map 是返回一个 list
注意在 python3 里面 reduce 已经从全局函数里面移除了,需要用的话要 from functools import reduce
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来源: http://www.tuicool.com/articles/femMbaR