ocean 作业 包含 大于 spa 过滤 cnblogs sum
===================== 作业一 #用 map 来处理字符串列表啊, 把列表中所有人都变成 sb, 比方 alex_sbname=['alex','wupeiqi','yuanhao']
- name=['alex','wupeiqi','yuanhao']
- f=map(lambda name_f:name_f+"_sb",name)
- print(list(f))
#用 map 来处理下述 l,然后用 list 得到一个新的列表,列表中每个人的名字都是 sb 结尾 >>> l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
- l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]
- f=map(lambda dic:dic["name"]+"sb",l)
- print(list(f))
===================== 作业二 #用 filter 来处理, 得到股票价格大于 20 的股票名字
- shares={
- "IBM":36.6,
- "Lenovo":23.2,
- "oldboy":21.2,
- "ocean":10.2,
- }
- g=filter(lambda k:shares[k]>20,shares)
- for i in g:
- print(i)
===================== 作业三 #如下,每个小字典的 name 对应股票名字,shares 对应多少股,price 对应股票的价格 portfolio = [{'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}]
- portfolio = [{'name': 'IBM',
- 'shares': 100,
- 'price': 91.1
- },
- {'name': 'AAPL',
- 'shares': 50,
- 'price': 543.22
- },
- {'name': 'FB',
- 'shares': 200,
- 'price': 21.09
- },
- {'name': 'HPQ',
- 'shares': 35,
- 'price': 31.75
- },
- {'name': 'YHOO',
- 'shares': 45,
- 'price': 16.35
- },
- {'name': 'ACME',
- 'shares': 75,
- 'price': 115.65
- }]#1.: map来得出一个包含数字的迭代器,数字指的是:购买每支股票的总价格f = map(lambda dic: dic["price"] * dic["shares"], portfolio) print(f)#2.基于1的结果,用reduce来计算,购买这些股票总共花了多少钱.f = map(lambda dic: dic["price"] * dic["shares"], portfolio) l = list(f) from functools import reduce sum_portfolio = reduce(lambda x, y: x + y, l) print(sum_portfolio)#3:用filter过滤出,单价大于100的股票有哪些portfolio_list = filter(lambda dic: dic["price"] > 100, portfolio) print(list(portfolio_list))
2017.4.13(内置函数)作业
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2023883.html