Python全棧之迭代器和高階函數(shù)
更新時(shí)間：2021年12月01日 15:44:56 作者：熬夜泡枸杞
這篇文章主要為大家介紹了Python之迭代器和高階函數(shù)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助
1. lambda表達(dá)式
# ### 匿名函數(shù) : lambda表達(dá)式 """ 概念: 用一句話來表達(dá)只有返回值的函數(shù) 語法: lambda 參數(shù) : 返回值 特點(diǎn): 簡(jiǎn)潔,高效 """ # (1) 無參的lambda表達(dá)式 def func(): return "文哥是個(gè)帥哥" # 改造 func = lambda : "文哥是個(gè)帥哥" print( func() ) # (2) 有參的lambda表達(dá)式 def func(n): return id(n) # 改造 func = lambda n : id(n) print( func(100) ) # (3) 帶有判斷條件的lambda表達(dá)式 def func(n): if n % 2 == 0: return "偶數(shù)" else: return "奇數(shù)" # 改造 func = lambda n : "偶數(shù)" if n % 2 == 0 else "奇數(shù)" print( func(44) ) # 三元運(yùn)算符 """語法: 真值 if 條件表達(dá)式 else 假值 如果條件表達(dá)式成立為True , 返回if前面的真值,反之,返回else后面的假值 """ n = 13 res = "偶數(shù)" if n % 2 == 0 else "奇數(shù)" print(res) # 小練習(xí) : 比較兩者之間的最大值進(jìn)行返回 def func(x,y): if x > y: return x else: return y # 改造 func = lambda x,y : x if x>y else y print( func(40,30) )
2. locals和globals
# ### locals 與 globals 使用 (了解) # 一.locals 獲取當(dāng)前作用域所有的變量 # 1.全局空間 """ locals 在函數(shù)外 , 獲取的是打印之前所有的全局變量 locals 在函數(shù)內(nèi) , 獲取的是調(diào)用之前所有的局部變量 """ """ def func(): a1 = 1 b2 = 2 a = 1 b = 2 res = locals() c = 3 print(res) d = 4 """ # 2.局部空間 """ a = 1 b = 2 def func(): a1 = 1 b2 = 2 res = locals() c3 = 3 print(res) d4 = 4 c = 3 func() d = 4 """ # 二.globals 只獲取全局空間的全局變量 """ globals 在函數(shù)外 , 獲取的是打印之前所有的全局變量 globals 在函數(shù)內(nèi) , 獲取的是調(diào)用之前所有的全局變量 """ # 1. 全局空間 """ def func(): a1 = 1 b2 = 2 a = 1 b = 2 res = globals() c = 3 print(res) d = 4 """ # 2.局部空間 """ a = 1 b = 2 def func(): a1 = 1 b2 = 2 res = globals() c3 = 3 print(res) d4 = 4 c = 3 func() globals() d = 4 """ # ### globals 返回的是內(nèi)置系統(tǒng)的全局字典 """ dic = globals() print(dic) # 通過字符串可以創(chuàng)建全局變量 dic["wangwen"] = "18歲" print(wangwen) """ # 批量創(chuàng)建全局變量 def func(): dic = globals() for i in range(1,5): # 批量在dic當(dāng)中添加鍵值對(duì),以創(chuàng)建全局變量 dic[ "a%d" % (i) ] = i """ dic["a1"] = 1 dic["a2"] = 2 dic["a3"] = 3 dic["a4"] = 4 """ func() print(a1,a2,a3,a4)
3. 迭代器
# ### 迭代器
"""
迭代器:
能被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)值的對(duì)象稱為迭代器(Iterator 迭代器是對(duì)象)
概念:
迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一個(gè)重復(fù)的過程，每次重復(fù)都是基于上一次的結(jié)果而繼續(xù)的，
單純的重復(fù)并不是迭代
特征:
并不依賴索引,而通過next指針(內(nèi)存地址尋址)迭代所有數(shù)據(jù),一次只取一個(gè)值,
而不是一股腦的把所有數(shù)據(jù)放進(jìn)內(nèi)存.大大節(jié)省空間,
"""
# 一.可迭代對(duì)象
setvar = {"王同培","馬春配","趙萬里","趙沈陽(yáng)"}
# 獲取當(dāng)前對(duì)象的內(nèi)置成員
lst = dir(setvar)
print(lst)
# 判斷是否是可迭代對(duì)象
res = "__iter__" in lst
print(res)
# for i in setvar:
# print(i)
# 二.迭代器
"""
for循環(huán)之所以可以遍歷所有的數(shù)據(jù),是因?yàn)榈讓邮褂昧说?通過地址尋址的方式,一個(gè)一個(gè)的找數(shù)據(jù);
可迭代對(duì)象 -> 迭代器 實(shí)際上就是從不能夠被next直接調(diào)用 -> 可以被next指針直接調(diào)用的過程
如果是可迭代對(duì)象 -> 不一定是迭代器
如果是迭代器 -> 一定是可迭代對(duì)象
"""
# 1.如何創(chuàng)建一個(gè)迭代器
setvar = {"王同培","馬春配","趙萬里","趙沈陽(yáng)"}
it = iter(setvar)
print(it)
# 2.如何判斷一個(gè)迭代器
print(dir(it))
res = "__iter__" in dir(it) and "__next__" in dir(it)
print(res)
# 3.如何調(diào)用一個(gè)迭代器
"""next是單向不可逆的過程,一條路走到黑"""
res = next(it)
print(res)
res = next(it)
print(res)
res = next(it)
print(res)
res = next(it)
print(res)
# res = next(it)
# print(res)
# 4.重置迭代器
it = iter(setvar)
print( it.__next__() )
print( it.__next__() )
print( it.__next__() )
print( it.__next__() )
# 5.調(diào)用迭代器的其他方法
# 1 for
it = iter(setvar)
for i in it:
print(i)
print("<======>")
# 2 for + next
it = iter(setvar)
for i in range(2):
print( next(it) )
print( next(it) )
print( next(it) )
# print( next(it) ) error 超出了尋址范圍
# 6.判斷迭代器/可迭代對(duì)象的其他方法
# 從...模塊 引入...內(nèi)容
from collections import Iterator, Iterable
"""Iterator 迭代器 Iterable 可迭代的對(duì)象"""
res = isinstance(it,Iterator)
print(res)
res = isinstance(it,Iterable)
print(res)
# 7.range是迭代器么?
print(isinstance(range(10),Iterator)) # False
print(isinstance(range(10),Iterable)) # True
# 變成迭代器
it = range(10).__iter__()
print(isinstance(it,Iterator)) # True
print(isinstance(it,Iterable)) # True
# 調(diào)用it
# next
res = next(it)
print(res)
res = next(it)
print(res)
print("<=====>")
# for + next
for i in range(3):
print(next(it))
print("<=====>")
# for
for i in it:
print(i)
小提示：
可迭代對(duì)象到迭代器就是一個(gè)不能被next直接調(diào)用到能被next直接調(diào)用的過程 for循環(huán)底層能表里無序的數(shù)據(jù)就是通過迭代器來實(shí)現(xiàn)的
4. map高階函數(shù)
# ### 高階函數(shù) : 能夠把函數(shù)當(dāng)成參數(shù)傳遞的就是高階函數(shù) (map ,filter ,reduce , sorted)
# map
"""
map(func,iterable)
功能: 處理數(shù)據(jù)
把iterable中的數(shù)據(jù)一個(gè)一個(gè)拿出來,扔到func做處理,通過調(diào)用迭代器來獲取返回值
參數(shù):
func : 函數(shù)(內(nèi)置函數(shù),自定義函數(shù))
iterable : 可迭代性對(duì)象 (容器類型數(shù)據(jù),range對(duì)象,迭代器)
返回值:
迭代器
"""
# (1) 把列表中的元素都變成整型
lst = ["1","2","3","4"]
lst_new = []
for i in lst:
lst_new.append(int(i))
print(lst_new)
# 用map改寫
from collections import Iterator,Iterable
it = map(int,lst)
print(isinstance(it,Iterator))
"""
代碼解析:
第一次調(diào)用迭代器
先把列表中的第一個(gè)元素"1"拿出來扔到int中做強(qiáng)轉(zhuǎn),變成整型1返回出來
第二次調(diào)用迭代器
先把列表中的第一個(gè)元素"2"拿出來扔到int中做強(qiáng)轉(zhuǎn),變成整型2返回出來
第三次調(diào)用迭代器
先把列表中的第一個(gè)元素"3"拿出來扔到int中做強(qiáng)轉(zhuǎn),變成整型3返回出來
第四次調(diào)用迭代器
先把列表中的第一個(gè)元素"4"拿出來扔到int中做強(qiáng)轉(zhuǎn),變成整型4返回出來
"""
# 1.調(diào)用迭代器 next
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
# print(next(it)) error
# 2.調(diào)用迭代器 for
print("<======>")
it = map(int,lst)
for i in it:
print(i)
# 3.調(diào)用迭代器 for + next
print("<======>")
it = map(int,lst)
for i in range(3):
print(next(it))
# 4.強(qiáng)轉(zhuǎn)迭代器 => 列表
it = map(int,lst)
print(list(it))
# (2) [1,2,3,4] => [2,8,24,64]
# print(1 * 2 ** 1)
# print(2 * 2 ** 2)
# print(3 * 2 ** 3)
# print(4 * 2 ** 4)
# 1 << 1
# 2 << 2
# 3 << 3
# 4 << 4
lst = [1,2,3,4]
lst_new = []
for i in lst:
lst_new.append(i << i)
print(lst_new)
# map改寫
def func(n):
print(1111)
return n << n
it = map(func,lst)
print(list(it))
"""
只有在調(diào)用迭代器的時(shí)候,才會(huì)真正觸發(fā)map函數(shù)中的所有內(nèi)容;不調(diào)用不觸發(fā);
強(qiáng)轉(zhuǎn)迭代器時(shí),把可以調(diào)用的所有數(shù)據(jù)都放到列表中
第一次調(diào)用時(shí):
把1拿出來,扔func當(dāng)中做處理,返回2,
第二次調(diào)用時(shí):
把2拿出來,扔func當(dāng)中做處理,返回8,
第三次調(diào)用時(shí):
把3拿出來,扔func當(dāng)中做處理,返回24,
第四次調(diào)用時(shí):
把4拿出來,扔func當(dāng)中做處理,返回64,
到此列表[2,8,24,64]
注意點(diǎn):形參和返回值必須寫;
"""
# (3) 給你一個(gè)列表["a","b","c"] => [97,98,99]
# 字典的鍵值翻轉(zhuǎn)操作
dic = {97:"a",98:"b",99:"c"}
dic_new = {}
for k,v in dic.items():
# print(k,v) # 97 a | 98 b | 99 c
dic_new[v] = k # dic_new["a"] = 97
print(dic_new)
lst = ["a","b","c"]
lst_new = []
for i in lst:
lst_new.append(dic_new[i])
print(lst_new)
# map改寫
print("<========================>")
lst = ["a","b","c"]
lst = ["c","b","a"]
lst = ("c","b","a")
# func 實(shí)現(xiàn)字典的翻轉(zhuǎn),通過給與a,b,c三個(gè)鍵,得到對(duì)應(yīng)的ascii碼,通過list強(qiáng)轉(zhuǎn)得到列表
def func(n):
print(n)
dic = {97:"a",98:"b",99:"c"}
dic_new = {}
for k,v in dic.items():
dic_new[v] = k
print(dic_new) # {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99}
return dic_new[n]
it = map(func,lst)
print(list(it))
5. reduce高階函數(shù)
# ### reduce
"""
reduce(func,iterable)
功能: 計(jì)算數(shù)據(jù)
把iterable中的前兩個(gè)數(shù)據(jù)扔到func函數(shù)中做計(jì)算,把計(jì)算的結(jié)果和iterable中第三個(gè)值在繼續(xù)扔到func中做計(jì)算
以此類推 ...
最后返回計(jì)算的結(jié)果
參數(shù):
func: 自定義函數(shù)
iterable : 可迭代對(duì)象 (容器類型數(shù)據(jù) range對(duì)象 迭代器)
返回值:
計(jì)算的結(jié)果
"""
# (1) [7,7,5,8] => 7758
lst = [7,7,5,8]
# 方法一
strvar = ""
for i in lst:
strvar += str(i)
res = int(strvar)
print(res , type(res))
# 方法二
"""
7 * 10 + 7 = 77
77 * 10 + 5 = 775
775 * 10 + 8 = 7758
"""
# 1.先變成迭代器
it = iter(lst)
# 2.取出兩個(gè)值
num1 = next(it)
num2 = next(it)
print(num1,num2)
# 做計(jì)算
total = num1 * 10 + num2
print(total) # 77
# 3.把計(jì)算的結(jié)果在和剩下的數(shù)據(jù)做計(jì)算
for num in it:
total = total * 10 + num
# 4.返回最后的結(jié)果
print(total , type(total))
print("<==========>")
# reduce改寫
'''從...functools模塊, 引入 .. reduce方法'''
from functools import reduce
lst = [7,7,5,8]
def func(x,y):
# print(x,y)
return x * 10 + y
res = reduce(func,lst)
print(res)
# 使用lambda 進(jìn)行改造
print(reduce(lambda x,y: x*10 + y,lst))
# (2) "123" => 123 不使用int的情況下實(shí)現(xiàn)該操作;
strvar = "123"
def func(x,y):
return x * 10 + y
# 把字符串"123" 處理成數(shù)字的123
def func2(n):
# dic = {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}
dic = {}
for i in range(10):
dic[str(i)] = i
return dic[n]
it = map(func2,strvar)
# res = reduce(func,it)
# print(res,type(res))
# 簡(jiǎn)寫
print(reduce(lambda x,y: x*10 + y,it))
6. filter高階函數(shù)
# ### filter """ filter(func,iterable) 功能: 過濾數(shù)據(jù) 在自定義的函數(shù)中, 如果返回True, 該數(shù)據(jù)保留 如果返回False,該數(shù)據(jù)舍棄 參數(shù): func: 自定義函數(shù) iterable : 可迭代對(duì)象 (容器類型數(shù)據(jù) range對(duì)象 迭代器) 返回值: 迭代器 """ # 1.只要列表中所有的偶數(shù) lst = [1,2,34,5,65,6,56,7,56,756,7567,11] lst_new = [] for i in lst: if i % 2 == 0 : lst_new.append(i) print(lst_new) # filter改寫 def func(n): if n % 2 == 0: return True else: return False it = filter(func,lst) print(list(it)) # 使用lambda 改寫 it = filter(lambda n :True if n % 2 == 0 else False , lst) print(list(it)) print(list(filter(lambda n :True if n % 2 == 0 else False , lst)))
7. sorted高階函數(shù)
# ### sorted
"""
sorted(iterable,key=函數(shù),reverse=False)
功能:排序數(shù)據(jù)
參數(shù):
iterable : 可迭代對(duì)象 (容器類型數(shù)據(jù) range對(duì)象 迭代器)
key : 指定函數(shù)(自定義/內(nèi)置)
reverse : 是否倒序
返回值:
列表
"""
tup = (-90,89,78,3)
# 1.從小到大
res = sorted(tup)
print(res,type(res))
# 2.從大到小
res = sorted(tup,reverse = True)
print(res,type(res))
# 3.按照絕對(duì)值進(jìn)行排序
tup = (-90,-100,1,2)
res = sorted(tup,key=abs)
print(res)
"""
1 => abs(1) => 1
2 => abs(2) => 2
-90 => abs(-90) => 90
-100 => abs(-100) => 100
"""
# 4.按照自定義函數(shù)進(jìn)行排序
tup = (19,23,42,87)
"""
42 % 10 2 => 42
23 % 10 3 => 23
87 % 10 7 => 87
19 % 10 9 => 19
"""
def func(n):
print(n)
return n % 10
lst = sorted(tup,key = func)
print(lst)
# 5.任意的容器類型數(shù)據(jù)都可以通過sorted排序
container = "abc"
container = [1,2,3]
container = (1,2,3)
container = {"你好","王文","你真帥"}
container = {"caixukun","xiaozhan","zhaoshenyang","wangyibo"}
container = {"ww":"英俊帥氣","zxy":"猥瑣摳腳","zwl":"斯文敗類"} # 排的是字典的鍵
print(sorted(container))
"""
# 總結(jié):
sorted (推薦使用sorted)
(1) 可以排序所有的容器類型數(shù)據(jù)
(2) 返回一個(gè)新的列表
sort
(1) 只能排序列表
(2) 基于原來的列表進(jìn)行排序
"""
8. 小練習(xí)
# 1.用map來處理字符串列表,把列表中所有人都變成 leader ,比方alex_leader
name = ['oldboy', 'alex', 'wusir']
"""
it = map(lambda n : n+"_leader",name)
print(list(it))
"""
# 2.用map來處理下述 listvar ,要求得到新列表,每個(gè)元素名字加后面加_leader
listvar = [{'name':'alex'},{'name':'wusir'}]
def func(n):
# print(n)
# n["name"] + "_leader"
# 方法一
# return n["name"] + "_leader"
# 方法二
n["name"] += "_leader"
return n
it = map(func,listvar)
print(list(it))
# 3.用filter來處理,得到股票價(jià)格大于20的股票名字
shares={
'IBM':36.6,
'Lenovo':23.2,
'oldboy':21.2,
'ocean':10.2,
}
# 方法一
def func(n):
if shares[n] > 20:
return True
else:
return False
# 方法二
def func(n):
if shares[n] > 20:
return True
# 方法三
def func(n):
return shares[n] > 20
it = filter(func,shares)
print(list(it))
# 方法四
print(list(filter(lambda n : shares[n] > 20,shares)))
# 4.有下面字典:
portfolio=[
{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},
{'name':'AAPL','shares':20,'price':54.0},
{'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}
]
# a.獲取購(gòu)買每只股票的總價(jià)格(乘積),迭代器中[9110.0, 1080.0 ,......]
def func(n):
return n["shares"] * n["price"]
it = map(func,portfolio)
print(list(it))
# lambda
print(list(map(lambda n : n["shares"] * n["price"] ,portfolio)))
# b.用filter過濾出price大于100的股票。
def func(n):
if n["price"] > 100:
return True
it = filter(func,portfolio)
print(list(it))
# 方法二
print(list(filter(lambda n : n["price"] > 100 , portfolio )))
# 5.將listvar 按照列表中的每個(gè)字典的values大小進(jìn)行排序,形成一個(gè)新的列表。
listvar = [
{'sales_volumn': 0},
{'sales_volumn': 108},
{'sales_volumn': 337},
{'sales_volumn': 475},
{'sales_volumn': 396},
{'sales_volumn': 172},
{'sales_volumn': 9},
{'sales_volumn': 58},
{'sales_volumn': 272},
{'sales_volumn': 456},
{'sales_volumn': 440},
{'sales_volumn': 239}
]
def func(n):
return n["sales_volumn"]
lst = sorted(listvar,key=func)
print(lst)
# 方法二
print(sorted(listvar,key=lambda n : n["sales_volumn"]))
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
相關(guān)文章
Python圖像濾波處理操作示例【基于ImageFilter類】
這篇文章主要介紹了Python圖像濾波處理操作,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python基于ImageFilter類實(shí)現(xiàn)的濾波處理相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-01-01
python中關(guān)于時(shí)間和日期函數(shù)的常用計(jì)算總結(jié)(time和datatime)
python中關(guān)于時(shí)間和日期函數(shù)有time和datatime使用介紹，需要的朋友可以參考下2013-03-03
這篇文章主要介紹了Python驗(yàn)證企業(yè)工商注冊(cè)碼的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2015-10-10
scrapy實(shí)踐之翻頁(yè)爬取的實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了scrapy實(shí)踐之翻頁(yè)爬取的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-01-01
Python中的類型提示(Type Hints)總結(jié)
Python3.5 版本引入了類型提示（Type Hints），它允許開發(fā)者在代碼中顯式地聲明變量、函數(shù)、方法等的類型信息，下面小編就來帶大家一起看看Python類型提示的初步使用吧2023-05-05
Python如何篩選序列中的元素的方法實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了Python如何篩選序列中的元素的方法實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-07-07
這篇文章主要介紹了基于python實(shí)現(xiàn)刪除指定文件類型,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-07-07
這篇文章主要介紹了python 全文檢索引擎詳解的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2017-04-04
使用django-guardian實(shí)現(xiàn)django-admin的行級(jí)權(quán)限控制的方法
這篇文章主要介紹了使用django-guardian實(shí)現(xiàn)django-admin的行級(jí)權(quán)限控制的方法，小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-10-10
Python 調(diào)用PIL庫(kù)失敗的解決方法
今天小編就為大家分享一篇Python 調(diào)用PIL庫(kù)失敗的解決方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-01-01