一.lambda匿名函数
为了解决一些简单需求而设计的一句话函数,lambda表示的是匿名函数,不需要用def来声明,一句话就可以声明出一个函数.
语法:
函数名 = lambda 参数 : 返回值
# 计算n的n次⽅方 def func(n): return n**n print(func(10)) f = lambda n: n**n print(f(10))
注意:
1.函数的参数可以有多个,多个参数之间用逗号隔开
2.匿名函数不管多复杂,只能写一行,且逻辑结束后直接返回数据
3.返回值和正常的函数都一样,可以是任意数据类型
匿名函数并不是说一定没有名字,这里前面的变量就是一个函数名,说他是匿名的原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的,统一的名字叫lambda,在调用的时候没有什么特别之处,像征程的函数调用即可
二.sorted()
排序函数
语法:sorted(iterable,key = None,reverse= False)
iterable:可迭代对象
key:排序规则(排序函数),在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数,通过函数运算的结果进行排序
reverse:是否是倒叙.True倒叙,False:正序
1 #根据字符串长度进行排序 2 lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"] 3 # 计算字符串长度 4 def func(s): 5 return len(s) 6 print(sorted(lst, key=func)) 7 8 #根据字符串长度进行排序 9 lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"] 10 # 计算字符串长度 11 def func(s): 12 return len(s) 13 print(sorted(lst, key=lambda s: len(s))) 14 15 16 lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18}, 17 {"id":2, "name":'wusir', "age":16}, 18 {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] 19 # 按照年龄对学生进行排序 20 print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))
三.filter()
筛选函数
语法:filter(function,iterable)
function:用来筛选的函数,在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function,然后根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据
iterable:可迭代对象
1 lst = [1,2,3,4,5,6,7] 2 ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数 3 print(ll) 4 print(list(ll)) 5 lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18}, 6 {"id":2, "name":'wusir', "age":16}, 7 {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] 8 fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst) # 筛选年年龄⼤大于16的数据 9 print(list(fl))
四.map()
映射函数
语法:map(function,iterable),可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射,分别取执行function
计算列表中每个元素的平方,返回新列表
1 def func(e): 2 return e*e 3 mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) 4 print(mp) 5 print(list(mp)) 6 7 #改成lambda 8 print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5]))) 9 10 #计算两个列表中相同位置的数据的和 11 lst1 = [1, 2, 3, 4, 5] 12 lst2 = [2, 4, 6, 8, 10] 13 print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))
五.递归
在函数中调用函数本身,就是递归
1 def func(): 2 print("我是谁") 3 func() 4 func() 5 6 #在python中递归的最大深度最大到998 7 def foo(n): 8 print(n) 9 n += 1 10 foo(n) 11 foo(1)
递归的应用
使用递归来遍历各种树形结构,比如我们的文件夹系统,可以使用递归来遍历该文件中的所有文件
1 import os 2 3 def read(filepath, n): 4 files = os.listdir(filepath) # 获取到当前文件夹中的所有文件 5 for fi in files: # 遍历文件夹中的文件,这里获取的只是本层文件名 6 fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加入文件夹,获取到文件夹+文件 7 if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路径下的文件是文件夹 8 print("\t"*n, fi) 9 read(fi_d, n+1) # 继续进行相同的操作 10 else: 11 print("\t"*n, fi) # 递归出口. 最终在这⾥隐含着return 12 #递归遍历目录下所有文件 13 read('../oldboy/', 0)
六.二分法查找
二分法查找,每次能够排除掉一半的数据,查找的效率非常高,但是局限性比较大,必须有序序列才可以使用二分法查找
要求:查找的序列必须是有序序列
1 lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789] 2 n = 567 3 left = 0 4 right = len(lst) - 1 5 count = 1 6 while left <= right: 7 middle = (left + right) // 2 8 if n < lst[middle]: 9 right = middle - 1 10 elif n > lst[middle]: 11 left = middle + 1 12 else: 13 print(count) 14 print(middle) 15 break 16 count = count + 1 17 else: 18 print("不存在") 19 20 21 # 普通递归版本二分法 22 def binary_search(n, left, right): 23 if left <= right: 24 middle = (left+right) // 2 25 if n < lst[middle]: 26 right = middle - 1 27 elif n > lst[middle]: 28 left = middle + 1 29 else: 30 return middle 31 return binary_search(n, left, right) # 这个return必须要加. 否则接收 32 到的永远是None. 33 else: 34 return -1 35 print(binary_search(567, 0, len(lst)-1)) 36 # 另类二分法, 很难计算位置. 37 def binary_search(ls, target): 38 left = 0 39 right = len(ls) - 1 40 if left > right: 41 print("不在这⾥") 42 middle = (left + right) // 2 43 if target < ls[middle]: 44 return binary_search(ls[:middle], target) 45 elif target > ls[middle]: 46 return binary_search(ls[middle+1:], target) 47 else: 48 print("在这⾥") 49 binary_search(lst, 567)