python函数式编程一

一、python中or和and的使用

• 1、使用方式

  result = a or b
  result = a and b
  复制代码

• 2、or计算规则

  • 当a为真的时候就直接返回a的值,否则返回b的值

• 3、and计算规则

  • 当a为真的时候返回b,当a为假的时候返回a

• 4、python为False的值

  • None
  • False
  • 0
  • ''/()/[]
  • {}

二、python中的三木运算

• 1、格式

  result = 条件为真时返回的结果 if 条件 else 条件为假返回结果
  复制代码

• 2、使用案例

  result = '我是真的' if True else '我是假的'
  复制代码

三、python中函数的定义方式

• 1、常规函数定义方式

  def 函数名(参数):
  	pass
  复制代码

• 2、lambda函数

  赋值接收的变量 = lambda 参数列表...: 函数返回值
  f = lambda x, y: x + y
  复制代码

四、函数传参的几种形式

• 1、无参函数

  def foo():
  	pass
  复制代码

• 2、固定参数(形参与实参一一对应)

  def foo(name, age, gender):
  	pass
  
  if __name__ == '__main__':
  	foo('张三', 20, '男')
  复制代码

• 3、可变参数(python中习惯使用关键词*args来表示)

  在函数体中接收的是一个tuple元祖

  def foo(*args):
  	print(args)
  
  if __name__ == '__main__':
  	foo(1,2,3,4,5)
  复制代码

• 4、关键字参数(python中习惯使用关键词**kwargs来表示)

  关键字参数传递到函数中是以dict的方式展示

  def bar(**kwargs):
      print(type(kwargs))
      print(kwargs)
  
  if __name__ == '__main__':
      bar(name='张三', gender='男', age=20)
  
  # <class 'dict'>
  #{'name': '张三', 'gender': '男', 'age': 20}
  复制代码

• 5、固定参数、可变参数、关键字参数混合使用

  原理

  • 1.先会把实参不能少于形参固定参数的个数(少于会直接报错)
  • 2.把实参优先给固定参数,多余的给可变参数
  • 3.如果使用了关键词传递的参数就是关键字参数中

  def test(name, age, *args, **kwargs):
      print(name, age)
      print(args)
      print(kwargs)
  
  if __name__ == '__main__':
      test(1, 2, 3, 4, 5, address='广东', mobile = '110')
  复制代码

• 6、默认参数

  def test(name, age=20):
      print(name, age)
  
  if __name__ == '__main__':
      test('哈哈')
  复制代码

五、函数的返回值

• 1、如果没指定函数返回就返回None
• 2、函数使用return的返回值只有一个
• 3、如果一个函数可以返回一个列表、元祖、字典
• 4、函数可以使用yield返回多个值

六、python中常见的内置函数

• 1、map函数(遍历可迭代对象返回一个可迭代对象)

  • 使用格式

    map(函数, iterable...)
    复制代码

  • 使用案例

    list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    list2 = [6, 7, 8, 9, 10]
    
    result1 = map(lambda x: x ** 2, list1)
    print(list(result1))
    
    result2 = map(lambda x, y: x + y, list1, list2)
    print(list(result2))
    
    tuple1 = (1, 2, 3, 4)
    print(list(map(lambda x: x ** 2, tuple1)))
    复制代码

• 2、filter函数(过滤数据)

  • 使用格式

    filter(函数, iterable...)
    复制代码

  • 使用案例

    list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, list1)))
    print([x for x in list1 if x % 2 == 0])
    复制代码

  • 过滤数据推荐使用列表推导式

    list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    print([x for x in list1 if x % 2 == 0])
    复制代码

• 3、reduce函数(连续计算)注意需要先导包

  • 1、定义格式

    from functools import reduce
    
    result = reduce(函数, iterable, 初始化值)
    复制代码

  • 2、使用案例

    from functools import reduce
    
    if __name__ == "__main__":
        list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
        result = reduce(lambda x, y: x + y, list1)
        print(result)
        result2 = reduce(lambda x, y: str(x) + str(y), list1, '==')
    复制代码

• 4、sorted排序函数

  • 列表排序

    sorted([36, 6, -12, 9, -22])  列表排序
    复制代码

  • 字符排序

    sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])  #字符串排序，按照ASCII的大小排序
    复制代码

  • 逆向排序(相当于先升序排序后,然后在反向)

    sorted([36, 6, -12, 9, -22], reverse=True)
    复制代码

  • 添加函数排序使用关键参数key(注意这个地方的函数只能传递一个参数的函数)

    L = [{1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]
    print(sorted(L, key=lambda x: len(x)))
    复制代码

  • key函数需要传递多个函数的时候

    from functools import cmp_to_key
    
    if __name__ == "__main__":
        L = [{1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]
        print(sorted(L, key=cmp_to_key(lambda x, y: x[1] > y[1])))
    复制代码

  • 元祖、字典使用排序

    a = [('b', 2), ('a', 1), ('c', 0)]
    print(sorted(a, key=lambda x: x[0]))
    print(sorted(a, key=lambda x: x[1]))
    
    b = [{'city': '深圳', 'tem': 40}, {'city': '广州', 'tem': 30}]
    print(sorted(b, key=lambda x: x['tem']))
    复制代码

七、更多关于作者文章请访问