本节主要内容:
1.lambda匿名函数
2.sorted()
3.filter()
4.map()
5.递归函数
6.二分法
一.lambda匿名函数
为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数
# 计算n的n次方 def func(n): return n**n print(func(10)) f = lambda n: n**n print(f(10))
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
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.返回值和正常函数一样,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.说它是匿名的原因是我们通过__name__
查看的时候是没有名字的,统一叫lambda.在调用的时候没有什么特别之处.像正常的函数调用即可.
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个元素传递给这个函数的参数.根据函数运算的结果进行排序.
reverse:是否倒叙.Ture:倒叙,False:正序
lst = [1, 5, 3, 4, 6] lst2 = sorted(lst) print(lst) # 原列表不会改变 print(lst2) # 返回的新列表是经过排序的 dic = {1: "A", 3: "C", 2: "B"} print(sorted(dic)) # 如果是字典,则返回排序过后的key
和函数组合使用
# 根据字符串长度进行排序 lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"] # 计算字符串长度 def func(s): return len(s) print(sorted(lst, key=func))
和lambda组合使用
lst=[{'id':3,'name':'taihei','age':18},
{'id':1,'name':'alex','age':28},
{'id':2,'name':'taibai','age':58},
{'id':4,'name':'henhei','age':38}]
# 根据年龄排序
def func(s):
return s['age']
print(sorted(lst, key=lambda dic:dic["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Ture或者False来判断是否保留此项数据
Iterable:可迭代对象
lst = ["渴望", "年轮", "家有儿女", "蜗居", "49天", "浪漫满屋"] # 把后面的可迭代对象中的每一个元素交给前面的函数。 根据函数返回的True或者False。 判断是否保留该元素 f = filter(lambda s: len(s) > 2, lst) print("__iter__" in dir(f)) for el in f: print(el) lst=[{'id':3,'name':'taihei','age':18}, {'id':1,'name':'alex','age':28}, {'id':2,'name':'taibai','age':58}, {'id':4,'name':'henhei','age':38}] # 筛选年龄大于等于38的人 print(list(filter(lambda ren: ren['age']>=38, lst)))
四.map()
映射函数
语法:map(function,Iterable)可以对可迭代对象的每一个元素进行映射.分别取执行function
lst = [2, 3, 4,5, 6, 7, 1] # 计算列表中的每一项的平方 # 映射 # 把可迭代对象中的每一个元素拿出来交给前面的函数执行. 保留最后的执行结果 m = map(lambda x: x*x, lst) for el in m: print(el) # 给出一个列表 lst = ["alex_123", "alex_456", "wusir_123", "wusir_456", "alex_789"] # # 正确的用户名: alex # 密码:456 # alex_456 print(list(map(lambda s : " yes" if s=="alex_456" else "false" , lst))) print(list(map(lambda s: s.split("_")[0] == 'alex' and s.split("_")[1] == "456",lst)))
五.递归
在函数中调用函数本身,就是递归
def func(): print("我是谁") func() func()
在python中递归的深度最大是1000,但是到不了1000,一般是998
def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1)
递归的应用:
我们可以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夹中的所有文件
import os def read(filepath,n): files = os.listdir(filepath) # 获取到当前文件夹中的所有文件 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 fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加入文件夹 获取文件夹+文件 if os.path.isdir(fi_d): #如果该路径下的文件是文件夹 print("\t"*n,fi) read(fi_d,n+1) #继续进行相同的操作 else: print("\t"*n,fi) #递归出口.最终在这里隐含着return # 递归遍历目录文件下的所有文件 read("d:/python课件及作业",0)
六.二分查找
二分查找,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.必须是有序序列才可以使用二分查找
要求:查找的序列必须是有序序列.
# 判断n是否在lst中出现. # 二分查找---非递归算法 lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963] n = int(input("请输入一个数字:")) left = 0 right = len(lst)-1 while left <= right : mid = (left + right) // 2 if n < lst[mid] : right = mid - 1 elif n > lst[mid] : left = mid + 1 else : print("找到了") break else: print("没找到")
# 普通递归版二分法: def binary_search(lst,n,left,right): if left <= right: mid = (left+right)//2 if n < lst[mid]: right = mid - 1 elif n > lst[mid]: left = mid + 1 else: return mid return binary_search(lst,n,left,right) # 这个return必须要加.否则接收到的永远是None else: return -1 lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963] n = int(input("请输入一个数字:")) left = 0 right = len(lst)-1 print(binary_search(lst,n,left,right))
# 另类二分法,很难计算位置. def binary_search(lst,n): left = 0 right = len(lst) - 1 if left > right: print("不在这里") return False mid = (left+right) // 2 if n < lst[mid]: return binary_search(lst[:mid],n) elif n > lst[mid]: return binary_search(lst[mid+1:], n) else: print("在这里") return True lst = [4, 56, 178, 253, 625, 1475, 2580, 3574, 15963] n = int(input("请输入一个数字:")) print(binary_search(lst,n))