Python内置函数总结

1. lambda - 匿名函数

lambda函数是python的匿名函数，匿名函数的意思是说它不需要函数名,因为某些函数太过简单，并不需要单独取个函数名。

# 将一个数据添加100
def add(value):
    return value + 100

# 等价于：
f = lambda x: x + 100

1. enumerate - 枚举函数

对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值,enumerate多用于在for循环中得到计数。

# 获取数据及下标
lst = ['This','is','a','test.']
print(list(enumerate(lst)))
[(0, 'This'), (1, 'is'), (2, 'a'), (3, 'test.')]

# Stupid way 
lst = ['This','is','a','test.']
for i in range(len(lst)):
    print(i,lst[i])

# Good way
for index, item in enumerate(lst):
    print(index,item)

1. [for…in…if] 列表表达式

# =map
lst = [1,3,5,76,0,9]
result = [x+3 for x in lst]
print(result)
[4, 6, 8, 79, 3, 12]

# =filter
lst = [1,3,5,76,0,9]
result = [ x*2+8 for x in lst if x >5 ]
print(result)
[160, 26]

列表表达式比内置的map/filter/reduce更加清晰；
map/filter/reduce需要额外的lambda表达式的支持;
字典和集合也支持列表表达式;

1. (for…in…if) 生成器表达式

列表解析的一个不足就是必要生成所有的数据, 用以创建整个列表。这可能对有大量数据的迭代器有负面效应。生成器表达式通过结合列表解析和生成器解决了这个问题。

items = ( x + 10 for x in range(10) if x % 2)
print(items)  # <generator object <genexpr> at 0x10ce3d390>
for i in items:
    print(i)

11
13
15
17
19

1. map 映射函数,

对列表中的每一个元素都需要执行fun操作；

# 语法: map(fun, iterable) --> map object

tp = (1,3,45,6)
result = map(lambda x: x +10 , tp)
print(result)  # <map object at 0x10dae90b8>

# 注意如下两种情况输出的结果不一样；
# 生产器生成后输出后就没有了
# eg1
print(list(result))
for i in result:
    print(i)
    
#--> [11, 13, 55, 16]

# eg2
for i in result:
    print(i)
print(list(result))
# -->11
# -->13
# -->55
# -->16

# 优雅的表达
print(tuple(map(lambda x: x+10,tp))) #(11, 13, 55, 16, 21)
# 优雅的表达
print(list(map(lambda x: x+10,tp)))  #[11, 13, 55, 16, 21]

# 注意事项
1. 列表中的元素类型，需要在函数中适配；

1. filter

# 语法 filter(fun, iterable) ---> 可以迭代的序列, 相对fun的执行的结果是True
lst = [11, 13, 55, 16, 21]
result = filter(lambda x : x > 20, lst)
print(result)       # <filter object at 0x10db06d68>
print(list(result)) # [55, 21]

1. reduce

# 语法: reduce(fun,iterable) --> function—result
# fun 连续作用iterable的每一个元素，新的参数为上一次执行的结果,

from functools import reduce # 在Python 3中，它被移动到functools模块,要使用前我们需要导入
lst =[11, 13, 55, 16, 21]
result = reduce(lambda x,y: x*y, lst)
print(result) #2642640

1. zip

zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少内存。

# zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），
# 然后返回由这些tuples组成的list（列表）。
# 若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list unzip（解压） 
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8,9,10,11]
z1 = zip(a,b)
print(list(z1))  #[(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 
z2 = zip(a,c)
print(list(z2))  # [(1, 7), (2, 8), (3, 9)]
z3 = zip(*z2)
print(list(z3))  # [(1, 2, 3), (7, 8, 9)]

1. eval

# 表达式 eval(expression, globals=None, locals=None)
# expression：是一个字符串，python会使用globals字典和locals字典作为全局和局部的命名空间，将expression当做一个python表达式进行解析和计算。
a,b,c = 1,2,3
print(eval('a+b+c')) # 6

dict1 = {"d":4,"f":5,"e":18}
print(eval('d+f+e',dict1)) # 27