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Python高阶函数使用总结!

作者:皮钱超,厦门大学

审稿人:耿远昊,Datawhale成员,华东师范大学,开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。

本文结合各种实际的例子详细讲解了​​Python​​5个内建高阶函数的使用,能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率,这5个函数分别是:

  • map
  • reduce
  • filter
  • sorted/sort
  • zip

Python高阶函数使用总结!_python

一、map

1.1 语法

​map​​​函数的基本语法是​​map(func, seq)​​​,其含义指的是:对后面可迭代序列中的每个元素执行前面的函数​​func​​的功能,最终获取到一个新的序列。注意:

  • ​Python2​​ 中直接返回的是一个列表
  • ​Python3​​ 中返回的是一个可迭代器,如果想返回列表,可以使用list()进行处理

help(map)  # 查看帮助信息

Python高阶函数使用总结!_python_02

1.2 demo

通过举例说明​​map​​函数的使用方法

  1. 使用Python内置函数

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_03

  1. 使用自定义函数

Python高阶函数使用总结!_python_04

  1. 使用匿名函数lambda

使用匿名函数的时候可以有多个参数

Python高阶函数使用总结!_元组_05

二、reduce

2.1 语法

​reduce​​函数的定义:

reduce(function, sequence [, initial] ) -> value

​reduce​​​依次从​​sequence​​​中取一个元素,和上一次调用​​function​​​的结果做参数,再次调用​​function​​。

第一次调用function时,如果提供initial参数,会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function,否则会以序列sequence的第一个数

2.2 使用

​Python3​​​中已将​​reduce​​​函数移到​​functools​​模块中,需要先进行导入:

from functools import reduce   # 导入

help(reduce)  # 查看帮助文档

Python高阶函数使用总结!_python_06

上面的例子我们通过一个图形来解释说明:

Python高阶函数使用总结!_python_07

2.3 demo

  1. 使用自定义函数

Python高阶函数使用总结!_python_08

  1. 使用匿名函数lambda

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_09image-20201024185550970

  1. 一个复杂的例子

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_10

具体过程为:

1. 1*2+1=3
2. 3*3+1=10 # 第一个3为上面的结果3,第2个原始数据中的3
3. 10*4+1=41

  1. 带有初始值的例子

初始化值和序列中的第一个值执行func函数,将得到的结果作为下次的起始值

Python高阶函数使用总结!_python_11

# 具体过程解释为

1. 6+1=7
2. 7+2=9
3. 9+3=12
4. 12+4=16
5. 16+5=21

三、filter

3.1 语法

​filter()​​函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的那些元素,返回符合条件的元素组成新列表。

序列中的每个元素作为参数传递给函数进行判断,返回True或者False,最后将返回True的元素放到新列表中。

​filter()​​语法如下:

filter(function, iterable)  # 前者为函数,后者为待执行的序列

3.2 demo

help(filter)  # 帮助文档

Python高阶函数使用总结!_元组_12

  1. 使用自定义函数

返回10以内的偶数

Python高阶函数使用总结!_python_13

  1. 使用匿名函数lambda

Python高阶函数使用总结!_元组_14

  1. 对字符串的筛选

选择符合指定要求的字符串

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_15

四、sorted

4.1 语法

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

4.2 3个参数

​sorted()​​接受3个参数,返回的是一个排序后的列表

  • 可迭代对象​​iterable​
  • ​reverse=False​​​,接受一个布尔值,选择是否反转排序结果,默认是​​False​
  • 接受一个回调函数​​key=None​​,回调函数只能有一个参数,根据函数的返回值进行排序

4.3 demo

help(sorted)  # 帮助文档

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_16

  1. 默认不反转

Python高阶函数使用总结!_元组_17

  1. 对元组、range对象、字典的排序

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_18

4.4 结果反转

结果反转的意义就是将结果降序排列,因为原本默认是升序的,使用的是​​reverse=True​

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_19

4.5 理解key

​key​​参数的作用是我们自定义一个函数,然后通过将序列中的元素作用于函数之后再进行排序

在这里我们使用绝对值函数

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_20Python高阶函数使用总结!_python_21

4.6 对比sort()

sort()方法只能对原列表list进行排序,参数和sorted是相同的

结果是将原来的列表直接原地修改,而sorted 是生成新的列表,二者是不同的

Python高阶函数使用总结!_python_22

五、zip

​zip()​​​是​​Python​​中一个非常重要的方法,能够快速的实现很多功能。

5.1 语法

zip([iterable,...])  # iterable是一个或者多个可迭代器

  • 函数执行的结果在Python3中返回的是一个zip对象,如果需要展示成列表的形式,直接使用list方法展开;展开的结果是列表中嵌套元组的形式
  • 在Python2中直接返回的是​​元组列表​​形式

help(zip)  # 查看文档

Python高阶函数使用总结!_python_23

5.2 zip接受一个序列

​zip​​中可以接受列表、元组、字符串等形式

Python高阶函数使用总结!_python_24

​zip​​接受空列表的形式,返回的仍空列表

Python高阶函数使用总结!_python_25

5.3 zip接受多个序列

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_26

同时对不同类型的序列进行合并

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_27

5.4 处理长度不同

当多个序列同时存在,取长度最小的那个序列的长度

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_28

5.5 zip(*iterables)

我们一般认为该方法是​​zip​​​的反过程,是一个​​unzip​​的过程,举例说明其使用:

Python高阶函数使用总结!_python_29

5.6 复杂例子

下面看一个更为复杂的例子

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_30

这个例子的解释为:

  1. ​[x]​​​是一个列表中含有列表,​​x​​本身就是一个列表
  2. ​[x]*3​​​结果为​​[x,x,x]​​​,实际上也是​​[[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]]​
  3. ​[*[x]*3]​​​的结果则为​​[(4,4,4),(5,5,5),(6,6,6)]​

5.7 zip运用

下面通过​​zip​​的实际例子来说明它的应用:

  1. 列表求和

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_31

  1. 数据合并

Python高阶函数使用总结!_元组_32

  1. 字典的key-value转换

​for​​循环实现:

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_33

使用​​zip​​实现:

Python高阶函数使用总结!_匿名函数_34Python高阶函数使用总结!_元组_35


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