Python には、非常に スマートで強力な 組み込み関数がいくつかありますが、これらは通常、初心者には使用されません。私は Python をしばらく使用して初めて発見しました。すごい、とても優れた関数があるのです。この関数はすべてクラシックであり、厳密にテストされています。コードは 簡潔で読みやすい だけでなく、密室でコードを作成する必要がなく、作業が簡単になるだけでなく、バグも軽減されます。 。
1.sorted()
1) リストの並べ替え用
sorted([100, 98, 102, 1, 40]) >>>[1, 40, 98, 100, 102]
2) 主要なパラメータ/関数を通じて
たとえば、長いリストには多くの辞書要素がネストされており、それぞれを並べ替える必要があります長さのサイズに応じて要素を並べ替えます
L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}] new_line=sorted(L,key=lambda x:len(x)) print(new_line) >>>[{1: 9}, {1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]
3) タプルで構成されるリストを並べ替えます
例えば、以下は学生の年齢のリストです
students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)] print(sorted(students, key=lambda student : student[2])) >>>[('zhang', 'B', 10), ('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15)]
4) cmp関数を使用して並べ替えます
students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)] print(sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(x[0], y[0])) ) >>>[('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15), ('zhang', 'B', 10)]
実際、Python でのソートには注意が必要です。ソート アルゴリズムについて説明するには記事全体が必要です。興味がある場合は、ソース コードを見て、その仕組みを確認してください。
2.map()
map は、指定されたシーケンスを受け取り、関数 f を各要素に適用します。 list を返し、マップ関数の入力パラメーターである新しいリストを返します。この関数には戻り値が必要であることに注意してください (値と値は 3 回であることが重要です)。 それ以外の場合は、[None、None、None、None、None、None、None、None、None] のような新しいリストが返されます
の一部の要素に対して繰り返し操作が必要なシナリオに適しています。リスト、マップの使用は簡単に行うことができます。3.enumerate() Python では、
は常に要素のインデックスではなく要素自体を取り出します。要素のインデックスを知る必要がある場合があります。長いリストのように これらはいくつかの Web サイト名であり、印刷時に
インデックスをリストしたいと考えています。この関数を使用しないと、ループ内で出力するときに変数を追加して count 変数をインクリメントする必要があります。列挙できるので、そのような手間はかかりません。
4 .zip()
zip この関数は、パラメータとして任意の数のシーケンス (0 と 1 を含む) を受け取り、タプル リストを返しますx = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) >>print xyz

この関数 f の機能は、各要素を判断して True または False を返すことです。 条件を満たさない
要素を削除し、修飾されたリストを返しますdef is_even(x): return x%2==0 print(filter(is_even,[1,2,3,4,5])) >>>[2, 4]

6 .reduce() reduce 関数の使用法は、関数 f と list の使用法に非常に似ていますが、関数のエントリ パラメーターは
two でなければなりません。最後に最終値を返しますが、map はリストを返します
が
python3 のグローバル関数から削除されていることに注意してください。使用する必要がある場合は、functools import reduce を使用してください
最後に、オリジナリティを主張しますので、私の書いた内容が皆様のお役に立てましたら、励まし、
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以上がPython の組み込み関数の共有の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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