filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回:
>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
>>> def f(x): return x != 'a'
>>> filter(f, "abcdef")
'bcdef'
map(function, sequence) :对sequence中的item依次执行function(item),见执行结果组成一个List返回:
>>> def cube(x): return x*x*x
>>> map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
>>> def cube(x) : return x + x
...
>>> map(cube , "abcde")
['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee']
另外map也支持多个sequence,这就要求function也支持相应数量的参数输入:
>>> def add(x, y): return x+y
>>> map(add, range(8), range(8))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
reduce(function, sequence, starting_value):对sequence中的item顺序迭代调用function,如果有starting_value,还可以作为初始值调用,例如可以用来对List求和:
>>> def add(x,y): return x + y
>>> reduce(add, range(1, 11))
55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)
>>> reduce(add, range(1, 11), 20)
75 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20)
lambda:这是Python支持一种有趣的语法,它允许你快速定义单行的最小函数,类似与C语言中的宏,这些叫做lambda的函数,是从LISP借用来的,可以用在任何需要函数的地方:
>>> g = lambda x: x * 2
>>> g(3)
6
>>> (lambda x: x * 2)(3)
6
我们也可以把filter map reduce 和lambda结合起来用,函数就可以简单的写成一行。
例如:
kmpathes = filter(lambda kmpath: kmpath,
map(lambda kmpath: string.strip(kmpath),
string.split(l, ':')))
看起来麻烦,其实就像用语言来描述问题一样,非常优雅。
对 l 中的所有元素以':'做分割,得出一个列表。对这个列表的每一个元素做字符串strip,形成一个列表。对这个列表的每一个元素做直接返回操作(这个地方可以加上过滤条件限制),最终获得一个字符串被':'分割的列表,列表中的每一个字符串都做了strip,并可以对特殊字符串过滤。
---------------------------------------------------------------
lambda表达式返回一个函数对象
例子:
func = lambda x,y:x+y
func相当于下面这个函数
def func(x,y):
return x+y
注意def是语句而lambda是表达式
下面这种情况下就只能用lambda而不能用def
[(lambda x:x*x)(x) for x in range(1,11)]
map,reduce,filter中的function都可以用lambda表达式来生成!
map(function,sequence)
把sequence中的值当参数逐个传给function,返回一个包含函数执行结果的list。
如果function有两个参数,即map(function,sequence1,sequence2)。
例子:
求1*1,2*2,3*3,4*4
map(lambda x:x*x,range(1,5))
返回值是[1,4,9,16]
reduce(function,sequence)
function接收的参数个数只能为2
先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function,再把function的返回值和第三个值当参数传给
function,然后只返回一个结果。
例子:
求1到10的累加
reduce(lambda x,y:x+y,range(1,11))
返回值是55。
filter(function,sequence)
function的返回值只能是True或False
把sequence中的值逐个当参数传给function,如果function(x)的返回值是True,就把x加到filter的返回值里面。一般来说filter的返回值是list,特殊情况如sequence是string或tuple,则返回值按照sequence的类型。
例子:
找出1到10之间的奇数
filter(lambda x:x%2!=0,range(1,11))
返回值
[1,3,5,7,9]
如果sequence是一个string
filter(lambda x:len(x)!=0,'hello')返回'hello'
filter(lambda x:len(x)==0,'hello')返回''

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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