python内置了一些非常巧妙而且强大的内置函数,对初学者来说,一般不怎么用到,我也是用了一段时间python之后才发现,哇还有这么好的函数,这个函数都是经典的而且经过严格测试的,可以一下子省了你原来很多事情,代码不仅简洁易读了很多,而且不用自己去闭门造车.既方便了自己又减少了bug。
1.sorted()
1)对于一个列表排序
sorted([100, 98, 102, 1, 40]) >>>[1, 40, 98, 100, 102]
2)通过key参数/函数
比如一个长列表里面嵌套了很多字典元素,我们要按照每个元素的长度大小排序
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)对由tuple组成的List排序
比如下面是学生里面的年龄的一个list
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)用cmp函数排序
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)]
其实对于python的排序要仔细讲,需要一整篇幅讲它的排序算法,内容非常多,感兴趣的可以去看一下源码,看它是如何设计的,这里只是先点一下.
2.map()
map可以根据提供的函数对指定序列做映射,它接受一个函数f和一个list,并通过把函数f以此作用在list上的每个元素,然后返回一个新的list,map函数的入参也可以是多个.注意这个函数一定要有返回值(值值值重要的说三遍)。
不然就会返回新的list 类似[None, None, None, None, None, None, None, None, None]
适合的场景是对列表里面的一些元素需要重复的操作,用map就可以轻松搞定.
3.enumerate()
Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引,有的时候我们需要知道元素的索引比如在一个很长的列表里面是一些网站名,我们希望在打印的时候,也能列出索引。若没有这个函数,我们需要在加一个变量,在循环打印的时候让这个计数变量递增,现在有了enumerate,就不用这么麻烦了,直接搞定.
4.zip()
zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表
x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) >>print xyz
这个函数特别是在构建字典序列的时候非常方便 (这招非常巧妙,大家可以仔细揣摩)
5.filter()
filter函数接受一个函数f和一个list,这个函数f的作用是对每个元素进行判断,返回True或者False,这样可以过滤掉一些不符合条件的元素,然后返回符合条件的list.
def is_even(x): return x%2==0 print(filter(is_even,[1,2,3,4,5])) >>>[2, 4]
特别是在处理文件的时候,需要把一些空格,回车和空字符去掉
6.reduce()
reduce函数的用法和map很类似,也是一个函数f和一个list,但是函数的入口参数一定要是两个,reduce也是对每个元素进行反复调用,最后返回最终的值,而map是返回一个list
注意在python3里面reduce已经从全局函数里面移除了,需要用的话要from functools import reduce
最后说一下,我坚持原创,若我写的对大家有帮助,麻烦大家鼓励,转发或者关注一下,长按下发二维码即可,也是对我的一点支持。
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每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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