python学习十五天

Posted 2020-12-05 clbao

内置函数二

 

1.lamda匿名函数

2. sorted()

3. filter()

4. map()

5. 递归函数

一. lamda匿名函数

为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数

# 计算n的n次方

def func(n):

eturn n**n

print(func(10))

f = lambda n: n**n

print(f(10))

lambda表示的是匿匿名函数. 不需要用def来声明, 一句句话就可以声明出一个函数

语法:

函数名 = lambda 参数: 返回值

注意:

1. 函数的参数可以有多个. 多个参数之间?用逗号隔开

2. 匿名函数不管多复杂. 只能写一?, 且逻辑结束后直接返回数据

3. 返回值和正常的函数一样, 可以是任意数据类型

匿名函数并不是说一定没有名字. 这里前面的变量就是一个函数名. 说他是匿名原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的. 统一都叫lambda. 在调用的时候没有什么特别之处.像正常的函数调用即可

二. sorted()

排序函数.

语法: sorted(Iterable, key=None, reverse=False)

Iterable: 可迭代对象

key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函

数的参数. 根据函数运算的结果进?排序

reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序

lst = [1,5,3,4,6]

lst2 = sorted(lst)

print(lst) # 原列表不会改变

print(lst2) # 返回的新列表是经过排序的

dic = {1:‘A‘, 3:‘C‘, 2:‘B‘}

print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key

和函数组合使?

# 根据字符串长度进?排序

lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]

# 计算字符串?度

def func(s):

return len(s)

print(sorted(lst, key=func))

和lambda组合使?用

# 根据字符串串长度进?排序

lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]

# 计算字符串长度

def func(s):

return len(s)

print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))

lst = [{"id":1, "name":‘alex‘, "age":18},

{"id":2, "name":‘wusir‘, "age":16},

{"id":3, "name":‘taibai‘, "age":17}]

# 按照年龄对学?信息进?排序

print(sorted(lst, key=lambda e: e[‘age‘]))

 

三. filter()

筛选函数

语法: filter function. Iterable)

function: ?来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后

根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据

Iterable: 可迭代对象

lst = [1,2,3,4,5,6,7]

ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数

print(ll)

print(list(ll))

lst = [{"id":1, "name":‘alex‘, "age":18},

{"id":2, "name":‘wusir‘, "age":16},

{"id":3, "name":‘taibai‘, "age":17}]

fl = filter(lambda e: e[‘age‘] > 16, lst) # 筛选年龄大于16的数据

rint(list(fl))

 

四. map()

映射函数

语法: map(function, iterable) 可以对可迭代对象中的每一个元素进?映射. 分别去执行

function

计算列表中每个元素的平?方 ,返回新列表

def func(e):

return e*e

mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])

print(mp)

print(list(mp))

改写成lambda

print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])))

计算两个列表中相同位置的数据的和

# 计算两个列表相同位置的数据的和

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]

lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]

print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)))

 

 

五　、递归

在函数中调用函数本?身. 就是递归

def func():

　　print("我是谁")

　　func()

func()

在python中递归的深度最大到998

def foo(n):

　　print(n)

　　n += 1

　　foo(n)

foo(1)

 

递归的应用:

我们可以使用递归来遍历各种树形结构, 比如我们的文件夹系统. 可以使?用递归来遍历该文件夹中的所有文件

 

 

 

 

import os

def read(filepath, n):

　　files = os.listdir(filepath) # 获取到当前文件夹中的所有文件

　　for fi in files: # 遍历文件夹中的文件, 这?获取的只是本层文件名

　　　　fi_d = os.path.join(filepath,fi) # 加入文件夹 获取到文件夹+文件

　　　　if os.path.isdir(fi_d): # 如果该路径下的文件是文件夹

　　　　　　print(" "*n, fi)

　　　　　　read(fi_d, n+1) # 继续进?相同的操作

　　　else:

　　　　　　print(" "*n, fi) # 递归出口. 最终在这?里隐含着return

＃归遍历目录下所有文件

read(‘../oldboy/‘, 0)

 

 

 

六　、二分查找

二分查找. 每次能够排除掉一半的数据. 查找的效率非常高. 但是局限性比较?. 必须是有序序列才可以使用二分查找

要求: 查找的序列必须是有序序列.

#判断n是否在lst中出现. 如果出现请返回n所在的位置

# 二分查找---非递归算法

lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]

n = 567

left = 0

right = len(lst) - 1

count = 1

while left <= right:

　　middle = (left + right) // 2

　　if n < lst[middle]:

　　　　right = middle - 1

　　elif n > lst[middle]:

　　　　left = middle + 1

　　else:

　　　　print(count)

　　　　print(middle)

　　　　break

　　count = count + 1

else:

　　print("不存在")

 

 

# 普通递归版本二分法

def binary_search(n, left, right):

　　if left <= right:

　　　　middle = (left+right) // 2

　　　　if n < lst[middle]:

　　　　　　right = middle - 1

　　　　elif n > lst[middle]:

　　　　　　left = middle + 1

　　　　else:

　　　　　　return middle

　　　　return binary_search(n, left, right) # 这个return必须要加. 否则接收到的永远是None.

　　else:

　　　　return -1

print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))

 

 

# 另类二分法, 很难计算位置.

def binary_search(ls, target):

　　left = 0

　　right = len(ls) - 1

　　if left > right:

　　　　print("不在这?")

　　middle = (left + right) // 2

　　if target < ls[middle]:

　　　　return binary_search(ls[:middle], target)

　　elif target > ls[middle]:

　　　　return binary_search(ls[middle+1:], target)

　　else:

　　　　print("在这里")

binary_search(lst, 567)