python高級特性
1、集合的推導式
•列表推導式，使用一句表達式構造一個新列表，可包含過濾、轉換等操作。
語法：[exp for item in collection if codition]
if codition - 可選
•字典推導式，使用一句表達式構造一個新列表，可包含過濾、轉換等操作。
語法：{key_exp：value_exp for item in collection if codition}
•集合推導式
語法：{exp for item in collection if codition}
•嵌套列表推導式
2、多函數模式
函數列表，python中一切皆對象。
# 處理字符串str_lst = ['$1.123', ' $1123.454', '$899.12312']def remove_space(str): """ remove space """ str_no_space = str.replace(' ', '') return str_no_spacedef remove_dollar(str): """ remove $ """ if '$' in str: return str.replace('$', '') else: return strdef clean_str_lst(str_lst, operations): """ clean string list """ result = [] for item in str_lst: for op in operations: item = op(item) result.append(item) return resultclean_operations = [remove_space, remove_dollar]result = clean_str_lst(str_lst, clean_operations)print result執行結果：['1.123', '1123.454', '899.12312']
3、匿名函數lambda
•沒有函數名
•單條語句組成
•語句執行的結果就是返回值
•可用作sort的key函數
python高階函數
1、函數式編程
•函數本身可以賦值給變量，賦值后變量為函數；
•允許將函數本身作為參數傳入另一個函數；
•允許返回一個函數。
2、map/reduce函數
•map(fun, lst)，將傳入的函數變量func作用到lst變量的每個元素中，并將結果組成新的列表返回
•reduce（func（x,y），lst），其中func必須有兩個參數。每次func計算的結果繼續和序列的下一個元素做累積計算?！?/p>
lst = [a1, a2 ,a3, ......, an] reduce(func(x,y), lst) = func(func(func(a1, a2), a3), ......, an)
3、filter函數
•篩選序列
•filter（func, lst），將func作用于lst的每個元素，然后根據返回值是True或False判斷是保留還是丟棄該元素。
下面看下Python高級函數使用
map的使用：map(function, iterable, ...)
map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，并把結果作為新的Iterator返回。
>>> def f(x):... return x + x...>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> list(r)[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]# 提供了兩個列表，對相同位置的列表數據進行相加>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])[3, 7, 11, 15, 19]
reduce的使用：reduce(function, iterable[, initializer])
reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算。
>>> from functools import reduce>>> def add(x, y):... return x + y...>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])25>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函數15from functools import reducedef add(x,y): return x + yprint (reduce(add, range(1, 101)))
filter的使用：filter(function, iterable)
filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數依次作用于每個元素，然后根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。
def is_odd(n): return n % 2 == 1list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))# 結果: [1, 5, 9, 15]def not_empty(s): return s and s.strip()list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))# 結果: ['A', 'B', 'C']
filter()函數返回的是一個Iterator，也就是一個惰性序列，所以要強迫filter()完成計算結果，需要用list()函數獲得所有結果并返回list。
sorted的使用：sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
Python內置的sorted()函數就可以對list進行排序：
>>>a = [5,7,6,3,4,1,2]>>> b = sorted(a) # 保留原列表>>> a [5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]>>> b[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]此外，sorted()函數也是一個高階函數，它還可以接收一個key函數來實現自定義的排序，例如按絕對值大小排序：>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)#key指定的函數將作用于list的每一個元素上，并根據key函數返回的結果進行排序。對比原始的list和經過key=abs處理過的list：#list = [36, 5, -12, 9, -21]#keys = [36, 5, 12, 9, 21][5, 9, -12, -21, 36]#字符串排序>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
默認情況下，對字符串排序，是按照ASCII的大小比較的，由于'Z' < 'a'，結果，大寫字母Z會排在小寫字母a的前面。
要進行反向排序，不必改動key函數，可以傳入第三個參數reverse=True：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
raw_input的使用：raw_input([prompt])
prompt: 可選，字符串，可作為一個提示語。
raw_input() 將所有輸入作為字符串看待
>>>a = raw_input("input:")input:123>>> type(a)<type 'str'> # 字符串>>> a = raw_input("input:")input:runoob>>> type(a)<type 'str'> # 字符串>>>input() 需要輸入 python 表達式>>>a = input("input:")input:123 # 輸入整數>>> type(a)<type 'int'> # 整型>>> a = input("input:") input:"runoob" # 正確，字符串表達式>>> type(a)<type 'str'> # 字符串>>> a = input("input:")input:runoob # 報錯，不是表達式Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<string>", line 1, in <module>NameError: name 'runoob' is not defined<type 'str'>總結
以上所述是小編給大家介紹的python高級特性和高階函數及使用詳解，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對VEVB武林網網站的支持！
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