重庆分公司,新征程启航
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例如上面的例子,实现一个整形集合的累加。假设lst = [1,2,3,4,5],实现累加的方式有很多:
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第一种:用sum函数。
sum(lst)
第二种:循环方式。
def customer_sum(lst):
result = 0
for x in lst:
result+=x
return result
def customer_sum(lst):
result = 0
while lst:
temp = lst.pop(0)
result+=temp
return result
if name ==" main ":
lst = [1,2,3,4,5]
print customer_sum(lst)
第三种:递推求和
def add(lst,result):
if lst:
temp = lst.pop(0)
temp+=result
return add(lst,temp)
else:
return result
if name ==" main ":
lst = [1,2,3,4,5]
print add(lst,0)
第四种:reduce方式
lst = [1,2,3,4,5]
print reduce(lambda x,y:x+y,lst)
lst = [1,2,3,4,5]
print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)
def add(x,y):
return x+y
print reduce(add, lst)
def add(x,y):
return x+y
print reduce(add, lst,0)
有一个序列集合,例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],统计这个集合所有键的重复个数,例如1出现了两次,2出现了两次等。大致的思路就是用字典存储,元素就是字典的key,出现的次数就是字典的value。方法依然很多
第一种:for循环判断
def statistics(lst):
dic = {}
for k in lst:
if not k in dic:
dic[k] = 1
else:
dic[k] +=1
return dic
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print(statistics(lst))
第二种:比较取巧的,先把列表用set方式去重,然后用列表的count方法
def statistics2(lst):
m = set(lst)
dic = {}
for x in m:
dic[x] = lst.count(x)
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print statistics2(lst)
第三种:用reduce方式
def statistics(dic,k):
if not k in dic:
dic[k] = 1
else:
dic[k] +=1
return dic
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print reduce(statistics,lst,{})
或者
d = {}
d.extend(lst)
print reduce(statistics,d)
通过上面的例子发现,凡是要对一个集合进行操作的,并且要有一个统计结果的,能够用循环或者递归方式解决的问题,一般情况下都可以用reduce方式实现。
8个超好用内置函数set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()
python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器,输入字符串公式,直接产生结果。用eval()来做就很简单:eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式,并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ,它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表。对列表升序操作:
对元组倒序操作:
使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
根据自定义规则,对元组构成的列表进行排序:
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作,reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列,将序列里的元素反转,并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候,假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数,对指定的序列做映射,最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍,最终返回给你加工好的序列。举个例子,对列表里的每个数字作平方处理:
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理,用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘,该怎么做呢?这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作,生成的结果再和第三个元素进行函数操作,以此类推,最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子,将字母连接成字符串。
你可能已经注意到,reduce()函数在python3里已经不再是内置函数,而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲,是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表,要把其中偶数去掉,该怎么做呢?
filter()函数轻松完成了任务,它用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似,都是将序列里的每个元素映射到函数,最终返回结果。我们再试试,如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景,同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号,我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思,所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注,返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明,对字符串进行标注,返回每个字母和其索引。
单纯的理解“python中的函数是一等公民”这句话,可能包含几层意思:
正确的理解是:第1点和第2点,不包含第3点的意思。
python中的函数是一等公民,重点想表述的是: 在python世界人人平等 。
人人平等的世界,至少应该包含两层意思:1. 身份地位平等; 2. 行使的权利平等。
打印结果是:
从上面的打印结果中可以看出:
1.Python 程序中的所有数据都是某个类的实例,因而是一个对象;
2.类本身也是一个对象。int, float, str, list, dict, set, fuction, module, NoneType, object, type等,这些类都是type类的实例,也是一个对象;
3.object类是所有类的基类
4.object是顶级父类
函数function和其他公民一样,他们的都有一个共同的身份:对象 。
在c++和java里,数据是数据,动作是动作,他俩的结合是类(class)。对于python,数据是数据,动作也可以是数据,这个牛逼的数据叫做对象object。
对于函数function来讲,既可以安静的做一个数据,又可以优雅的执行动作。
Python 官方文档里这样解释 对象(object) 的含义:Python 中的对象是对数据的抽象,Python 程序中所有数据都是由对象或者对象间的关系来表示的。每个对象都有各自的编号、类型和值。
两个祖先(a和b)占了相邻的两块内存,一个可以与它的“后代”共用内存,一个却只能让“后代”另立门户;当它们走完自己的生命周期后,b会马上被当垃圾回收,内存地址遗产被剥夺,然而a却形灭而实存,荫庇后世。
Python为这些对象倾斜资源,也就是为某种阶层固化提供了合法性。划分的依据是因为它们比较常用,共用内存就意味着减少开支,提高内存使用效率。
这就是Python有趣的地方了,一面是全体公民,一面是特权种族,组成了看似矛盾的二元对立结构。
参考: