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Python基础之常见内建函数

map() 函数接受两个参数python高阶函数举例，一个是函数，一个是可迭代对象（Iterable）, map 将传入的函数依次作用到可迭代对象的每一个元素，并把结果作为迭代器(Iterator)返回。

举例说明，有一个函数 f(x)=x^2 ，要把这个函数作用到一个list [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 上：

运用简单的循环可以实现：

运用高阶函数 map() ：

结果 r 是一个迭代器，迭代器是惰性序列，通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list 。

如果要把这个list所有数字转为字符串利用 map() 就简单了：

小练习：利用 map() 函数，把用户输入的不规范的英文名字变为首字母大写其python高阶函数举例他小写的规范名字。输入 ['adam', 'LISA', 'barT'] ,输出 ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

reduce() 函数也是接受两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象， reduce 将传入的函数作用到可迭代对象的每个元素的结果做累计计算。然后将最终结果返回。

效果就是： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

举例说明，将序列 [1,2,3,4,5] 变换成整数 12345 ：

小练习：编写一个 prod() 函数，可以接受一个 list 并利用 reduce 求积：

map() 和 reduce() 综合练习：编写 str2float 函数，把字符串 '123.456' 转换成浮点型 123.456

filter() 函数用于过滤序列， filter() 也接受一个函数和一个序列， filter() 把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是 True 还是 False 决定保留还是丢弃该元素。

举例说明，删除list中的偶数:

小练习：用 filter() 求素数

定义一个筛选函数：

定义一个生成器不断返回下一个素数：

打印100以内素数：

python内置的 sorted() 函数可以对list进行排序：

sorted() 函数也是一个高阶函数，还可以接受一个 key 函数来实现自定义排序：

key 指定的函数将作用于list的每一个元素上，并根据 key 函数返回的结果进行排序.

默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。如果想忽略大小写可都转换成小写来比较：

要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个参数 reverse=True ：

小练习：假设python高阶函数举例我们用一组tuple表示学生名字和成绩： L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] 。用sorted()对上述列表分别按c成绩从高到低排序：

运用匿名函数更简洁：

相关问答

Q1: Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。

filter 函数原型如下：

第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。

简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。

返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下：

该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；

下述代码是一个简单的测试案例：

上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题：

reduce 函数原型如下：

第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。

测试代码如下：

最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。

简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下：

zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。

测试代码如下：

展示如何利用 * 操作符：

输出结果如下：

简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下：

参数说明：

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

测试代码如下：

返回结果为： 。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册

Q2: python高阶函数有哪些

1、map

map()函数接受两个参数python高阶函数举例，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。

举例，比如python高阶函数举例我们有一个函数f(x)=x*2，要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上，就可以用map()实现。

def f(x):

... return x*2

...

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象python高阶函数举例了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x*2，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串python高阶函数举例：

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,

x3……]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算。简单来说，就是先计算x1和x2的结果，再拿结果与x3计算，依次类推。比如说一个序列求和，就可以用reduce实现。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

25

也就是说，假设python没有提供int()函数，python高阶函数举例你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码。

3、filter

用于过滤序列，和map函数类似，filter也接收一个函数和一个序列，不同于map的是，filter把传入的函数依次作用于每一个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素，例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 结果: ["A", "B", "C"]

可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个筛选函数。

4、sorted

无论冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来，Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36]

Q3: 学习python 、h5、js需要会高等函数吗？

不用

高阶函数

编辑

原理

在数学和计算机科学中，高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:

接受一个或多个函数作为输入

输出一个函数

在数学中它们也叫做算子(运算符)或泛函。微积分中的导数就是常见的例子，因为它映射一个函数到另一个函数。

在无类型 lambda演算，所有函数都是高阶的；在有类型 lambda演算（大多数函数式编程语言都从中演化而来）中，高阶函数一般是那些函数型别包含多于一个箭头的函数。在函数式编程中，返回另一个函数的高阶函数被称为柯里化的函数。

在很多函数式编程语言中能找到的 map 函数是高阶函数的一个例子。它接受一个函数 f 作为参数，并返回接受一个列表并应用 f 到它的每个元素的一个函数。[1]

范例

高阶函数的其他例子包括函数复合、积分和常量函数 λx.λy.x。

这是一个Python的例子, 其中函式 g() 有一引数以及回传一函数. 这个例子会打印 100 ( g(f,7)= (7+3)×(7+3) ).

12345   def f(x):return x + 3def g(function, x):return function(x) * function(x)print g(f, 7)   

Q4: Python：map函数用法详解

       一个简单的例子：将一个list中所有元素平方python高阶函数举例，常规的做法如下图所示python高阶函数举例，虽然实现python高阶函数举例了这个功能，但并没有给人一目python高阶函数举例了然的感觉。若换成map来实现，则会好很多。

1、map函数介绍及其简单使用

上述用一个简单的例子演示的map函数的用法及其优势，下面将详细介绍map函数的用法：map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素，并把结果作为新的Iterable返回。其语法格式为：

                                                        map(function，iterable...)

                                                        function---函数名

                                                        iterable---一个或多个序列

map作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，我们可以用这种方式计算任意复杂的函数，再比如，把一个list的所有数据转为string类型：

再举一个小例子，对list中的各个元素开方，一步到位：

！注意：在使用math自带函数时，只需要函数名即可

2、map函数与lambda函数结合使用，下面方法同样可以达到对list中的数二次方的目的

map函数与lambda函数结合使用，可以传入两个参数相加：

还可以同时计算多个值：

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