文章目录
- sorted函数
- 一、sort方法
- 二、sorted内置函数
- 三、情景引入
- filter类
- 一、简单使用
- 二、练习
- map类
- 语法：
- 一、简单使用
- 二、练习
- reduce函数
- 语法：
- 一、简单使用
- 二、设置初始值
Python中使用函数作为参数的内置函数和类:
函数名或类名
功能
参数描述
sorted函数
用来将一个无序列表（元组）进行排序
函数参数的返回值规定按照元素的哪个属性进行排序
filter类
用来过滤一个列表里符合规定的所有元素，得到的结果是一个迭代器
函数参数的返回值指定元素满足的过滤条件
map类
将列表里的每一项数据都执行相同的操作，得到的结果是一个迭代器
函数参数用来指定列表里元素所执行的操作
reduce函数
对一个序列进行压缩运算，得到一个值。python3以后，这个方法被移到了functools模块
函数参数用来指定元素按照哪种方式合并
sorted函数
一、sort方法
会直接对列表（元组）进行排序。
nums = [4, 8, 2, 1, 7, 6]nums.sort()
print(nums) # [1, 2, 4, 6, 7, 8]
二、sorted内置函数
不会改变原有的数据，而是生成一个新的有序的列表。
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
ints = [5, 9, 2, 1, 3, 8, 7, 4]x = sorted(ints)
print(x) # [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9]
三、情景引入
有这样一道题，对下面列表里的数据按照score进行升序排序。
students = [{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 92},
{'name': 'lisi', 'age': 20, 'score': 90},
{'name': 'wangwu', 'age': 19, 'score': 95},
{'name': 'jerry', 'age': 21, 'score': 98},
{'name': 'chris', 'age': 17, 'score': 100},
]
如果直接对students进行排序
students.sort()print(students)
会报错，错误信息是：TypeError: '<' not supported between instances of 'dict' and 'dict'意思就是说字典和字典之间不能使用比较运算。
sort函数中有一个可选参数key，key参数类型是函数。需要给参数key指定比较规则，最简单的用法如下，先感受一下子。
x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm']x.sort(key=len)
print(x) # ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']
接下来完成对students列表进行排序
def foo(ele):return ele['score'] # 通过返回值告诉sort方法，按照元素的那个属性进行排序
students.sort(key=foo)
print(students)
在sort内部实现的时候，调用了foo方法，这个方法需要传入了一个参数，这个参数就是列表里的元素，列表中的元素此时是字典，通过返回值告诉sort方法，按照元素的那个属性进行排序。
上面代码也可以利用lambda表达式简化：
students = [{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 92},
{'name': 'lisi', 'age': 20, 'score': 90},
{'name': 'wangwu', 'age': 19, 'score': 95},
{'name': 'jerry', 'age': 21, 'score': 98},
{'name': 'chris', 'age': 17, 'score': 100},
]
students.sort(key=lambda ele: ele['score'])
print(students)
filter类
filter 对可迭代对象进行过滤，得到的是一个filter对象。Python2的时候是内置函数，Python3修改成了一个内置类。
filter可以给定两个参数，第一个参数是函数，第二个参数是可迭代对象。可迭代对象的每个元素作为参数传递给函数进行判断，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter结果是一个 filter 类型的对象，filter对象也是一个可迭代对象。
一、简单使用
打印列表ages中大于18的元素。
ages = [12, 23, 30, 17, 16, 22, 19]x = filter(lambda ele: ele > 18, ages)
print(x) # <filter object at 0x000002670373E908>
# 可迭代对象可以进行遍历
# for a in x:
# print(a)
adult = list(x)
print(adult) # [23, 30, 22, 19]
二、练习
有这样一道题，得到下面列表中score大于95的学生。
students = [{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 92},
{'name': 'lisi', 'age': 20, 'score': 90},
{'name': 'wangwu', 'age': 19, 'score': 95},
{'name': 'jerry', 'age': 21, 'score': 98},
{'name': 'chris', 'age': 17, 'score': 100},
]students = [
{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 92},
{'name': 'lisi', 'age': 20, 'score': 90},
{'name': 'wangwu', 'age': 19, 'score': 95},
{'name': 'jerry', 'age': 21, 'score': 98},
{'name': 'chris', 'age': 17, 'score': 100},
]
x = filter(lambda ele: ele['score'] > 95, students)
result = list(x)
print(result) # [{'name': 'jerry', 'age': 21, 'score': 98}, {'name': 'chris', 'age': 17, 'score': 100}]
map类
将列表里的每一项数据都执行相同的操作，得到的结果是一个迭代器。函数参数用来指定列表里元素所执行的操作。
语法：
map(function, iterable1, iterable2 ...)
一、简单使用
将列表ages中所有元素乘以2。
ages = [12, 23, 30, 17, 16, 22, 19]m = map(lambda ele: ele * 2, ages)
print(list(m)) # [24, 46, 60, 34, 32, 44, 38]
二、练习
有这样一道题，为students中每个学生添加一个sex属性，都为男性。
students = [{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 92},
{'name': 'lisi', 'age': 20, 'score': 90},
{'name': 'wangwu', 'age': 19, 'score': 95},
{'name': 'jerry', 'age': 21, 'score': 98},
{'name': 'chris', 'age': 17, 'score': 100},
]students = [
{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'score': 92},
{'name': 'lisi', 'age': 20, 'score': 90},
{'name': 'wangwu', 'age': 19, 'score': 95},
{'name': 'jerry', 'age': 21, 'score': 98},
{'name': 'chris', 'age': 17, 'score': 100},
]
x = map(lambda ele: ele.setdefault('sex', 'male'), students)
result = list(x)
print(students)
reduce函数
对一个序列进行压缩运算，得到一个值。python2中，reduce是一个内置函数。python3以后，这个方法被移到了functools模块。函数参数用来指定元素按照哪种方式合并。
语法：
reduce(function, iterable[, initializer])
- function —> 函数，有两个参数
- iterable —> 可迭代对象
- initializer —> 可选，初始值
函数将一个iterable中的所有数据进行下列操作：函数 function（有两个参数）先对iterable中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个元素用 function 函数运算，最后得到一个结果。
一、简单使用
from functools import reduce # 导入模块的语法def foo(x, y): # x=2,y=1;x=3,y=6;x=9,y=8;最后返回x+y为17
return x + y
nums = [2, 1, 6, 8]
print(reduce(foo, nums)) # 17
二、设置初始值
无初始值时从序列的第一个参数开始。
from functools import reduce # 导入模块的语法def foo(x, y): # x=10,y=2;x=12,y=1;x=13,y=6;x=19,y=8最后返回x+y为27
return x + y
nums = [2, 1, 6, 8]
print(reduce(foo, nums, 10)) # 27
将上述代码优化后，如下：
from functools import reduce # 导入模块的语法nums = [2, 1, 6, 8]
print(reduce(lambda x, y: x + y, nums, 10)) # 27