python函数式编程一

一、python中or和and的使用

1、使用方式

result = a or b

result = a and b

2、or计算规则

当a为真的时候就直接返回a的值,否则返回b的值

3、and计算规则

当a为真的时候返回b,当a为假的时候返回a

4、python为False的值

None

False

0

''/()/[]

{}

二、python中的三木运算

1、格式

result = 条件为真时返回的结果 if 条件 else 条件为假返回结果

2、使用案例

result = '我是真的' if True else '我是假的'

三、python中函数的定义方式

1、常规函数定义方式

def 函数名(参数):

pass

2、lambda函数

赋值接收的变量 = lambda 参数列表...: 函数返回值

f = lambda x, y: x + y

四、函数传参的几种形式

1、无参函数

def foo():

pass

2、固定参数(形参与实参一一对应)

def foo(name, age, gender):

pass

if __name__ == '__main__':

foo('张三', 20, '男')

3、可变参数(python中习惯使用关键词*args来表示)

在函数体中接收的是一个tuple元祖

def foo(*args):

print(args)

if __name__ == '__main__':

foo(1,2,3,4,5)

4、关键字参数(python中习惯使用关键词**kwargs来表示)

关键字参数传递到函数中是以dict的方式展示

def bar(**kwargs):

print(type(kwargs))

print(kwargs)

if __name__ == '__main__':

bar(name='张三', gender='男', age=20)

# <class 'dict'>

#{'name': '张三', 'gender': '男', 'age': 20}

5、固定参数、可变参数、关键字参数混合使用

原理

1.先会把实参不能少于形参固定参数的个数(<font color="#f00">少于会直接报错</font>)

2.把实参优先给固定参数,多余的给可变参数

3.如果使用了关键词传递的参数就是关键字参数中

def test(name, age, *args, **kwargs):

print(name, age)

print(args)

print(kwargs)

if __name__ == '__main__':

test(1, 2, 3, 4, 5, address='广东', mobile = '110')

6、默认参数

def test(name, age=20):

print(name, age)

if __name__ == '__main__':

test('哈哈')

五、函数的返回值

1、如果没指定函数返回就返回None

2、函数使用return的返回值只有一个

3、如果一个函数可以返回一个列表、元祖、字典

4、函数可以使用yield返回多个值

六、python中常见的内置函数

1、map函数(遍历可迭代对象返回一个可迭代对象)

使用格式

map(函数, iterable...)

使用案例

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]

list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

result1 = map(lambda x: x ** 2, list1)

print(list(result1))

result2 = map(lambda x, y: x + y, list1, list2)

print(list(result2))

tuple1 = (1, 2, 3, 4)

print(list(map(lambda x: x ** 2, tuple1)))

2、filter函数(过滤数据)

使用格式

filter(函数, iterable...)

使用案例

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, list1)))

print([x for x in list1 if x % 2 == 0])

过滤数据推荐使用列表推导式

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]

print([x for x in list1 if x % 2 == 0])

3、reduce函数(连续计算)

1、定义格式

from functools import reduce

result = reduce(函数, iterable, 初始化值)

2、使用案例

from functools import reduce

if __name__ == "__main__":

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

result = reduce(lambda x, y: x + y, list1)

print(result)

result2 = reduce(lambda x, y: str(x) + str(y), list1, '==')

4、sorted排序函数

列表排序

sorted([36, 6, -12, 9, -22]) 列表排序

字符排序

sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) #字符串排序，按照ASCII的大小排序

逆向排序(相当于先升序排序后,然后在反向)

sorted([36, 6, -12, 9, -22], reverse=True)

添加函数排序使用关键参数key(

L = [{1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]

print(sorted(L, key=lambda x: len(x)))

key函数需要传递多个函数的时候

from functools import cmp_to_key

if __name__ == "__main__":

L = [{1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]

print(sorted(L, key=cmp_to_key(lambda x, y: x[1] > y[1])))

元祖、字典使用排序

a = [('b', 2), ('a', 1), ('c', 0)]

print(sorted(a, key=lambda x: x[0]))

print(sorted(a, key=lambda x: x[1]))

b = [{'city': '深圳', 'tem': 40}, {'city': '广州', 'tem': 30}]

print(sorted(b, key=lambda x: x['tem']))