Wir stellen sechs super einfach zu verwendende integrierte Python-Funktionen vor

Dieser Artikel vermittelt Ihnen relevantes Wissen über Python und stellt hauptsächlich verwandte Probleme zu integrierten Funktionen vor. Er stellt hauptsächlich sechs super einfach zu verwendende Funktionen vor, darunter Lambda, Map, Reduce, Zip, Filter, Enumerate-Funktion usw Schauen Sie es sich an, ich hoffe, es wird für alle hilfreich sein.

Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial

Lambda-Funktion

Lambda-Funktion wird zum Erstellen anonymer Funktionen verwendet, d. h. Funktionen ohne Namen. Es ist nur ein Ausdruck und der Funktionskörper ist viel einfacher als def. Anonyme Funktionen werden verwendet, wenn wir eine Funktion erstellen müssen, die eine einzelne Operation ausführt und in einer Zeile geschrieben werden kann. Lambda函数用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。例如：

lambda x: x+2

如果我们也想像def定义的函数随时调用，可以将lambda函数分配给这样的函数对象。

add2 = lambda x: x+2add2(10)

输出结果：

利用Lambda函数，可以将代码简化很多，具体再举个例子。

如上图所示，结果列表newlist是使用lambda函数用一行代码生成的。

Map 函数

map()函数会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。

map(function,iterable)

比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

def makeupper(word):
    return word.upper()colors=['red','yellow','green','black']colors_uppercase=list(map(makeupper,colors))colors_uppercase

此外，我们还可以使用匿名函数lambda来配合map函数，这样可以更加精简。

colors=['red','yellow','green','black']colors_uppercase=list(map(lambda x: x.upper(),colors))colors_uppercase

如果我们不用Map函数的话，就需要使用for循环。

如上图所示，在实际使用中Map函数会比for循环依次列表元素的方法快1.5倍。

Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。[1]

它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数（function）接收两个参数，而map接收一个参数。

reduce(function, iterable[, initializer])

接下来我们用实例来演示reduce()的代码执行过程。

from functools import reducedef add(x, y) :   # 两数相加
    return x + y
numbers = [1,2,3,4,5]sum1 = reduce(add, numbers)   # 计算列表和

得到结果sum1 = 15

我们会看到，reduce将一个相加函数add()作用在一个列表[1,2,3,4,5]上，映射函数接收了两个参数，reduce()把结果继续和列表的下一个元素做累加计算。

此外，我们同样可以使用匿名函数lambda来配合reduce函数，这样可以更加精简。

from functools import reducenumbers = [1,2,3,4,5]sum2 = reduce(lambda x, y: x+y, numbers)

得到输出sum2= 15，与之前结果保持一致。

需要注意：Python3.x开始reduce()已经被移到functools模块里[2]，如果我们要使用，需要用from functools import reduce导入.

enumerate 函数

enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)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。它的语法如下所示：

enumerate(iterable, start=0)

它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象；另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。

colors = ['red', 'yellow', 'green', 'black']result = enumerate(colors)

如果我们有一个存放colors的颜色列表，运行后就会得到一个enumerate(枚举) 对象。它可以直接在for循环中使用，也可以转换为列表，具体用法如下所示。

for count, element in result:
    print(f"迭代编号:{count},对应元素:{element}")

Zip 函数

zip()函数用于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[3]。

我们还是用两个列表作为例子演示：

colors = ['red', 'yellow', 'green', 'black']fruits = ['apple', 'pineapple', 'grapes', 'cherry']for item in zip(colors,fruits):
    print(item)

输出结果：

当我们使用zip()

prices =[100,50,120]for item in zip(colors,fruits,prices):
    print(item)

Der Körper eines Lambda ist ein Ausdruck, kein Codeblock. In Lambda-Ausdrücken kann nur eine begrenzte Logik gekapselt werden. Zum Beispiel:

filter(function, iterable)

Wenn wir jederzeit auch die durch def definierte Funktion aufrufen möchten, können wir einem solchen Funktionsobjekt Lambda-Funktion zuweisen.

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1old_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    new_list = filter(is_odd, old_list)print(newlist)

🎜Ausgabeergebnis: 🎜🎜🎜🎜VerwendenLambda kann den Code erheblich vereinfachen. Hier ist ein weiteres Beispiel. 🎜🎜🎜🎜Wie im Wir stellen sechs super einfach zu verwendende integrierte Python-Funktionen vor oben gezeigt, ist das Die Ergebnislistenewlist wird mit einer Codezeile mithilfe der Lambda-Funktion generiert. 🎜🎜Map-Funktion🎜🎜map()Die Funktion ordnet eine Funktion allen Elementen einer Eingabeliste zu. 🎜rrreee🎜Zum Beispiel erstellen wir zunächst eine Funktion, um ein Eingabewort in Großbuchstaben zurückzugeben, und wenden diese Funktion dann auf alle Elemente in der Liste colors an. 🎜rrreee🎜Darüber hinaus können wir auch anonyme Funktion Lambda verwenden, um mit der Kartenfunktion zusammenzuarbeiten, was rationalisiert werden kann. 🎜rrreee🎜Wenn wir die Map-Funktion nicht verwenden, müssen wir eine for-Schleife verwenden. 🎜🎜🎜🎜Wie im Wir stellen sechs super einfach zu verwendende integrierte Python-Funktionen vor oben gezeigt, in tatsächliche Verwendung DieMap-Funktion ist 1,5-mal schneller als die for-Schleifenmethode zum sequentiellen Auflisten von Elementen. 🎜🎜Reduzierfunktion🎜🎜Wenn Sie einige Berechnungen für eine Liste durchführen und das Ergebnis zurückgeben müssen, ist reduce() eine sehr nützliche Funktion. Wenn Sie beispielsweise das Produkt aller Elemente einer Liste von ganzen Zahlen berechnen müssen, können Sie die Funktion „Reduzieren“ verwenden. [1]🎜🎜Der größte Unterschied zu Funktionen besteht darin, dass die Mapping-Funktion (Funktion) in reduce() zwei Parameter empfängt, während Map einen Parameter empfängt. 🎜rrreee🎜Als nächstes verwenden wir ein Beispiel, um den Codeausführungsprozess von reduce() zu demonstrieren. 🎜rrreee🎜Erhalten Sie das Ergebnis sum1 = 15🎜🎜Wir werden sehen, dass Reduce eine Additionsfunktion add() auf eine Liste anwendet [1,2,3,4 ,5 ] empfängt die Zuordnungsfunktion zwei Parameter: reduce()akkumuliert das Ergebnis weiterhin mit dem nächsten Element der Liste. 🎜🎜Darüber hinaus können wir auch anonyme Funktion Lambda verwenden, um mit der Reduzierungsfunktion zusammenzuarbeiten, die rationalisiert werden kann. 🎜rrreee🎜Erhalten Sie die Ausgabe sum2= 15, die mit dem vorherigen Ergebnis übereinstimmt. 🎜

🎜Hinweis: Ab Python 3.x wurde reduce() in das functools-Modul [2] verschoben. Wenn wir es verwenden möchten, müssen wir from verwenden functools import ReduceImport.🎜

🎜enumerate function🎜🎜enumerate()Die Funktion wird verwendet, um ein durchlaufbares Datenobjekt (z. B. eine Liste, ein Tupel oder eine Zeichenfolge) zu kombinieren eine Indexsequenz, während Listendaten und Datenindizes im Allgemeinen in for-Schleifen verwendet werden. Die Syntax lautet wie folgt: 🎜rrreee🎜 Die beiden Parameter sind eine Sequenz, ein Iterator oder ein anderes Objekt, das die Iteration unterstützt. Der andere ist die Startposition des Index. Standardmäßig beginnt er bei 0. Sie können auch den Startpunkt anpassen der Zähler Startnummer. 🎜rrreee🎜Wenn wir eine Farbliste haben, die Farben speichert, erhalten wir nach der Ausführung ein Aufzählungsobjekt. Es kann direkt in einer for-Schleife verwendet oder in eine Liste konvertiert werden. Die spezifische Verwendung ist wie folgt. 🎜rrreee🎜🎜🎜Zip-Funktion🎜🎜 Die Funktion zip() wird verwendet, um ein iterierbares Objekt als Parameter zu verwenden, die entsprechenden Elemente im Objekt in Tupel zu packen und dann eine Liste aus diesen Tupeln zurückzugeben [3]. 🎜🎜Wir verwenden weiterhin zwei Listen als Beispiel zur Demonstration: 🎜rrreee🎜Ausgabeergebnis: 🎜🎜🎜🎜Wenn wir die Funktion zip() verwenden und die Anzahl der Elemente in jedem Iterator inkonsistent ist, entspricht die Länge der zurückgegebenen Liste der kürzesten Objekt. 🎜rrreee🎜🎜🎜

Filter 函数

filter()函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表，其语法如下所示[4]。

filter(function, iterable)

比如举个例子，我们可以先创建一个函数来检查单词是否为大写，然后使用filter()函数过滤出列表中的所有奇数：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1old_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    new_list = filter(is_odd, old_list)print(newlist)

输出结果：

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今天分享的这6个内置函数，在使用 Python 进行数据分析或者其他复杂的自动化任务时非常方便。

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