


Comment puis-je personnaliser la comparaison d'objets dans la fonction \'max\' de Python à l'aide des expressions \'key\' et Lambda ?
Fonction 'max' de Python utilisant 'key' et les expressions Lambda expliquées
En Python, la fonction 'max' est utilisée pour trouver le valeur maximale ou élément d’un ensemble donné d’entrées. Il prend plusieurs arguments ou un seul argument itérable et renvoie le plus grand élément ou objet.
Comment fonctionne la fonction « max » ?
La fonction « max » compare objets en fonction de leurs règles de classement par défaut, qui dépendent du type de l'objet. Cependant, vous pouvez personnaliser cette comparaison en utilisant l'argument 'key'.
Utiliser 'key' pour personnaliser la comparaison d'objets
L'argument 'key' vous permet de spécifier une fonction de comparaison ou une expression lambda clé pour modifier les objets avant qu'ils ne soient comparés. La fonction passée ou lambda définit comment chaque objet de la séquence d'entrée est transformé en une valeur comparable. Cette valeur est ensuite utilisée pour déterminer l'élément maximum.
Expressions Lambda : compréhension et utilisation
Les expressions Lambda sont des fonctions anonymes qui définissent une seule ligne de code. Dans le cadre de la fonction 'max', ils permettent d'effectuer des opérations spécifiques sur chaque objet de la séquence avant qu'il ne soit évalué pour comparaison.
Par exemple :
<code class="python"># Sort players by total score max_player = max(players, key=lambda p: p.totalScore)</code>
Ici, l'expression lambda prend un seul argument « p » (représentant un objet Player) et renvoie son attribut « totalScore ». Cela trie efficacement la séquence des « joueurs » en fonction de leurs scores totaux, la fonction « max » renvoyant ensuite l'objet Joueur avec le score le plus élevé.
Exemple : personnalisation de la comparaison d'objets
Considérez une liste de tuples :
<code class="python">lis = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]</code>
Par défaut, 'max' compare les tuples en fonction du premier index :
<code class="python">max(lis) # Returns (4, 'e')</code>
Pour comparer les tuples par leur deuxième index ( lettre), utilisez une expression lambda :
<code class="python">max(lis, key=lambda x: x[1]) # Returns (-1, 'z')</code>
En conclusion, la fonction 'max' en Python offre une flexibilité dans la comparaison d'objets grâce à l'argument 'key'. Les expressions Lambda offrent un moyen concis et élégant de transformer des objets avant de les comparer. Ces concepts permettent un tri efficace et la recherche de valeurs maximales dans des structures de données complexes.
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
