Python练习-内置函数的应用
说真的,我感觉这几天egon没有睡好,或者是egon心里有事儿,练习给留的太过简单了
1 # 编辑者:闫龙 2 # 用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb 3 #name=['alex','wupeiqi','yuanhao'] 既然都Somebody了,那么请给我一个不用egon的理由 4 name=['egon','lin','hai','feng'] 5 print(list(map(lambda newname : newname+"_sb",name))) 6 #以下为解读代码 7 #将name列表传递给lambda匿名函数进行遍历,返回newname变量 8 # 然后让newname变量中的值逐个+"_sb",最终将返回值传递给m 9 m = map(lambda newname : newname+"_sb",name) 10 print(m)#<map object at 0x0000028FA3BA46A0> 11 l = list(m)#将m由map类型转为list类型,用于print打印 12 print(l)#['egon_sb', 'lin_sb', 'hai_sb', 'feng_sb'] 13 14 15 #用map来处理下述l,然后用list得到一个新的列表,列表中每个人的名字都是sb结尾 16 #l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]既然都Somebody了,那么请给我一个不用egon的理由 17 l=[{'name':'linhaifeng'},{'name':'egon'}] 18 print(list(map(lambda newname:{"name":newname["name"]+"_sb"}, l))) 19 #以下为解读代码 20 #将l列表传递给lambda匿名函数进行遍历,返回newname变量 21 # newname变量是({"name":"linhaifeng"},{"name":"egon"}) 22 # 让newname逐个提取name对应的value逐个+"_sb",最终将返回值传递给m 23 m=map(lambda newname:{"name":newname["name"]+"_sb"},l) 24 print(m)#<map object at 0x000001B7B24D4898> 25 l = list(m)#将m由map类型转为list类型,用于print打印 26 print(l)#['linhaifeng_sb', 'egon_sb']
来回来去,练了好几遍,一开始还可以
1 # 编辑者:闫龙 2 #用filter来处理,得到股票价格大于20的股票名字 3 shares={ 4 'IBM':36.6, 5 'Lenovo':23.2, 6 'oldboy':21.2, 7 'ocean':10.2, 8 } 9 #代码解读: 10 #变量fi接受filter筛选出来的结果 11 #匿名函数中price得到的是shares中的keys 12 # 也就是说如果要提取shares中的value,就必须要shares[price] 13 #大于20的全部返回给fi 14 fi=filter(lambda price:shares[price] > 20,shares) 15 print(list(fi))#将fi转型为list类型,打印 16 #['oldboy', 'Lenovo', 'IBM']
然后发现,越来越无聊,越来越无聊,Somebody你要振作啊
1 # 编辑者:闫龙 2 #如下,每个小字典的name对应股票名字,shares对应多少股,price对应股票的价格 3 portfolio = [ 4 {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}, 5 {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, 6 {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, 7 {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}, 8 {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, 9 {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65} 10 ] 11 #1:map来得出一个包含数字的迭代器,数字指的是:购买每支股票的总价格 12 m = map(lambda sumprice:{sumprice["name"]:sumprice["price"]*sumprice["shares"]},portfolio) 13 print(list(m)) 14 15 #2:基于1的结果,用reduce来计算,购买这些股票总共花了多少钱 16 from functools import reduce 17 m = map(lambda sumprice:sumprice["price"]*sumprice["shares"],portfolio) 18 r = reduce(lambda x,y:x+y,m) 19 print(r) 20 21 #3:用filter过滤出,单价大于100的股票有哪些 22 fi = filter(lambda por:por["price"]>100,portfolio) 23 print(list(fi))
完事儿了,自己搞吧!