day14 Python 内置函数、匿名函数和递归函数
一、lamda 匿名函数
为了解决一些简单的需求⽽设计的一句话函数
语法:
函数名 = lambda 参数: 返回值
# a = lambda l: len(l) # # b = lambda a, b: a + b # # print(b(1, 3)) # # print(a("123"))
注意:
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函数的参数可以有多个.多个参数之间用逗号隔开
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匿名函数不管多复杂.只能写⼀行,且逻辑结束后直接返回数据
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返回值和正常的函数⼀样,可以是任意数据类型
二、sorted() 排序函数
语法: sorted(Iterable, key=None, reverse=False)
Iterable: 可迭代对象
key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每⼀个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序
reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序
lst = [1,5,3,4,6] lst2 = sorted(lst) print(lst) # 原列列表不会改变 print(lst2) # 返回的新列表是经过排序的 dic = {1:'A', 3:'C', 2:'B'} print(sorted(dic)) # 如果是字典. 则返回排序过后的key # [1,2,3]
和函数组合使⽤
# 根据字符串长度进⾏排序 lst = ["a", "bb", "ccc", "ddd"] # 计算字符串长度 def func(s): return len(s) print(sorted(lst, key=func))
和lambda组合使⽤用
lst = ["a","bb","ccc","dddd"] print(sorted(lst, key=lambda s: len(s))) lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18}, {"id":2, "name":'wusir', "age":16}, {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] # 按照年龄对学生信息进行排序 print(sorted(lst, key=lambda e: e['age']))
三、filter() 筛选函数
语法: filter(function. Iterable)
function: ⽤来筛选的函数. 在filter中会⾃动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留此项数据
Iterable: 可迭代对象
lst = [1,2,3,4,5,6,7] ll = filter(lambda x: x%2==0, lst) # 筛选所有的偶数 print(ll) print(list(ll)) lst1 = [{"id":1, "name":'john', "age":18}, {"id":2, "name":'alice', "age":16}, {"id":3, "name":'fox', "age":17}] fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst1) # 筛选年龄⼤于16的数据 print(list(fl))
语法: map(function, iterable) 可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别取执行 function
# 计算两个列表相同位置的数据的和 lst1 = [1, 2, 3, 4, 5] lst2 = [2, 4, 6, 8, 10] print(list(map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2))) # 给出一个列表 # ["alex_123", "alex_456", "wusir_123", "wusir_456", "alex_789"] # # 正确的用户名: alex # 密码:456 lst9 = ["alex_123", "alex_456", "wusir_123", "wusir_456", "alex_789"] lst10 = filter(lambda x: x == "alex_123", lst9) print(list(lst10)) # ['alex_123'] lst11 = list(map(lambda x: True if x == "alex_456" else False, lst9)) lst12 = map(lambda x: x.split("_")[0] == "alex" and x.split("_")[1] == "456", lst9) print(list(lst11)) # [False, True, False, False, False] print(list(lst12)) # [False, True, False, False, False] shares={'IBM':36.6,'Lenovo':23.2,'oldboy':21.2,'ocean':10.2} f = filter(lambda x: shares[x] > 20,shares) print(list(f))
五、递归
在函数中调⽤函数本⾝. 就是递归,
Python中最大的递归深度是1000,但是不会超过1000。
import sys print(sys.getrecursionlimit()) # 1000, 查看当前系统的最大递归深度,测试的数据没有超过1000,windows是998次,mac是997次,根据不同平台,得出的结果不同。但是都没有超过系统sys.getrecursionlimit()的大小。 sys.setrecursionlimit(300) # 修改最大递归深度为300
遍历目录中的文件
import os def printerDir(path="/Users/fanghongbo/Downloads/a/", layer=0): dirList = os.listdir(path) for l in dirList: realPath = os.path.join(path, l) if os.path.isdir(realPath): print("|———" * layer, l, sep=" ") printerDir(realPath, layer + 1) else: print("|———" * layer, l, sep=" ") printerDir()
遍历列表
def printList(l,layer=0): for k in l: if isinstance(k,list): printList(k,layer+1) else: print("--"*layer,k) lis = [2, 3, "k", ["qwe", 20, ["k1", ["tt", 3, "1"]], 89], "ab", "adv"] printList(lis)