1.高阶函数:
特点:函数的形参位置必须接受一个函数对象
分类学习:
1).map(fn,lsd1,[lsd2...]):
参数一:fn --> 函数对象
参数二:lsd1 --> 序列对象(字符串、列表、range...)
功能:
将fn函数作用于lsd1中的每一个元素上,
将每次执行的结果存入到一个map对象中返回;
【注意】得到的这个map对象是一个迭代器对象
需求:lt = ['1','2','3','4','5'] --> [1,2,3,4,5]
map(int,lt):执行过程如下:
1).lt --> 取出第一个元素:'1'当做实际参数传递给int函数的形参位置 --> int('1')
将转换以后的结果:1保留到map对象的第一个元素位置
2).lt --> 取出第二个元素:'2'当做实际参数传递给int函数的形参位置 --> int('2')
将转换以后的结果:2保留到map对象的第二个元素位置
以此类推...
直到map函数执行完了,整个map对象才真正成型了...
高阶函数之:
map(fn,lsd1,[lsd2,...])
参数一:fn --> 函数对象
参数二:lsd1 --> 序列对象(字符串、列表、range...)
功能:
将fn函数作用于lsd1中的每一个元素上,
将每次执行的结果存入到一个map对象中返回;
【注意】得到的这个map对象是一个迭代器对象
import collections
#需求:lt = ['1','2','3','4','5'] --> [1,2,3,4,5]
lt = ['1','2','3','4','5']
#代码实现一:使用老技术来实现
lt1 = []
for i in lt:
num=int(i)
lt1.append(num)
#由于列表对象是非惰性序列,可以直接打印看到内容
# print(lt1)
#代码实现二:使用新技术解决
#步骤一:定义一个函数功能:将str数据-->int数据
def chr2Int(chr):
# return {'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[chr]
return int(chr)
mo=map(chr2Int,lt)
'''
map类型的对象在打印过程中不能直接看到其中的元素值,
所以map对象是一个惰性序列对象
'''
print(mo,type(mo))
print(isinstance(mo,collections.Iterator))
print(next(mo))
print(next(mo))
'''
将map对象(惰性的)转换为list对象(非惰性的)
'''
print(list(mo))
#代码实现三:终极版(一步到位)
print(list(map(chr2Int,lt)))
print(list(map(int,lt)))
代码:
map(int,lt):执行过程如下:
1).lt --> 取出第一个元素:'1'当做实际参数传递给int函数的形参位置 --> int('1')
将转换以后的结果:1保留到map对象的第一个元素位置
2).lt --> 取出第二个元素:'2'当做实际参数传递给int函数的形参位置 --> int('2')
将转换以后的结果:2保留到map对象的第二个元素位置
以此类推...
直到map函数执行完了,整个map对象才真正成型了...
#需求1:lt = [1,2,3,4,5] --> 效果:['1','2','3','4','5']
#需求2:lt = [1,2,3,4,5] --> 效果:[1,4,9,16,25]
lt=[1,2,3,4,5]
#自定义函数:将int-->str
def int2Str(i):
return str(i)
print(list(map(int2Str,lt)))
print(list(map(str,lt)))
print(list(map(lambda x:str(x),lt)))
#自定义函数:实现开方操作
def kaifang(num):
return num**2
print(list(map(kaifang,lt)))
print(list(map(lambda x:x**2,lt)))
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