一、内置函数
下面简单介绍几个:
1.abs() 求绝对值
2.all() 如果 iterable 的所有元素都为真(或者如果可迭代为空),则返回 True
3.any() 如果 iterable 的任何元素为真,则返回 True。如果iterable为空,则返回 False
4.callable() 如果 object 参数出现可调,则返回 True,否则返回 False
5.divmod() 以两个(非复数)数字作为参数,并在使用整数除法时返回由商和余数组成的一对数字。对于混合操作数类型,二进制算术运算符的规则适用。对于整数,结果与 (a//b,a%b) 相 同。对于浮点数,结果为 (q,a%b),其中q 通常为 math.floor(a/b),但可以小于1
6.enumerate() 参数必须是可迭代对象,函数运行结果得到一个迭代器,输出元素及对应的索引值
7.eval() 把字符串中的提取出来执行
8.frozenset() 不可变集合,frozenset()定义的集合不可增删元素
9.globals() 返回表示当前全局符号表的字典。这始终是当前模块的字典(在函数或方法内部,这是定义它的模块,而不是从其调用它的模块)
10.round() 对参数进行四舍五入
11.sorted() 排序,不改变原列表
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l = [ 1 , 2 , 4 , 9 , - 1 ] print ( sorted (l)) #从小到大 print ( sorted (l,reverse = True )) #从大到小 |
12.zip() 拉链函数
创建一个迭代器,聚合来自每个迭代器的元素。
返回元组的迭代器,其中 i-th元组包含来自每个参数序列或迭代的第 i 个元素。当最短输入可迭代被耗尽时,迭代器停止。使用单个可迭代参数,它返回1元组的迭代器。没有参数,它返回一个空的迭代器
13.max()
返回可迭代的最大项或两个或更多参数中最大的一个。
如果提供了一个位置参数,它应该是一个 iterable。返回迭代中的最大项。如果提供了两个或多个位置参数,则返回最大的位置参数。
max()可以指定key(也就是指定要比较的部分)
14.map() 映射
返回一个迭代器,它应用 function 到 iterable 的每个项目,产生结果
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l = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] m = map ( lambda x:x * * 2 ,l) print ( list (m)) - - - - - >[ 1 , 4 , 9 , 16 ] |
15.reduce() 合并
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from functools import reduce res = 0 for i in range ( 100 ): res + = i print (res) |
16.filter() 过滤 保留布尔值为True的元素
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names = [ 'alex_sb' , 'yuanhao_sb' , 'wupeiqi_sb' , 'egon' ] print ( list ( filter ( lambda name:name.endswith( '_sb' ),names))) - - - >[ 'alex_sb' , 'yuanhao_sb' , 'wupeiqi_sb' ] |
详细的内置函数介绍可以参照以下:https://www.rddoc.com/doc/Python-3.6.0/library/functions/
二、匿名函数(lambda表达式)
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def func(x): return x * * 2 print (func( 2 )) lambda x:x * * 2 #上边的函数就可以直接写成这种形式 |
lambda函数自带返回值
匿名函数只能取代一些很简单的函数,主要与其他函数搭配使用
还有一种情况是有些函数定义后只使用一次就用不到了,如果不删除的话会占内存空间,删除又会很麻烦,这时就可以用到匿名函数
三、递归
在调用一个函数的过程中,直接或间接使用了函数本身
递归效率很低,需要在进入下一次递归时保留当前状态,Python不像其他语言,没有尾递归,但是Python有限制条件,不允许用户无限递归
递归的特点:
1.必须要有一个明确的结束条件
2.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应该有所减少
3.递归效率不高,递归层数过多会导致栈溢出
示例:
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# 1 文件内容如下,标题为:姓名,性别,年纪,薪资 # # egon male 18 3000 # alex male 38 30000 # wupeiqi female 28 20000 # yuanhao female 28 10000 # # 要求: # 从文件中取出每一条记录放入列表中, # 列表的每个元素都是{'name':'egon','sex':'male','age':18,'salary':3000}的形式 # # 2 根据1得到的列表,取出薪资最高的人的信息 # 3 根据1到的列表,取出最年轻的人的信息 # 4 根据1得到的列表,将每个人的信息中的名字映射成首字母大写的形式 # 5 根据1得到的列表,过滤掉名字以a开头的人的信息 # 6 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数) # 0 1 1 2 3 4 7... with open ( 'b.txt' ,encoding = 'utf-8' )as f: l = [{ 'name' : line.split()[ 0 ], 'sex' : line.split()[ 1 ], 'age' : line.split()[ 2 ], 'salary' : line.split()[ 3 ]} \ for line in f] #2. print ( max (l,key = lambda i:i[ 'salary' ])) #3. print ( min (l,key = lambda i:i[ 'age' ])) #4. m = map ( lambda x:x[ 'name' ].capitalize(),l) print ( list (m)) #5. print ( list ( filter ( lambda x: not (x[ 'name' ].startswith( 'a' )),l))) #6. def f(n): if n = = 0 : return 0 elif n = = 1 : return 1 else : if n = = 1000 : return f( 1000 ) else : return f(n - 2 ) + f(n - 1 ) for i in range ( 150 ): print (f(i)) |
以上这篇详谈Python基础之内置函数和递归就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。