内置函数（二）

一.lambda匿名函数

　匿名函数是为了解决一些简单的需求设计的一句话函数

# 计算n的n次方 
def func(n):
    return n**n 
print(func(10))


f = lambda n: n**n 
print(f(10))

# 匿名函数, 给函数传递2给参数. 返回最大值
fn = lambda *args: max(args) # 单行函数

　　语法：

　　　　函数名 = lambda 参数： 返回值

　　注意：

　　　　1.函数的参数可以有多个，多个函数之间可以用逗号隔开。

　　　　2.匿名函数不管有多复杂，只能写一行，且逻辑结束后直接返回数据。

　　　　3.返回值和正常的函数一样，可以是任意数据类型。

z = lambda x, y : (x, y)   # lambda函数接收多参数返回,需要将多个参数用()括起来
print(z(250, 38))

　　注意:lambda接收多参数一定要用括号

　　匿名函数并不是说一定没有名字，这里前面的变量就是一个函数名，说他是匿名原因是我们通过——name——查看的时候是没有名字的，统一叫lambda，在调用的时候和正常函数的调用一样。

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内部将可迭代对象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: 是否是倒序. True: 倒序 ,False:正序

lst = [1,5,3,4,6] 
lst2 = sorted(lst) 
print(lst)  # 原列表不会改变 
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 

　　和函数组合使用

# 根据字符串长度进行排序 l
st = ["麻花藤",  "中央情报局", "狐仙"] # 计算字符串长度 
def func(s):
    return len(s) 
print(sorted(lst, key=func)) 

　　和lambda组合使用

# 根据字符串长度进行排序 
lst = ["麻花藤",  "中央情报局", "狐仙"] # 计算字符串长度 
def func(s):
    return len(s) 
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']))

 

#利用lambda对名字长度进行倒序排列
lst = [
    {'name':"汪峰","age":48},
    {"name":"章子怡",'age':38},
    {"name":"alex","age":39},
    {"name":"wusir","age":32},
    {"name":"赵一宁","age":28}
    ]

ll = sorted(lst, key=lambda el: len(el['name']), reverse=True)
print(ll)

三.filter()　　过滤函数

　　语法: filter(function, iterable)

　　　　function: 用来过滤的函数,在filter中会自动把iterable中的元素传递给function,然后根据function返回的True或False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)) 
lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
       {"id":2, "name":'wusir', "age":16},
       {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] 
fl = filter(lambda e: e['age'] > 16, lst)   # 筛选年龄大于16的数据 
print(list(fl)) 

lst = ["张无忌", "张铁林", "赵一宁", "石可心", "马大帅"]
f = filter(lambda el: el[0]!="张", lst) # 将lst中的每一项传递给func, 所有返回True的都会保留, 所有返回False都会被过滤掉.

四.map()　　映射函数

　　语法: map(function, iterable)可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射,分别去执行function.

　　计算列表中每个元素的平方,返回新列表

def func(e):
    return e*e mp = map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) 
print(mp) 
print(list(mp)) 

　　输出一个新列表,元素为lst列表中的每个元素的平方

lst = [1,4,7,2,5,8]

m = map(lambda el: el**2, lst) # 把后面的可迭代对象中的每一个元素传递给function, 结果就是function的返回值

print(list(m))

　　改写成lambda函数

print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5]))) 

　　计算两个列表中相同位置的数据的和

# 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))) 

# 分而治之,可以将很大的数据进行拆分
# map(func1, map(func2, map(func3 , lst)))

lst1 = [1, 3, 5, 7]
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]
# map()函数与zip()函数都具有水桶效应,所得的列表,与最短列表长度一致
m = map(lambda x, y, z: x + y+ z, lst1, lst2, [5,1,2,3,6])
print(list(m))

五.递归

　　在函数中调用函数本身,就是递归

def func():
    print("我是谁")
    func() 
func() 

　　python中递归的最大深度是1000,但是在达到最大深度前,程序就会停止报错.

def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
foo(1)

　　递归的应用:

　　　　可以使用递归来遍历各种树形结构,比如文件夹系统就可以使用递归来遍历文件夹中的所有文件.

# 遍历 D:/sylar文件夹, 打印出所有的文件和普通文件的文件名
import os
def func(filepath, n): # d:/sylar/
    # 1,打开这个文件夹
    files = os.listdir(filepath)
    # 2. 拿到每一个文件名
    for file in files:  # 文件名
        # 3. 获取到路径
        f_d = os.path.join(filepath, file) # d:/sylar/文件名/
        # 4. 判断是否是文件夹
        if os.path.isdir(f_d):
            # 5. 如果是文件夹. 继续再来一遍
            print("\t"*n, file,":") # 打印文件名
            func(f_d, n + 1)
        else:   #  不是文件夹. 普通文件
            print("\t"*n, file)

func("d:/sylar",0)

六.二分查找

　　二分查找,每次排除掉一半的数据,查找的效率很高,但是局限性比较大,必须是有序序列才可以使用二分查找.

　　注意:只有有序序列才可以使用二分查找.

# 使用二分法可以提高效率, 前提条件:有序序列
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101 , 238 , 345 , 456 , 567 , 678 , 789]

n = 88
#
left = 0
right = len(lst)-1

while left <= right: # 边界, 当右边比左边还小的时候退出循环
    mid = (left + right)//2 # 必须是整除. 因为索引没有小数
    if lst[mid] > n:
        right = mid - 1
    if lst[mid] < n:
        left = mid + 1
    if lst[mid] == n:
        print("找到了这个数")
        break
else:
    print("没有这个数")

　　使用递归完成二分法

# 递归来完成二分法
lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101 , 238 , 345 , 456 , 567 , 678 , 789]
def func(n, left, right):
    if left <= right: # 边界
        print("哈哈")
        mid = (left + right)//2
        if n > lst[mid]:
            left = mid + 1
            return func(n, left, right) # 递归  递归的入口
        elif n < lst[mid]:
            right = mid - 1
            # 深坑. 函数的返回值返回给调用者
            return func(n, left, right)    # 递归
        elif n == lst[mid]:
            print("找到了")
            return mid
            # return  # 通过return返回. 终止递归
    else:
        print("没有这个数") # 递归的出口
        return -1 # 1, 索引+ 2, 什么都不返回, None
# 找66, 左边界:0,  右边界是:len(lst) - 1
ret = func(70, 0, len(lst) - 1)
print(ret) # 不是None