6.内置函数二

lambda匿名函数

为了解决一些简单的需求而设计的一句函数

def func(n):
    return n**n
print(func(10))

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

　　lambda表示的匿名函数,不需要用def来申声明,一句话就可以声明出一个函数

语法:

  函数名 = lambda 参数:返回值

注意:

    1.函数的参数可以有多个,多个参数之间用逗号隔开

    2.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

    3.返回值和正常的函数一样,可以是任意数据类型

匿名函数并不是说没有名字,这里前面的变量就是一个函数名,说他是匿名的原因是我们通过__name__查看的时候是没有名字的,统一都叫lambda,在调用的时候没有什么特别之处像正常的函数调用即可.

sorted()

  排序函数

  语法:sorted(lterable,key=None,reverse=False)

   lterable:可迭代对象

   key :排序规律(排序函数),在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传提给这个函数的参数,更加函数的运算结果进行排序

   reverse:是否是倒序,True:倒叙,Flase:正常

lst = [1,5,3,4,6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst) #[1, 5, 3, 4, 6]
print(lst2)#[1, 3, 4, 5, 6]

dic = {1:'A',3:'C',2:'B'}
print(sorted(dic)) #如果是字典返回排序后的key

　　和函数组合使用

lst = ["小钱","王麻子","宫本武藏","张三"]
def func(s):
    return len(s)
print(sorted(lst,key=func)) #['小钱', '张三', '王麻子', '宫本武藏']

　　和lambda组合使用

lst = ["小钱","王麻子","宫本武藏","张三"]

print(sorted(lst,key=lambda s : len(s))) #['小钱', '张三', '王麻子', '宫本武藏']

lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
       {"id":2, "name":'wusir', "age":16},
       {"id":3, "name":'taibai', "age":17}] 
# 按照年年龄对学⽣生信息进⾏行行排序
print(sorted(lst,key=lambda e:e["age"]))

filter()

筛选函数

语法:filter(function,lterable)

     function:用来筛选的函数,在filter中会自动的把iterable中的元素传提给function,然后根据function返回的True或者Falst来判断是否保留次项数据

   iterable:可迭代对象

lst = [1,2,3,4,5,6,7]
l1 = filter(lambda x:x%2==0,lst)
print(list(l1))

lst = [{"id":1, "name":'alex', "age":18},
       {"id":2, "name":'wusir', "age":16},
       {"id":3, "name":'taibai', "age":17}]

f1 = filter(lambda e:e["age"] > 16,lst) # 筛选年年龄⼤大于16的数据 
print(list(f1))

map()

映射函数

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

 计算列表中每一个元素的平方,返回新列表　

def func(e):
    return e*e
mp = map(func,[1,2,3,4,5])
print(mp)#<map object at 0x0000023661B31198>
print(list(mp))#[1, 4, 9, 16, 25]

改写成lambda

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

　计算两列表中相同位置的数据的和

lst = [1,2,3,4,5]
lst2 = [2,4,6,8,10]
print(list(map(lambda x,y:x+y,lst,lst2)))#[3, 6, 9, 12, 15]

递归

在函数中调用函数本身,就是递归

def func():
    print("我是谁")
    func()
func()
#会报错

　　在python中递归的深度最大是998

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

递归的应用:

我们可以使用递归来遍历各种树形结构, 比如我们的文件夹系统. 可以使用递归来遍历该文件夹中的所有文件

import os
def func(lujing,n):
    lst = os.listdir(lujing)
    for el in lst:
        path = os.path.join(lujing,el)
        print(path)
        if os.path.isdir(path):
            print("\t"*n,el)
            func(path,n+1)
        else:
            print("\t"*n,el)
func("d:/",0)
print(os.path)

二分查找

 二分查找每一次能够排除掉一半的数据,查找的效率非常高,但是局部限制性比较大,必须是有序列表才能使用二分法查找

 要求:查找序列必须是有序序列

lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
n = 567
left = 0
right = len(lst)-1
count = 1
while left <=right:
    middle = (left+right) //2
    if n < lst[middle]:
        right = middle - 1
    elif n > lst[middle]:
        left = middle +1
    else:
        print(count)
        print(middle)
        break
    count +=1
else:
    print("不存在")

#普通递归版二分法
def binary_search(n,left,right):
    if left <= right:
        middle = (left+right)//2
        if n < lst[middle]:
            right = middle - 1
        elif n > lst[middle]:
            left = middle + 1
        else:
            return middle
        return binary_search(n,left,right)
    else:
        return -1
print(binary_search(567,0,len(lst) - 1))

# 另类二分法,很难计算位置
def binary_search(lst,target):
    left = 0
    right = len(lst) -1
    if left > right:
        print("不在这里")
    middle = (left - right)//2
    if target < lst[middle]:
        return binary_search(lst[:middle],target)
    elif target > lst[middle]:
        return binary_search(lst[middle+1:],target)
    else:
        print("在这里")
binary_search(lst,567)