這期內容當中小編將會給大家帶來有關Python中有哪些常用的高級函數，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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lambda

它們在其他語言中也被稱為匿名函數。如果你不想在程序中對一個函數使用兩次，你也許會想用lambda表達式，它們和普通的函數完全一樣。

lambda argument: manipulate(argument)

lambda 參數:操作(參數)

add = lambda x, y: x + y

print(add(3, 5))
# Output: 8

a = [(1, 2), (4, 1), (9, 10), (13, -3)]

def f(x):
    return x[1]

# a.sort(key=f)
a.sort(key=lambda x: x[1])

print(a)
# Output: [(13, -3), (4, 1), (1, 2), (9, 10)]

sorted

sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

從 iterable 中的 item 中返回一個新的排序列表。

有兩個可選參數，必須將其指定為關鍵字參數。

key 指定一個帶有一個參數的函數，用于從每個列表元素中提取比較鍵：key=str.lower。默認值是 None（直接比較元素）。

reverse 是一個布爾值。如果設置為 True，那么列表元素按照每個比較被顛倒的順序進行排序。

內置的 sorted() 函數排序是穩定的。如果確保不會更改比較相等的元素的相對順序，則排序是穩定的 。

三元表達式

三元運算符通常在Python里被稱為條件表達式，這些表達式基于真(true)/假(false)的條件判斷.

它允許用簡單的一行快速判斷，而不是使用復雜的多行if語句。 這在大多數時候非常有用，而且可以使代碼簡單可維護。

# 如果條件為真，返回真 否則返回假
condition_is_true if condition else condition_is_false

if condition:
    result = condition_is_true
else:
    result = condition_is_false

map

map(function, iterable, ...)

返回一個將 function 應用于每個 iterable item 的迭代器，從而產生結果。如果傳遞額外的 iterable 參數，function 必須采用多個參數并應用于并行所有迭代中的項目。使用多個迭代器時，當最短迭代器耗盡時，迭代器停止。

In [54]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

In [55]: list2 = [4, 3, 7, 1, 9]

In [56]: list(map(str, list1))
Out[56]: ['1', '2', '3', '4', '5', '6']

In [57]: list(map(lambda x, y: x+y, list1, list2))
Out[57]: [5, 5, 10, 5, 14]

enumerate

enumerate( iterable, start=0)

返回一個枚舉對象。 iterable 必須是一個序列，一個迭代器或其他支持迭代的對象。由 enumerate() 返回的迭代器的 __next__() 方法返回一個元組，該元組包含一個計數（從 start 開始，默認值為 0）以及遍歷迭代獲得的值。

>>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1))
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

zip

zip(*iterables)

制作一個迭代器，用于聚合來自每個迭代器的元素。

返回元組的迭代器，其中第 i 個元組包含來自每個參數序列或迭代的第 i 個元素。當最短的輸入迭代耗盡時，迭代器停止。使用單個迭代參數，它將返回 1 元組的迭代器。沒有參數，它返回一個空的迭代器。

與 * 操作符一起使用 zip() 可用于解壓縮列表：

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> zipped = zip(x, y)
>>> list(zipped)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> x2, y2 = zip(*zip(x, y))
>>> x == list(x2) and y == list(y2)
True

data = zip(list1, list2)
data = sorted(data)
list1, list2 = map(lambda t: list(t), zip(*data))

filter

filter(function, iterable)

用那些 function 返回 true 的 iterable 元素構造一個迭代器。iterable 可以是序列，支持迭代的容器或迭代器。如果 function 為 None，則假定標識函數為 false，即為 false 的所有元素都被刪除。

# 過濾0-10之間的偶數
In [8]: list(filter(lambda x: x%2==0, range(10)))
Out[8]: [0, 2, 4, 6, 8]

reduce

reduce函數的用法和map很類似,也是一個函數f和一個list,但是函數的入口參數一定要是兩個，reduce也是對每個元素進行反復調用，最后返回最終的值，而map是返回一個list

上述就是小編為大家分享的Python中有哪些常用的高級函數了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道。

當前名稱：Python中有哪些常用的高級函數
網址分享：http://vcdvsql.cn/article12/jhiodc.html

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