Python全栈迭代器和高阶函数怎么使用

本篇内容介绍了"Python全栈迭代器和高阶函数怎么使用"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1. lambda表达式

# ### 匿名函数 : lambda表达式"""概念: 用一句话来表达只有返回值的函数语法: lambda 参数 : 返回值特点: 简洁,高效"""# (1) 无参的lambda表达式 def func():        return "文哥是个帅哥"# 改造func = lambda : "文哥是个帅哥"print(  func()  )# (2) 有参的lambda表达式def func(n):        return id(n)# 改造func = lambda n : id(n)print( func(100) )# (3) 带有判断条件的lambda表达式 def func(n):        if n % 2 == 0:                return "偶数"        else:                return "奇数"# 改造func = lambda n : "偶数" if n % 2 == 0 else "奇数"print( func(44) )# 三元运算符"""语法: 真值 if 条件表达式 else 假值如果条件表达式成立为True , 返回if前面的真值,反之,返回else后面的假值"""n = 13res = "偶数" if n % 2 == 0 else "奇数"print(res)# 小练习 : 比较两者之间的最大值进行返回def func(x,y):        if x > y:                return x        else:                return y# 改造func = lambda x,y : x if x>y else yprint(  func(40,30)  )

2. locals和globals

# ### locals 与 globals 使用 (了解)# 一.locals 获取当前作用域所有的变量# 1.全局空间"""locals 在函数外 , 获取的是打印之前所有的全局变量locals 在函数内 , 获取的是调用之前所有的局部变量""""""def func():        a1 = 1        b2 = 2a = 1b = 2res = locals()c = 3print(res)d = 4"""# 2.局部空间"""a = 1b = 2def func():        a1 = 1        b2 = 2        res = locals()        c3 = 3        print(res)        d4 = 4c = 3func()d = 4"""# 二.globals 只获取全局空间的全局变量"""globals 在函数外 , 获取的是打印之前所有的全局变量globals 在函数内 , 获取的是调用之前所有的全局变量"""# 1. 全局空间"""def func():        a1 = 1        b2 = 2a = 1b = 2res = globals()c = 3print(res)d = 4"""# 2.局部空间"""a = 1b = 2def func():        a1 = 1        b2 = 2        res = globals()        c3 = 3        print(res)        d4 = 4c = 3 func() globals()d = 4"""# ### globals  返回的是内置系统的全局字典"""dic = globals()print(dic)# 通过字符串可以创建全局变量dic["wangwen"] = "18岁"print(wangwen)"""# 批量创建全局变量def func():        dic = globals()        for i in range(1,5):                # 批量在dic当中添加键值对,以创建全局变量                dic[ "a%d" % (i) ] = i                 """                dic["a1"] = 1                dic["a2"] = 2                dic["a3"] = 3                dic["a4"] = 4                """func()print(a1,a2,a3,a4)

3. 迭代器

# ### 迭代器"""迭代器:        能被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator  迭代器是对象)概念:        迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果而继续的，        单纯的重复并不是迭代  特征:        并不依赖索引,而通过next指针(内存地址寻址)迭代所有数据,一次只取一个值,        而不是一股脑的把所有数据放进内存.大大节省空间,"""# 一.可迭代对象setvar = {"王同培","马春配","赵万里","赵沈阳"}# 获取当前对象的内置成员lst = dir(setvar)print(lst)# 判断是否是可迭代对象res = "__iter__" in lstprint(res)# for i in setvar:        # print(i)# 二.迭代器"""for循环之所以可以遍历所有的数据,是因为底层使用了迭代器,通过地址寻址的方式,一个一个的找数据;可迭代对象 -> 迭代器  实际上就是从不能够被next直接调用 -> 可以被next指针直接调用的过程如果是可迭代对象 -> 不一定是迭代器如果是迭代器     -> 一定是可迭代对象"""# 1.如何创建一个迭代器setvar = {"王同培","马春配","赵万里","赵沈阳"}it = iter(setvar)print(it)# 2.如何判断一个迭代器print(dir(it))res = "__iter__" in dir(it)  and "__next__" in dir(it)print(res)# 3.如何调用一个迭代器"""next是单向不可逆的过程,一条路走到黑"""res = next(it)print(res)res = next(it)print(res)res = next(it)print(res)res = next(it)print(res)# res = next(it)# print(res)# 4.重置迭代器it = iter(setvar)print(  it.__next__()  )print(  it.__next__()  )print(  it.__next__()  )print(  it.__next__()  )# 5.调用迭代器的其他方法# 1 forit = iter(setvar)for i  in  it:        print(i)print("<======>")# 2 for + nextit = iter(setvar)for i in range(2):        print( next(it) )print( next(it) )print( next(it) )# print( next(it) ) error  超出了寻址范围# 6.判断迭代器/可迭代对象的其他方法# 从...模块 引入...内容from collections import Iterator, Iterable"""Iterator 迭代器 Iterable 可迭代的对象"""res = isinstance(it,Iterator)print(res)res = isinstance(it,Iterable)print(res)# 7.range是迭代器么?print(isinstance(range(10),Iterator)) # Falseprint(isinstance(range(10),Iterable)) # True# 变成迭代器it = range(10).__iter__()print(isinstance(it,Iterator)) # Trueprint(isinstance(it,Iterable)) # True# 调用it# nextres = next(it)print(res)res = next(it)print(res)print("<=====>")# for + next for i in range(3):        print(next(it))print("<=====>")# forfor i in it:        print(i)

小提示：

可迭代对象到迭代器就是一个不能被next直接调用到能被next直接调用的过程for循环底层能表里无序的数据就是通过迭代器来实现的

4. map高阶函数

# ### 高阶函数 : 能够把函数当成参数传递的就是高阶函数 (map ,filter ,reduce , sorted)# map"""map(func,iterable)功能: 处理数据        把iterable中的数据一个一个拿出来,扔到func做处理,通过调用迭代器来获取返回值参数:        func : 函数(内置函数,自定义函数)        iterable : 可迭代性对象 (容器类型数据,range对象,迭代器)返回值:        迭代器"""# (1) 把列表中的元素都变成整型lst = ["1","2","3","4"]lst_new = []for i in lst:        lst_new.append(int(i))print(lst_new)# 用map改写from collections import Iterator,Iterableit = map(int,lst)print(isinstance(it,Iterator))"""代码解析:        第一次调用迭代器                先把列表中的第一个元素"1"拿出来扔到int中做强转,变成整型1返回出来        第二次调用迭代器                先把列表中的第一个元素"2"拿出来扔到int中做强转,变成整型2返回出来        第三次调用迭代器                先把列表中的第一个元素"3"拿出来扔到int中做强转,变成整型3返回出来        第四次调用迭代器                先把列表中的第一个元素"4"拿出来扔到int中做强转,变成整型4返回出来"""# 1.调用迭代器 nextprint(next(it))print(next(it))print(next(it))print(next(it))# print(next(it)) error# 2.调用迭代器 forprint("<======>")it = map(int,lst)for i in it:        print(i)# 3.调用迭代器 for + nextprint("<======>")it = map(int,lst)for i in range(3):        print(next(it))# 4.强转迭代器 => 列表it = map(int,lst)print(list(it))# (2) [1,2,3,4] => [2,8,24,64]# print(1 * 2 ** 1)# print(2 * 2 ** 2)# print(3 * 2 ** 3)# print(4 * 2 ** 4)# 1 << 1# 2 << 2# 3 << 3# 4 << 4lst = [1,2,3,4]lst_new = []for i in lst:        lst_new.append(i << i)print(lst_new)# map改写def func(n):        print(1111)        return n << nit = map(func,lst)print(list(it))"""只有在调用迭代器的时候,才会真正触发map函数中的所有内容;不调用不触发;强转迭代器时,把可以调用的所有数据都放到列表中第一次调用时:        把1拿出来,扔func当中做处理,返回2,第二次调用时:        把2拿出来,扔func当中做处理,返回8,第三次调用时:        把3拿出来,扔func当中做处理,返回24,第四次调用时:        把4拿出来,扔func当中做处理,返回64,到此列表[2,8,24,64]注意点:形参和返回值必须写;"""        # (3) 给你一个列表["a","b","c"] => [97,98,99]# 字典的键值翻转操作dic = {97:"a",98:"b",99:"c"}dic_new = {}for k,v in dic.items():        # print(k,v) # 97 a | 98 b | 99 c        dic_new[v] = k # dic_new["a"] = 97print(dic_new)lst = ["a","b","c"]lst_new = []for i in lst:        lst_new.append(dic_new[i])print(lst_new)# map改写print("<========================>")lst = ["a","b","c"]lst = ["c","b","a"]lst = ("c","b","a")# func 实现字典的翻转,通过给与a,b,c三个键,得到对应的ascii码,通过list强转得到列表def func(n):        print(n)        dic = {97:"a",98:"b",99:"c"}        dic_new = {}        for k,v in dic.items():                dic_new[v] = k         print(dic_new) # {'a': 97, 'b': 98, 'c': 99}        return dic_new[n]                it = map(func,lst)print(list(it))

5. reduce高阶函数

# ### reduce """reduce(func,iterable)功能: 计算数据        把iterable中的前两个数据扔到func函数中做计算,把计算的结果和iterable中第三个值在继续扔到func中做计算        以此类推 ...         最后返回计算的结果 参数:         func: 自定义函数        iterable : 可迭代对象 (容器类型数据 range对象 迭代器)返回值:        计算的结果"""# (1) [7,7,5,8] => 7758lst = [7,7,5,8]# 方法一strvar = ""for i in lst:        strvar += str(i)res = int(strvar)print(res , type(res))# 方法二"""7 * 10 + 7 = 7777 * 10 + 5 = 775775 * 10 + 8 = 7758"""# 1.先变成迭代器it = iter(lst)# 2.取出两个值num1 = next(it)num2 = next(it)print(num1,num2)# 做计算total = num1 * 10 + num2print(total) # 77# 3.把计算的结果在和剩下的数据做计算for num in it:        total = total * 10 + num# 4.返回最后的结果print(total , type(total))print("<==========>")# reduce改写'''从...functools模块, 引入 .. reduce方法'''from functools import reducelst = [7,7,5,8]def func(x,y):        # print(x,y)        return x * 10 + yres = reduce(func,lst)print(res)# 使用lambda 进行改造print(reduce(lambda x,y: x*10 + y,lst))# (2) "123" => 123 不使用int的情况下实现该操作;strvar = "123"def func(x,y):        return x * 10 + y# 把字符串"123" 处理成数字的123def func2(n):        # dic = {"0":0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,"5":5,"6":6,"7":7,"8":8,"9":9}        dic = {}        for i in range(10):                dic[str(i)] = i               return dic[n]it = map(func2,strvar)# res = reduce(func,it)# print(res,type(res))# 简写print(reduce(lambda x,y: x*10 + y,it))

6. filter高阶函数

# ### filter"""filter(func,iterable)功能: 过滤数据        在自定义的函数中,                如果返回True, 该数据保留                如果返回False,该数据舍弃                         参数:        func: 自定义函数        iterable : 可迭代对象 (容器类型数据 range对象 迭代器)返回值:        迭代器"""# 1.只要列表中所有的偶数lst = [1,2,34,5,65,6,56,7,56,756,7567,11]lst_new = []for i in lst:        if i % 2 == 0 :                lst_new.append(i)print(lst_new)# filter改写def func(n):        if n % 2 == 0:                return True        else:                return Falseit = filter(func,lst)print(list(it))# 使用lambda 改写it = filter(lambda n :True if n % 2 == 0 else False , lst)print(list(it))print(list(filter(lambda n :True if n % 2 == 0 else False , lst)))

7. sorted高阶函数

# ### sorted"""sorted(iterable,key=函数,reverse=False)功能:排序数据参数:        iterable : 可迭代对象 (容器类型数据 range对象 迭代器)        key      : 指定函数(自定义/内置)        reverse  : 是否倒序返回值:        列表"""tup = (-90,89,78,3)# 1.从小到大res = sorted(tup)print(res,type(res))# 2.从大到小res = sorted(tup,reverse = True)print(res,type(res))# 3.按照绝对值进行排序tup = (-90,-100,1,2)res = sorted(tup,key=abs)print(res)"""1 => abs(1) => 12 => abs(2) => 2-90 => abs(-90) => 90-100 => abs(-100) => 100"""# 4.按照自定义函数进行排序tup = (19,23,42,87)"""42 % 10 2 => 4223 % 10 3 => 2387 % 10 7 => 8719 % 10 9 => 19"""def func(n):        print(n)        return n % 10lst = sorted(tup,key = func)print(lst)# 5.任意的容器类型数据都可以通过sorted排序container = "abc"container = [1,2,3]container = (1,2,3)container = {"你好","王文","你真帅"}container = {"caixukun","xiaozhan","zhaoshenyang","wangyibo"}container = {"ww":"英俊帅气","zxy":"猥琐抠脚","zwl":"斯文败类"} # 排的是字典的键print(sorted(container))"""# 总结:sorted (推荐使用sorted)        (1) 可以排序所有的容器类型数据        (2) 返回一个新的列表sort        (1) 只能排序列表        (2) 基于原来的列表进行排序"""

8. 小练习

# 1.用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成 leader ,比方alex_leadername = ['oldboy', 'alex', 'wusir']"""it = map(lambda n : n+"_leader",name)print(list(it))"""# 2.用map来处理下述 listvar ,要求得到新列表,每个元素名字加后面加_leaderlistvar = [{'name':'alex'},{'name':'wusir'}]def func(n):        # print(n)        # n["name"] + "_leader"        # 方法一        # return n["name"] + "_leader"        # 方法二        n["name"] += "_leader"        return nit = map(func,listvar)print(list(it))# 3.用filter来处理,得到股票价格大于20的股票名字shares={         'IBM':36.6,         'Lenovo':23.2,      'oldboy':21.2,        'ocean':10.2,        }# 方法一def func(n):        if shares[n] > 20:                return True        else:                return False# 方法二def func(n):        if shares[n] > 20:                return True# 方法三def func(n):        return shares[n] > 20it = filter(func,shares)print(list(it))# 方法四print(list(filter(lambda n : shares[n] > 20,shares)))# 4.有下面字典:portfolio=[        {'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},        {'name':'AAPL','shares':20,'price':54.0},        {'name':'FB','shares':200,'price':21.09},        {'name':'HPQ','shares':35,'price':31.75},        {'name':'YHOO','shares':45,'price':16.35},        {'name':'ACME','shares':75,'price':115.65}]# a.获取购买每只股票的总价格(乘积),迭代器中[9110.0, 1080.0 ,......]def func(n):        return n["shares"] * n["price"]it = map(func,portfolio)print(list(it))# lambdaprint(list(map(lambda n : n["shares"] * n["price"] ,portfolio)))# b.用filter过滤出price大于100的股票。def func(n):        if n["price"] > 100:                return Trueit = filter(func,portfolio)print(list(it))# 方法二print(list(filter(lambda n : n["price"] > 100 , portfolio )))# 5.将listvar 按照列表中的每个字典的values大小进行排序,形成一个新的列表。listvar = [        {'sales_volumn': 0},        {'sales_volumn': 108},        {'sales_volumn': 337},        {'sales_volumn': 475},        {'sales_volumn': 396},        {'sales_volumn': 172},        {'sales_volumn': 9},        {'sales_volumn': 58},        {'sales_volumn': 272},        {'sales_volumn': 456},        {'sales_volumn': 440},        {'sales_volumn': 239}]def func(n):        return n["sales_volumn"]lst = sorted(listvar,key=func)print(lst)# 方法二print(sorted(listvar,key=lambda n : n["sales_volumn"]))

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