python函数式编程一

一、`python`中`or`和`and`的使用

1、使用方式

result = a or b
result = a and b
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2、or计算规则
- 当a为真的时候就直接返回a的值,否则返回b的值
3、and计算规则
- 当a为真的时候返回b,当a为假的时候返回a
4、python为False的值
- None
- False
- 0
- ''/()/[]
- {}

二、`python`中的三木运算

1、格式

result = 条件为真时返回的结果 if 条件 else 条件为假返回结果
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2、使用案例

result = '我是真的' if True else '我是假的'
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三、`python`中函数的定义方式

1、常规函数定义方式

def 函数名(参数):
	pass
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2、lambda函数

赋值接收的变量 = lambda 参数列表...: 函数返回值
f = lambda x, y: x + y
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四、函数传参的几种形式

1、无参函数
```
def foo():
	pass
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```

2、固定参数(形参与实参一一对应)

def foo(name, age, gender):
	pass

if __name__ == '__main__':
	foo('张三', 20, '男')
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3、可变参数(python中习惯使用关键词*args来表示)

在函数体中接收的是一个tuple元祖
```
def foo(*args):
	print(args)

if __name__ == '__main__':
	foo(1,2,3,4,5)
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```

4、关键字参数(python中习惯使用关键词**kwargs来表示)

关键字参数传递到函数中是以dict的方式展示

def bar(**kwargs):
    print(type(kwargs))
    print(kwargs)

if __name__ == '__main__':
    bar(name='张三', gender='男', age=20)

# <class 'dict'>
#{'name': '张三', 'gender': '男', 'age': 20}
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5、固定参数、可变参数、关键字参数混合使用

原理
- 1.先会把实参不能少于形参固定参数的个数(少于会直接报错)
- 2.把实参优先给固定参数,多余的给可变参数
- 3.如果使用了关键词传递的参数就是关键字参数中
```
def test(name, age, *args, **kwargs):
    print(name, age)
    print(args)
    print(kwargs)

if __name__ == '__main__':
    test(1, 2, 3, 4, 5, address='广东', mobile = '110')
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```

6、默认参数

def test(name, age=20):
    print(name, age)

if __name__ == '__main__':
    test('哈哈')
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五、函数的返回值

1、如果没指定函数返回就返回None
2、函数使用return的返回值只有一个
3、如果一个函数可以返回一个列表、元祖、字典
4、函数可以使用yield返回多个值

六、`python`中常见的内置函数

1、map函数(遍历可迭代对象返回一个可迭代对象)

使用格式
```
map(函数, iterable...)
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```

使用案例

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

result1 = map(lambda x: x ** 2, list1)
print(list(result1))

result2 = map(lambda x, y: x + y, list1, list2)
print(list(result2))

tuple1 = (1, 2, 3, 4)
print(list(map(lambda x: x ** 2, tuple1)))
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2、filter函数(过滤数据)

使用格式

filter(函数, iterable...)
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使用案例

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, list1)))
print([x for x in list1 if x % 2 == 0])
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过滤数据推荐使用列表推导式

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
print([x for x in list1 if x % 2 == 0])
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3、reduce函数(连续计算)注意需要先导包

1、定义格式

from functools import reduce

result = reduce(函数, iterable, 初始化值)
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2、使用案例

from functools import reduce

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    result = reduce(lambda x, y: x + y, list1)
    print(result)
    result2 = reduce(lambda x, y: str(x) + str(y), list1, '==')
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4、sorted排序函数

列表排序

sorted([36, 6, -12, 9, -22])  列表排序
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字符排序

sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])  #字符串排序，按照ASCII的大小排序
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逆向排序(相当于先升序排序后,然后在反向)

sorted([36, 6, -12, 9, -22], reverse=True)
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添加函数排序使用关键参数key(注意这个地方的函数只能传递一个参数的函数)

L = [{1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]
print(sorted(L, key=lambda x: len(x)))
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key函数需要传递多个函数的时候

from functools import cmp_to_key

if __name__ == "__main__":
    L = [{1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]
    print(sorted(L, key=cmp_to_key(lambda x, y: x[1] > y[1])))
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元祖、字典使用排序

a = [('b', 2), ('a', 1), ('c', 0)]
print(sorted(a, key=lambda x: x[0]))
print(sorted(a, key=lambda x: x[1]))

b = [{'city': '深圳', 'tem': 40}, {'city': '广州', 'tem': 30}]
print(sorted(b, key=lambda x: x['tem']))
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七、更多关于作者文章请访问

一、python中or和and的使用

二、python中的三木运算

三、python中函数的定义方式