Python中的五个神仙级函数

1.引言

在本文中，我们用代码详细说明了Python中超实用的5个函数的重要作用。

这些函数虽然简单，但却是Python中功能最强大的函数。

Python有许多库和内置函数,理解并正确使用这些函数有助于帮助我们进行高效地编程。

2. Lambda 函数

Lambda函数是Python中功能最强大的函数之一,它有时也被称之为匿名函数.

它之所以被称为匿名函数，是因为我们可以实例化和声明一个没有名字的函数。如果要执行单个操作，使用lambda函数替代传统函数非常有用。Lambda与普通函数类似，只是它只能返回一个表达式。

接下来我们使用Lambda函数来求表达式 (a+b)^2的值

代码如下:

answer = lambda a, b: a**2 + b**2 + 2*a*b
print(answer(3, 6))

注意点如下:

• Lambda函数的语法为: lambda arguments: expression
• Lambda函数不需要函数名字，返回使用Lambda关键字的语句。
• 请注意，上述Lambda函数使用变量answer来调用。
• 我们也可以在其他函数中使用Lambda函数。
• Lambda与普通函数类似，只是它只能返回一个表达式。

3. Map 函数

Map是程序员用来简化程序的Python内置函数,此函数可以在不使用任何循环的情况下对所有指定的元素进行迭代。

接下来我们使用Map函数来对两个list相应元素求和并生成新的list

def add_list(a,b):
	return a+b
output = list(map(add_list,[2,6,3],[3,4,5]))
print(output)

注意点如下:

• Map函数的语法为: map(function,iterables)
• 上述例子中,我们自定义的函数 add_list 的功能是对两个变量进行求和
• 上述例子运行的结果为另一个list [5, 10, 8]
• 如果我们想要探索更多map函数的功能，我们可以使用lambda替换上述函数，当然我们也可以不只是针对list操作,也可以对tuple和set进行操作。

4. Filter 函数

Filter是Python中的另一个内置函数，当需要区分其他类型的数据时，这个函数非常有用。Filter函数经常用于根据特定过滤条件来提取数据。

def is_positive(a):
	return a>0
output = list(filter(is_positive,[1,-2,3,-4,5,6]))
print(output)

注意点如下:

• Filter函数的语法为: filter(function,iterable)
• 上述自定义的函数必须要求返回bool型的值
• Filter函数只返回满足自定义函数返回值为真的那些元素
• 上述例子的返回值为 [1,3,5,6]

5. Zip 函数

zip 是Python中另一个内置函数，主要用于从数据库的不同列中提取数据并将其更组合为元组。

user_id = ["12121","56161","33287","23244"]
user_name = ["Mick","John","Tessa","Nick"]
user_info = list(zip(user_name,user_id))
print(user_info)

注意点如下:

• Zip函数的语法为: zip(*iterables)
• 该函数主要作用为将两个给定的列表组合成一个元组。
• 上述例子的输出为[(‘Mick’, ‘12121’), (‘John’, ‘56161’), (‘Tessa’, ‘33287’), (‘Nick’, ‘23244’)] 

6. Reduce 函数

当需要对给定列表中的所有元素使用相同的操作时使用Reduce函数。

代码如下：

import functools
def sum_two_elements(a,b):
    return a+b

numbers = [6,2,1,3,4]
result = functools.reduce(sum_two_elements, numbers)
print(result)

注意点如下:

Reduce 函数的语法为: functools.reduce(function, iterable)Reduce 函数不是Python内置函数，使用该函数时需要导入functools 模块上述代码的输出为16，实现对list所有元素求和的功能 7. 总结

本文重点介绍了Python中一些功能强大的内置函数，通过这些函数可以极大的提升我们编码效率，并给出了相应的代码示例。

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!