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python进阶

廖雪峰 移动开发工程师
难度中级
时长 3小时33分
学习人数
综合评分9.20
566人评价 查看评价
9.6 内容实用
9.0 简洁易懂
9.0 逻辑清晰
  • 但 sorted()也是一个高阶函数,它可以接收一个比较函数来实现自定义排序,比较函数的定义是,传入两个待比较的元素 x, y,如果 x 应该排在 y 的前面,返回 -1,如果 x 应该排在 y 的后面,返回 1。如果 x 和 y 相等,返回 0。

  • filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list

  • reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值

  • map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。

  • myabs = lambda x: -x if x < 0 else x
    意思:如果x小于0 则返回-x 否则返回x
  • sorted这个高阶函数中传入自定义排序函数就可以实现忽略大小写排序。请用functools.partial把这个复杂调用变成一个简单的函数:

    参考代码:

    import functools
    sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))
    print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])


  • @performance只能打印秒,请给 @performace 增加一个参数,允许传入's'或'ms':

    参考代码:

    import time
    def performance(unit):
        def perf_decorator(f):
            def wrapper(*args, **kw):
                t1 = time.time()
                r = f(*args, **kw)
                t2 = time.time()
                t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)
                print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)
                return r
            return wrapper
        return perf_decorator
    
    @performance('ms')
    def factorial(n):
        return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
    print factorial(10)


  • s是指list里的一个元素而不是list列表, map会遍历所有元素,所以s[0]并不是指'adam'个元素,而是元素'adam'里的第一个元素a

  • map()函数是Python的内置高阶函数

    map()函数的作用(函数,list)

    并通过函数f依次作用在list的每个元素上

  • import time


    def performance(f):

        def fn(*args, **kw):

            t1 = time.time()

            t2 = time.time()

            print'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))

            return f(*args, **kw)

        return fn

    @performance

    def factorial(n):

        return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

    print factorial(10)




    不用再定义一个r

  • def calc_prod(lst):

        def lazy_prod():

            def f(x, y):

                return x * y

            return reduce(f, lst)

        return lazy_prod

    f = calc_prod([1, 2, 3, 4])

    print f()

     line5 没有1也可以

  • 请编写一个@performance,它可以打印出函数调用的时间。

    • 计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳,然后计算两个时间戳的差。

    • 参考代码:

      import time
      def performance(f):
          def fn(*args, **kw):
              t1 = time.time()
              r = f(*args, **kw)
              t2 = time.time()
              print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))
              return r
          return fn
      
      @performance
      def factorial(n):
          return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
      print factorial(10)


  • 利用匿名函数简化以下代码:

    def is_not_empty(s):
        return s and len(s.strip()) > 0
    filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

    参考代码:

    print filter(lambda s: s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])


  • # 希望一次返回3个函数,分别计算1x1,2x2,3x3:def count():
        fs = []
        for i in range(1, 4):
            def f():
                 return i*i
            fs.append(f)
        return fs
    
    f1, f2, f3 = count()

    实际结果全部都是 9(请自己动手验证)。返回闭包不能引用循环变量,请改写count()函数,让它正确返回能计算1x1、2x2、3x3的函数。

    def count():
        fs = []
        for i in range(1, 4):
            def f(j):
                def g():
                    return j*j
                return g
            r = f(i)
            fs.append(r)
        return fs
    f1, f2, f3 = count()
    print f1(), f2(), f3()


  • 请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数,即结果应该是:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

    import math
    def is_sqr(x):
        r = int(math.sqrt(x))
        return r*r==x
    print filter(is_sqr, range(1, 101))

    或者:

    import math
    def is_sqr(x):
        return math.sqrt(x) % 1.0 == 0
    print filter(is_sqr, range(1, 101))


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本课程是Python入门的后续课程 1、掌握Python编程的基础知识 2、掌握Python函数的编写 3、对面向对象编程有所了解更佳
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1、什么是函数式编程 2、Python的函数式编程特点 3、Python的模块 4、Python面向对象编程 5、Python强大的定制类
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