一 特殊函數
１ map
函數map()需要一個函數或者幾個序列做參數（通常是一個）， 對于序列的每個元素作為函數的參數， 所有的返回值產生一個新的序列作為map的返回值
比如，想要將一個字符串鏈表轉化成數字鏈表
lst = ["1", "2", "3", "4", "5"]
nums = map(int, lst) # [1, 2, 3, 4, 5]
可以對兩個參數的函數使用map:
def add(x, y):
return x + y
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [6, 7, 8, 9, 10]
lst_sum = map(add, lst1, lst2)
這個函數可以有任意多參數，map的后面的參數要跟相應多的序列即可
map.png
２ reduce
可以使用 reduce()來把一個序列減少成一個值 第一個參數是函數，這個函數首先作用于序列的第一個和第二個元素， 然后用返回的值繼續和序列的第三個元素執行這個函數。。。 直到剩下一個值，作為reduce的返回值
例如，求0到9的和:
reduce(lambda x, y: x+y, range(10))
reduce.png
3 filter
`
可以使用filter()來生成一個序列的子集
比如，獲取0到100的所有奇數:
nums = range(0,101) # [0, 1, ... 100]
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
odd_nums = filter(is_odd, nums) # [1, 3, 5, ... 99]
filter()函數還可以刪除集合中的所有空值
lst = ["1", "2", "3", "4", "5", None, {}, [], ()]
print filter(None, lst)
`
filter.png
4 apply
在python中函數是對象 你可以像操作數和字符串一樣操作它們(把它們存在變量中等等) 有時你有一個函數對象，你想把程序中生成的一個序列作為參數傳給這個函數:
例如，
args = [1, 1]
two = apply(lambda x, y: x + y, args) # == 2
之所以我們不經常用 apply() ,一般可以這么做:
args = [1, 1]
foo = lambda x, y: x+y
foo(*args)
5 關鍵字lambda
lambda語句聲明了一個匿名的函數， 很多時候我們在reduce，map等函數中使用的函數只使用了一次 這些函數可以被簡潔地聲明為匿名函數
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [6, 7, 8, 9, 10]
lst_elementwise_sum = map(lambda x, y: x + y, lst1, lst2)
lst1_sum = reduce(lambda x, y: x + y, lst1)
nums = range(101)
odd_nums = filter(lambda x: x % 2 == 1, nums)
仍然可以在lambda函數中使用這個匿名函數外定義的變量,這叫做“詞法范圍”(lexical scoping)
a = 1
add_a = lambda x: x + a
b = add_a(10) # b == 11
6 裝飾器
二 python中內置函數
built-in_functions.png
引用
python使用慣例
