新知識(shí)點(diǎn)：Python里面有幾個(gè)有趣的函數(shù)

眾所周知，python功能強(qiáng)大、語法靈活，這些得益于其豐富而強(qiáng)大的庫。除了眾多第三方庫和方法函數(shù)，python自帶的很多函數(shù)也非常有趣，用起來稱得上優(yōu)雅。

今天主要是分享5個(gè)python內(nèi)置的小函數(shù)，都是個(gè)人覺得強(qiáng)大而精致的幾個(gè)函數(shù)。不是高深的知識(shí)，純粹因?yàn)橛X得好用而分享。

很多語言都有匿名函數(shù)，python的匿名函數(shù)寫作lambda，當(dāng)需要實(shí)現(xiàn)一定功能而又不想“大張旗鼓”的def一個(gè)函數(shù)時(shí)，lambda就是最優(yōu)的選擇。

其語法格式一般是這樣的：

lambda x:x**2 
# (x)>

也可以將它賦值給一個(gè)變量，由于python中一切皆對(duì)象，所以后續(xù)程序中就可以用該變量調(diào)用這個(gè)匿名函數(shù)。

f = lambda x:x**2 
f(2) 
# 4

當(dāng)然，這里其實(shí)沒必要應(yīng)用lambda來實(shí)現(xiàn)，因?yàn)榧热灰@式調(diào)用，還不如干脆直接寫個(gè)明確的函數(shù)罷了。lambda函數(shù)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景在于該匿名函數(shù)作為另一個(gè)函數(shù)的參數(shù)傳遞時(shí)，應(yīng)用就比較合適了，例如，將lambda作為sort()函數(shù)的key參數(shù)，就可以實(shí)現(xiàn)特定功能的排序。

dyct = {'a':2, 'b':1, 'c':5} 
sorted(dyct.items(), key = lambda x:x[1]) 
# [('b', 1), ('a', 2), ('c', 5)]

zip函數(shù)人如其名，是打包或者解包的函數(shù)，接受2個(gè)以上可迭代變量，輸出對(duì)應(yīng)位置組成元組后的迭代類型。例如：

a = ['a', 'b', 'c'] 
b = (4, 5, 6) 
zip(a,b) 
#  
list(zip(a,b)) 
# [('a', 4), ('b', 5), ('c', 6)] 
tuple(zip(a,b)) 
# (('a', 4), ('b', 5), ('c', 6))

也可以接受多于2個(gè)輸入可迭代變量，而且如果各迭代變量長(zhǎng)度不一致也不會(huì)報(bào)錯(cuò)，只是此時(shí)返回迭代變量取決于輸入總長(zhǎng)度最短的一個(gè)。例如：

a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] 
b = (4, 5, 6, 7) 
c = [True, False, True] 
list(zip(a,b,c)) 
# (('a', 4, True), ('b', 5, False), ('c', 6, True))

與zip打包相對(duì)應(yīng)的用法是解包，即對(duì)一個(gè)打包形式的元素進(jìn)行依次解包，并返回多個(gè)新的列表。例如：

aZip = (('a', 4, True), ('b', 5, False), ('c', 6, True)) 
a, b, c = zip(*aZip) 
# a:('a', 'b', 'c') 
# b:(4, 5, 6) 
# c:(True, False, True)

map函數(shù)也正如其取名一樣，是一個(gè)將接受的迭代變量依次經(jīng)過某種映射，并輸出映射后的迭代變量。例如，如果對(duì)列表中的某個(gè)變量依次完成求值，并返回一個(gè)新的列表，則可以應(yīng)用map：

a = [1, 2, 3, 4] 
map(str, a) 
#list(map(str, a)) 
# ['1', '2', '3', '4']

這是map函數(shù)的一個(gè)典型用法：接受2個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)(上例中是str()函數(shù))是一個(gè)要作用的函數(shù)，第二個(gè)參數(shù)是可迭代變量。

當(dāng)?shù)谝粋€(gè)函數(shù)的參數(shù)是是一個(gè)多變量函數(shù)時(shí)，map也可以接受更多的參數(shù)。例如：

a = [1, 2, 3, 4] 
b = [2, 2, 3, 3] 
list(map(lambda x, y:x**y, a, b)) 
# [1, 4, 27, 64]

與zip函數(shù)中類似，當(dāng)map里的函數(shù)參數(shù)長(zhǎng)度不匹配時(shí)并不會(huì)報(bào)錯(cuò)，只是輸出結(jié)果將由最短的決定：

a = [1, 2, 3, 4] 
b = [2, 2] 
list(map(lambda x, y:x**y, a, b)) 
# [1, 4]

與map函數(shù)類似，filter函數(shù)也接受一個(gè)函數(shù)及其變量作為參數(shù)，只是要求這個(gè)函數(shù)的返回結(jié)果是bool型，并用這個(gè)bool的結(jié)果決定輸出的取舍問題。例如需要對(duì)一個(gè)輸入列表過濾，要求保留3的倍數(shù)：

a = range(10) 
filter(lambda x:x%3==0, a) 
#  
list(filter(lambda x:x%3==0, a)) 
# [0, 3, 6, 9]

這里需注意，當(dāng)filter的第一個(gè)函數(shù)返回值不是bool型時(shí)不會(huì)報(bào)錯(cuò)，只是它會(huì)轉(zhuǎn)化為bool型判斷，如果判斷結(jié)果不是False(python中會(huì)判為False的變量包括0、None、[]等等)，則會(huì)將其輸出，否則過濾掉：

a = range(10) 
list(filter(lambda x:x%3, a)) 
# [1, 2, 4, 5, 7, 8]

map和filter函數(shù)都是多入多出型，實(shí)質(zhì)上是完成了特定的變換或篩選。reduce則是歸約函數(shù)，將一系列輸入變量經(jīng)過特定的函數(shù)后轉(zhuǎn)化為一個(gè)結(jié)果輸出。不過可能是由于應(yīng)用場(chǎng)景有限的原因，reduce在python3中已不再是全局調(diào)用函數(shù)，必須要從functools包中導(dǎo)入方可使用：

from functools import reduce 
a = range(5) 
reduce(lambda x, y: x+y, a) 
# 10

reduce函數(shù)還可以接受一個(gè)可選的初始值作為參數(shù)。應(yīng)用reduce函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)很多小trick，就看能不能想的到用的出：

from functools import reduce 
s = 'abcdefg' 
reduce(lambda x, y: y+x, s, 'AA') 
# 'gfedcbaAA'

當(dāng)然，盡管幾個(gè)函數(shù)用法不可謂不優(yōu)美、功能不可謂不強(qiáng)大，但都不是必須的，甚至某種程度上都可以用其他形式加以替代，例如map和filter函數(shù)都可以用列表推導(dǎo)式來簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)，reduce函數(shù)功能也頂多用一個(gè)for循環(huán)迭代就能解決。

但在致力于使python程序變得更加簡(jiǎn)潔優(yōu)雅乃至耍秀的路上，這些函數(shù)也確有其用武之地，未嘗不值得一試!

原文來自： https://www.linuxprobe.com/interesting-functions-in-python.html