1.map函数：map(func, iterable)
①功能：处理数据
把iterable中的数据一个一个拿出来，扔到func中做处理，通过调用迭代器来返回参数。
②参数：func:函数（自定义，或者内置函数）
iterable:可迭代对象（容器数据，range，迭代器）
③返回值：迭代器（需要迭代出值）
""" -*- coding: utf-8 -*- @FileName: 高阶函数.py @Software: PyCharm @Time : 2023/4/28 15:29 @Author : Panda """ from functools import reduce """Map函数""" # 将列表元素变为整数 ls = ['1', '2', '3', '4'] it = map(int, ls) print(it.__next__()) print(it.__next__()) print(it.__next__()) # 位运算，左移相当于乘，右移相当于除. a << b = a * 2^b a >> b = a // 2^b(相当于是整除) print(2 << 3) print(2 >> 3) # Output: 16 0 print(5 << 3) print(5 >> 3) # Output: 40 0 print(2 << 1) print(2 >> 1) # Output: 4 1 # 通过map 将ls对应的值打印出来 ls = ['a', 'b', 'c'] def func(n): dic = {10: 'a', 11: 'b', 12: 'c'} dic_new = {} for k, v in dic.items(): dic_new[v] = k return dic_new[n] # 将ls里面的所有值挨着传递给func函数里面，此时的函数不要括号 res = map(func, ls) # 需要强转才可以将res的值显示出来 print(list(res))
2.reduce函数：reduce(func, iterable)
①功能：计算数据
把iterable中的前两个数据拿出来进行计算，将计算出来的值和第三个一起再计算。
②参数：func:函数（自定义，或者内置函数）
iterable:可迭代对象（容器数据，range，迭代器）
③返回值：计算出的结果
"""Reduce函数""" # 计算8896 ls = [8, 8, 9, 6] def func(x, y): return x * 10 + y res = reduce(func, ls) print(res) print(reduce(lambda x, y: x * 10 + y, ls))
3.filter函数：filter(func, iterable)
①功能：过滤数据
在自定义或者内置函数中，将返回True的数据进行保留，返回False的数据进行舍弃。
②参数：func:函数（自定义，或者内置函数）
iterable:可迭代对象（容器数据，range，迭代器）
③返回值：迭代器
"""filter函数""" def func2(n): if n % 2 == 0: return True else: return False ls = [12, 15, 16, 58, 96, 77] it = filter(func2, ls) print(list(it)) print(list(filter(lambda x: True if x % 2 == 0 else False, ls)))
4.sorted函数：sorted(iterable, key= 函数, reverse=False)
①功能：排序数据
对数据进行排序
②参数：iterable:可迭代对象（容器数据，range，迭代器）
key:函数（自定义，或者内置函数）
reverse：是否倒序，默认从小到大
③返回值：列表
总结：一般使用sorted函数，不要使用sort
sorted:(1)可以排序所有的容器类型数据
(2)返回一个新的列表
sort: (1)只能排序列表
(2)基于原来的列表进行排序
"""sorted函数""" tup = (-100, -30, 99, 2) res = sorted(tup) print(res) # 默认从小到大 print(sorted(tup, key=abs, reverse=True)) def func3(n): return n % 10 print(sorted(tup, key=func3))