Python中特殊函數集錦

以下內容主要針過濾函數filter ， 映射和歸并函數map/reduce ， 裝飾器@ 以及 匿名函數lamda，具體內容如下：

1. 過濾函數filter

　　定義：filter 函數的功能相當于過濾器。調用一個布爾函數bool_func來迭代遍歷每個列表中的元素；返回一個使bool_func返回值為true的元素的序列。

代碼如下:

a=[0,1,2,3,4,5,6,7]
b=filter(None, a)
print b

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2. 映射和歸并函數map/reduce

　　這里說的map和reduce是Python的內置函數，不是Goggle的MapReduce架構。

　　2.1 map函數

　　map函數的格式：map( func, seq1[, seq2...] )

　　Python函數式編程中的map()函數是將func作用于列表中的每一個元素，并用一個列表給出返回值。如果func為None，作用等同于一個zip()函數。

　　下圖是當列表只有一個的時候，map函數的工作原理圖：

　　舉個簡單的例子：將列表中的元素全部轉換為None。

代碼如下:

map(lambda x : None,[1,2,3,4])

　　輸出：[None,None,None,None]。

　　當列表有多個時，map()函數的工作原理圖：

　　也就是說每個seq的同一位置的元素在執行過一個多元的func函數之后，得到一個返回值，這些返回值放在一個結果列表中。

　　下面的例子是求兩個列表對應元素的積，可以想象，這是一種可能會經常出現的狀況，而如果不是用map的話，就要使用一個for循環，依次對每個位置執行該函數。

代碼如下:

print map( lambda x, y: x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [4, 10, 18]

代碼如下:

print map( lambda x, y: ( x * y, x + y), [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(4, 5), (10, 7), (18, 9)]

代碼如下:

print map( None, [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print zip( [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

　　2.2 reduce函數

　　reduce函數格式：reduce(func, seq[, init]).

　　reduce函數即為化簡，它是這樣一個過程：每次迭代，將上一次的迭代結果（第一次時為init的元素，如沒有init則為seq的第一個元素）與下一個元素一同執行一個二元的func函數。在reduce函數中，init是可選的，如果使用，則作為第一次迭代的第一個元素使用。

　　簡單來說，可以用這樣一個形象化的式子來說明：

代碼如下:

reduce(func, [1,2,3])=func(func(1,2), 3)

　　reduce函數的工作原理圖如下所示：

　　舉個例子來說，階乘是一個常見的數學方法，Python中并沒有給出一個階乘的內建函數，我們可以使用reduce實現一個階乘的代碼。

代碼如下:

n = 5
print reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)) # 120

代碼如下:

m = 2
n = 5
print reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, n + 1 ), m ) # 240

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3. 裝飾器@

　　3.1 什么是裝飾器（函數）？

　　定義：裝飾器就是一函數，用來包裝函數的函數，用來修飾原函數，將其重新賦值給原來的標識符，并永久的喪失原函數的引用。

　　3.2 裝飾器的用法

　　先舉一個簡單的裝飾器的例子：

代碼如下:

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time
def foo():
print 'in foo()'

# 定義一個計時器，傳入一個，并返回另一個附加了計時功能的方法

代碼如下:

def timeit(func):

# 定義一個內嵌的包裝函數，給傳入的函數加上計時功能的包裝

代碼如下:

def wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start

# 將包裝后的函數返回

代碼如下:

return wrapper

foo = timeit(foo)
foo()

　　輸出：

代碼如下:

in foo()
used: 2.38917518359e-05

　　python中專門為裝飾器提供了一個@符號的語法糖，用來簡化上面的代碼，他們的作用一樣。上述的代碼還可以寫成這樣（裝飾器專有的寫法，注意符號“@”）：

代碼如下:

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time

# 定義一個計時器，傳入一個，并返回另一個附加了計時功能的方法

代碼如下:

def timeit(func):

# 定義一個內嵌的包裝函數，給傳入的函數加上計時功能的包裝

代碼如下:

def wrapper():
start = time.clock()
func()
end =time.clock()
print 'used:', end - start

# 將包裝后的函數返回

代碼如下:

return wrapper
@timeit
def foo():
print 'in foo()'
#foo = timeit(foo)
foo()

　　其實對裝飾器的理解，我們可以根據它的名字來進行，主要有三點：

　 1）首先裝飾器的特點是，它將函數名作為輸入（這說明裝飾器是一個高階函數）；

　 2）通過裝飾器內部的語法將原來的函數進行加工，然后返回；

　 3）原函數通過裝飾器后被賦予新的功能，新函數覆蓋原函數，以后再調用原函數，將會起到新的作用。

　　說白了，裝飾器就相當于是一個函數加工廠，可以將函數進行再加工，賦予其新的功能。

　　裝飾器的嵌套：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def makebold(fn):
 def wrapped():
 return "" + fn() + ""
 return wrapped
def makeitalic(fn):
 def wrapped():
 return "" + fn() + ""
 return wrapped
@makebold
@makeitalic
def hello():
 return "hello world"
print hello()

　　輸出結果：

hello world
　　為什么是這個結果呢？
　　1）首先hello函數經過makeitalic 函數的裝飾，變成了這個結果hello world
　　2）然后再經過makebold函數的裝飾，變成了hello world，這個理解起來很簡單。

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4. 匿名函數lamda

　　4.1 什么是匿名函數？

　　在Python,有兩種函數，一種是def定義，一種是lambda函數。

　　定義：顧名思義，即沒有函數名的函數。Lambda表達式是Python中一類特殊的定義函數的形式，使用它可以定義一個匿名函數。與其它語言不同，Python的Lambda表達式的函數體只能有唯一的一條語句，也就是返回值表達式語句。

　　4.2 匿名函數的用法

　　lambda的一般形式是關鍵字lambda，之后是一個或者多個參數，緊跟的是一個冒號，之后是一個表達式：

代碼如下:

lambda argument1 argument2 ... :expression using arguments

　　lambda主體是一個單一的表達式，而不是一個代碼塊。

　　舉一個簡單的例子，假如要求兩個數之和，用普通函數或匿名函數如下:
　　1）普通函數： def func(x,y):return x+y
　　2）匿名函數： lambda x,y: x+y

　　再舉一例：對于一個列表，要求只能包含大于3的元素。

　　1）常規方法：

代碼如下:

L1 = [1,2,3,4,5]
L2 = []
for i in L1:
if i>3:
L2.append(i)

代碼如下:

def func(x): return x>3
filter(func,[1,2,3,4,5])

代碼如下:

filter(lambda x:x>3,[1,2,3,4,5])

　　為什么要用匿名函數?

　　1） 使用Python寫一些執行腳本時，使用lambda可以省去定義函數的過程，讓代碼更加精簡。

　　2） 對于一些抽象的，不會別的地方再復用的函數，有時候給函數起個名字也是個難題，使用lambda不需要考慮命名的問題。

　　3） 使用lambda在某些時候讓代碼更容易理解。

以上內容就是針對Python中特殊函數詳細介紹，希望對大家有所幫助。

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