Python 中堪稱神仙的6個內建函式

大家好，建議大家多使用Python的內建函式，既能提高自己的Python程式速度，同時還能保持程式碼簡潔易懂。

今天，我會一次性分享6個堪稱神仙的內建函式。在很多計算機書籍中，它們也通常作為高階函式來介紹。而我自己在日常工作中，經常使用它們來使程式碼更快，更易於理解。喜歡記得收藏、關注、點贊。

注：完整程式碼、資料、技術交流，文末獲取

Lambda 函式

Lambda函式用於建立匿名函式，即沒有名稱的函式。它只是一個表示式，函式體比def簡單很多。當我們需要建立一個函式來執行單個操作並且可以在一行中編寫時，就可以用到匿名函式了。

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

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lambda的主體是一個表示式，而不是一個程式碼塊。僅僅能在lambda表示式中封裝有限的邏輯進去。例如：

lambda x: x+2

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如果我們也想像def定義的函式隨時呼叫，可以將lambda函式分配給這樣的函式物件。

add2 = lambda x: x+2

add2(10)

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輸出結果：

利用Lambda函式，可以將程式碼簡化很多，具體再舉個例子。

如上圖所示，結果列表newlist是使用lambda函式用一行程式碼生成的。

Map 函式

map()函式會將一個函式對映到一個輸入列表的所有元素上。

map(function,iterable)

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比如我們先建立了一個函式來返回一個大寫的輸入單詞，然後將此函式應有到列表colors中的所有元素。

def makeupper(word):

    return word.upper()

colors=['red','yellow','green','black']

colors_uppercase=list(map(makeupper,colors))

colors_uppercase

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此外，我們還可以使用匿名函式lambda來配合map函式，這樣可以更加精簡。

colors=['red','yellow','green','black']

colors_uppercase=list(map(lambda x: x.upper(),colors))

colors_uppercase

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如果我們不用Map函式的話，就需要使用for迴圈。

如上圖所示，在實際使用中Map函式會比for迴圈依次列表元素的方法快1.5倍。

Reduce函式

當需要對一個列表進行一些計算並返回結果時，reduce()是個非常有用的函式。舉個例子，當需要計算一個整數列表所有元素的乘積時，即可使用reduce函式實現。[1]

它與函式的最大的區別就是，reduce()裡的對映函式（function）接收兩個引數，而map接收一個引數。

reduce(function, iterable[, initializer]) 

1

接下來我們用例項來演示reduce()的程式碼執行過程。

from functools import reduce

def add(x, y) :   # 兩數相加

    return x + y

numbers = [1,2,3,4,5]

sum1 = reduce(add, numbers)   # 計算列表和

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得到結果sum1 = 15

我們會看到，reduce將一個相加函式add()作用在一個列表[1,2,3,4,5]上，對映函式接收了兩個引數，reduce()把結果繼續和列表的下一個元素做累加計算。

此外，我們同樣可以使用匿名函式lambda來配合reduce函式，這樣可以更加精簡。

from functools import reduce

numbers = [1,2,3,4,5]

sum2 = reduce(lambda x, y: x+y, numbers)

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得到輸出sum2= 15，與之前結果保持一致。

需要注意：Python3.x開始reduce()已經被移到functools模組裡[2]，如果我們要使用，需要用from functools import reduce匯入.

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原文連結：https://blog.csdn.net/qq_34160248/article/details/124763983