python高级特性
1、集合的推导式
- 列表推导式，使用一句表达式构造一个新列表，可包含过滤、转换等操作。
语法：[exp for item in collection if codition]
if codition - 可选
- 字典推导式，使用一句表达式构造一个新列表，可包含过滤、转换等操作。
语法：{key_exp：value_exp for item in collection if codition}
- 集合推导式
语法：{exp for item in collection if codition}
- 嵌套列表推导式
2、多函数模式
函数列表，python中一切皆对象。
# 处理字符串
str_lst = ['$1.123', ' $1123.454', '$899.12312'] def remove_space(str):
"""
remove space
"""
str_no_space = str.replace(' ', '')
return str_no_space def remove_dollar(str):
"""
remove $
"""
if '$' in str:
return str.replace('$', '')
else:
return str def clean_str_lst(str_lst, operations):
"""
clean string list
"""
result = []
for item in str_lst:
for op in operations:
item = op(item)
result.append(item)
return result clean_operations = [remove_space, remove_dollar]
result = clean_str_lst(str_lst, clean_operations)
print result
执行结果：['1.123', '1123.454', '899.12312']
3、匿名函数lambda
- 没有函数名
- 单条语句组成
- 语句执行的结果就是返回值
- 可用作sort的key函数
python高阶函数
1、函数式编程
- 函数本身可以赋值给变量，赋值后变量为函数；
- 允许将函数本身作为参数传入另一个函数；
- 允许返回一个函数。
2、map/reduce函数
- map(fun, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表返回
- reduce（func（x,y），lst），其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
lst = [a1, a2 ,a3, ......, an]
reduce(func(x,y), lst) = func(func(func(a1, a2), a3), ......, an)
3、filter函数
- 筛选序列
- filter（func, lst），将func作用于lst的每个元素，然后根据返回值是True或False判断是保留还是丢弃该元素。