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小編寫這篇文章的話，主要是給大家做出一個解答，解答一些Python常見問題，比如關(guān)于編程函數(shù)的一些問題，哪些函數(shù)編程是最受用的呢？下面就給大家詳細(xì)介紹一下。
合理的使用Python這門工具，能夠大大的提高其工作效率，起到事半功倍的作用。
1.Map函數(shù)
map函數(shù)可以使用另外一個函數(shù)轉(zhuǎn)換整個可迭代對象的函數(shù)，包括將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字、數(shù)字的四舍五入等等。
之所以使用map函數(shù)來完成這些事情可以節(jié)約內(nèi)存，使代碼的運行速度提高，并且使用的代碼量比較少。
比如這里需要將一個字符串的數(shù)組轉(zhuǎn)換成數(shù)字的數(shù)組的形式。
使用傳統(tǒng)的方式來進行解析的話，使用for循環(huán)的方式就需要好幾行的代碼才能完成。
strings=['1','2','3','4'] res=[] for str_ in strings: res.append(int(str_)) print(res) #[1,2,3,4]
使用map函數(shù)直接需要一行代碼就可以完成了。
strings=['5','6','7','8'] res_map=map(int,strings) print(list(res_map)) #[5,6,7,8]
使用map(int,strings)，其中int是作為函數(shù)作為參數(shù)傳入的，而strings就是可以迭代的對象。
這里再使用一個我們自己創(chuàng)建的函數(shù)來轉(zhuǎn)換可序列化的數(shù)據(jù)。
初始化一個make_super函數(shù)用來將英文字符串轉(zhuǎn)換成'大寫'的字符串。
def make_super(text): res_text=text.upper() return res_text words=['python','java','scala'] words_res=list(map(make_super,words)) print(words_res) #['PYTHON','JAVA','SCALA']
使用map(make_super,words)，其中make_super是作為函數(shù)傳入的，而words作為可序列化數(shù)據(jù)。
2.Lamdba函數(shù)
lambda函數(shù)用于創(chuàng)建匿名函數(shù)，又被稱為lambda表達式。實際上它只是一個表達式的存在，如果在代碼編寫過程中需要實現(xiàn)簡單的函數(shù)邏輯但是多帶帶寫一個函數(shù)又比較麻煩就可以使用lambda表達式只需要一行代碼就可以完成了。
比如需要實現(xiàn)一個簡單的加法計算，使用基本的函數(shù)來實現(xiàn)需要創(chuàng)建一個add_1函數(shù)。
def add_1(a,b): return a+b print(add_1(5,2))
而使用lambda表達式，一行代碼就可以直接完成了，可以像下面這樣寫。
add_2=lambda a,b:a+b print(add_2(10,10))
lambda a,b:a+b表示a,b是作為參數(shù)，a+b是作為函數(shù)的運算邏輯被執(zhí)行。
3.Enumerate函數(shù)
enumerate函數(shù)一般用于可序列化數(shù)據(jù)的處理上面，而python中的可序列化數(shù)據(jù)又比較多，重要性就可想而知了。
可以使用該函數(shù)直接遍歷出一個可序列化數(shù)據(jù)的下標(biāo)索引以及對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
使用一個列表數(shù)據(jù)來進行舉例說明。
words=['java','python','scala']
使用enumerate函數(shù)來執(zhí)行一下整個遍歷，最終返回一個新的列表。
for index,data in enumerate(words):
print(f'當(dāng)前索引：{index},當(dāng)前數(shù)據(jù)：{data}')
#當(dāng)前索引：0,當(dāng)前數(shù)據(jù)：java
#當(dāng)前索引：1,當(dāng)前數(shù)據(jù)：python
#當(dāng)前索引：2,當(dāng)前數(shù)據(jù)：scala看到返回的結(jié)果中包含了索引、數(shù)據(jù)，這樣便于數(shù)據(jù)的組織和統(tǒng)計，因此，將該函數(shù)也列為比較常用的函數(shù)之一。
4.Reduce函數(shù)
reduce函數(shù)通常用于計算整個列表的邏輯運算，也就是將一個函數(shù)的運算可以添加到這個列表的每個元素上面。
''' reduce(function,iterable[,initializer]) '''
比如需要計算一個列表中每個元素之間的相乘的結(jié)果，則可以這樣寫。
from functools import reduce list_=[10,20,30,40] print(reduce(lambda a,b:a*b,list_))
這里由于函數(shù)的邏輯運算比較簡單，所以使用了lambda表達式表示兩個元素相乘。
最終再使用reduce函數(shù)，它的效果相當(dāng)于10*20*30*40，結(jié)果就是240000，和我們預(yù)想得到的計算結(jié)果是一致的。
5.Filter函數(shù)
filter函數(shù)，從字面意思就可以看出它是過濾的意思，使用該函數(shù)可以有效的過濾掉不需要的列表中的數(shù)據(jù)元素。
''' filter(function,iterable) '''
在邏輯處理中，同樣是需要一個處理函數(shù)和一個可序列化的數(shù)據(jù)。
nums=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,20] nums_new=filter(lambda m:m%2==0,nums) print(list(nums_new)) #[2,4,6,8,20]
這里我們成功過濾掉了所有的奇數(shù)數(shù)據(jù)元素，最終只留下了偶數(shù)元素。
6.Zip函數(shù)
zip函數(shù)在多個列表的組裝過程中用到非常的多，可以同時遍歷多個列表并將相同位置的元素組合成一個元祖。
list_res=[] for n in zip([1,2,3,4,5],['python','java','scala','c++','C#']): list_res.append(n) print(list_res) #[(1,'python'),(2,'java'),(3,'scala'),(4,'c++'),(5,'C#')]
使用zip函數(shù)時，像這樣的數(shù)據(jù)組合就可以輕松的實現(xiàn)。
通過觀察上述的這些操作發(fā)現(xiàn)基本上都是對可序列化的數(shù)據(jù)的相關(guān)操作，因為在python的編碼過程中大多數(shù)的數(shù)據(jù)處理相關(guān)的操作都是基于可序列化的數(shù)據(jù)的。
綜上所述，關(guān)于Python編程受歡迎的內(nèi)置函數(shù)就為大家介紹到這里了。
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