Python练习-内置函数的应用-白红宇

Python练习-内置函数的应用

阅读量：4477 次

发布时间：2019-06-08

本文共 2447 字，大约阅读时间需要 8 分钟。

说真的,我感觉这几天egon没有睡好,或者是egon心里有事儿,练习给留的太过简单了

1 # 编辑者：闫龙 2 # 用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb 3 #name=['alex','wupeiqi','yuanhao'] 既然都Somebody了,那么请给我一个不用egon的理由 4 name=['egon','lin','hai','feng'] 5 print(list(map(lambda newname : newname+"_sb",name))) 6 #以下为解读代码 7 #将name列表传递给lambda匿名函数进行遍历,返回newname变量 8 # 然后让newname变量中的值逐个+"_sb",最终将返回值传递给m 9 m = map(lambda newname : newname+"_sb",name)10 print(m)#11 l = list(m)#将m由map类型转为list类型,用于print打印12 print(l)#['egon_sb', 'lin_sb', 'hai_sb', 'feng_sb']13 14 15 #用map来处理下述l，然后用list得到一个新的列表，列表中每个人的名字都是sb结尾16 #l=[{'name':'alex'},{'name':'y'}]既然都Somebody了,那么请给我一个不用egon的理由17 l=[{
    'name':'linhaifeng'},{
    'name':'egon'}]18 print(list(map(lambda newname:{
    "name":newname["name"]+"_sb"}, l)))19 #以下为解读代码20 #将l列表传递给lambda匿名函数进行遍历,返回newname变量21 # newname变量是({"name":"linhaifeng"},{"name":"egon"})22 # 让newname逐个提取name对应的value逐个+"_sb",最终将返回值传递给m23 m=map(lambda newname:{
    "name":newname["name"]+"_sb"},l)24 print(m)#25 l = list(m)#将m由map类型转为list类型,用于print打印26 print(l)#['linhaifeng_sb', 'egon_sb']

map函数练习

来回来去,练了好几遍,一开始还可以

1 # 编辑者：闫龙 2 #用filter来处理,得到股票价格大于20的股票名字 3 shares={ 4     'IBM':36.6, 5     'Lenovo':23.2, 6     'oldboy':21.2, 7     'ocean':10.2, 8 } 9 #代码解读:10 #变量fi接受filter筛选出来的结果11 #匿名函数中price得到的是shares中的keys12 # 也就是说如果要提取shares中的value,就必须要shares[price]13 #大于20的全部返回给fi14 fi=filter(lambda price:shares[price] > 20,shares)15 print(list(fi))#将fi转型为list类型,打印16 #['oldboy', 'Lenovo', 'IBM']

filter函数练习

然后发现,越来越无聊,越来越无聊,Somebody你要振作啊

1 # 编辑者：闫龙 2 #如下，每个小字典的name对应股票名字，shares对应多少股，price对应股票的价格 3 portfolio = [ 4     {
    'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}, 5     {
    'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, 6     {
    'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, 7     {
    'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}, 8     {
    'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, 9     {
    'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}10 ]11 #1:map来得出一个包含数字的迭代器，数字指的是：购买每支股票的总价格12 m = map(lambda sumprice:{sumprice["name"]:sumprice["price"]*sumprice["shares"]},portfolio)13 print(list(m))14 15 #2:基于1的结果，用reduce来计算，购买这些股票总共花了多少钱16 from functools import reduce17 m = map(lambda sumprice:sumprice["price"]*sumprice["shares"],portfolio)18 r = reduce(lambda x,y:x+y,m)19 print(r)20 21 #3：用filter过滤出，单价大于100的股票有哪些22 fi = filter(lambda por:por["price"]>100,portfolio)23 print(list(fi))

map/reduce/filter函数练习

完事儿了,自己搞吧!

转载于:https://www.cnblogs.com/DragonFire/p/6705392.html

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