Python 函数篇——map,filter,reduce,zip,enumerate

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1、函数的基本使用

1.1函数的定义

   函数是一段具有特定功能的、可重复的语句组，用函数名来表示并通过函数名进行功能调用。函数也可以看做是一段具有名字的子程序，可以在需要的地方调用执行，不需要在每个执行的地方重复编写这些语句。每次使用函数可以提供不同的参数作为输入，以实现对不同数据的处理；函数执行后，还可以反馈相应的处理结果。
  使用函数主要有两个目的：降低编程难度和代码重用。函数是一种功能抽象，利用它可以&讲一个复杂的大问题分解成一系列简单的小问题，然后将小问题继续划分成更小的问题，当问题细化到足够简单时，就可以分而治之，为每个小问题编写程序，并通过函数封装，当各个小问题都解决了，大问题也就迎刃而解了。函数可以在一个程序中的多个位置使用，也可以用于多个程序，当需要修改代码时，，只需要在函数中修改一次，所有调用位置的功能都更新了，这种代码重用降低了代码行数和代码维护难度。

  Python使用def保留字定义一个函数，语法形式如下：
  def <函数名>(<参数列表>):
    <函数体>
    return <返回值列表>

  函数名可以是任何有效的python标识符；参数列表是调用改函数是传递给它的值，可以与零个、一个或多个，当传递多个参数时各参数由逗号分隔，当没有参数时也要保留圆括号。函数定义中参数列表里面的参数是形式参数，简称为“形参”。函数体是函数每次被调用时执行的代码，由一行或多行语句组成。当需要返回值时，使用保留字return和返回值列表，否则函数可以没有return语句，在函数体结束位置将控制权返回给调用者。
  函数调用和执行的一般形式如下：
  <函数名>(<参数列表>)
  此时，参数列表中给出要传入函数内部的参数，这类参数成为实际参数，简称为“实参”。
  参数定义与传递的基本顺序:
    位置参数$⟹$关键字参数$⟹$可变数量参数

1.2 函数的调用过程

程序调用一个函数需要执行以下4个步骤：
（1）调用程序在调用处暂停执行
（2）在调用时将实参复制给函数的形参
（3）执行函数体语句
（4）函数调用结束给出返回值，程序回到调用前的暂停处继续执行

1.3 lambda函数

  lambda保留字用于定义一种特殊的函数——匿名函数，又称lambda函数。匿名函数并非没有名字，而是将函数名作为函数结果返回，语法格式如下：
  <函数名> = lambda <参数列表> : <表达式>
  lambda函数与政策函数一样，等价于下面形式：
  def <函数名> (<参数类表>):
    return <表达式>
  简单的说，lambda函数用于定义简单的、能够在一行内表示的函数，返回一个函数类型，实例如下：

>>> f = lambda x, y : x**y
>>> f(3,4)
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>>> def f(x,y):
       z = x ** y
       return z
>>> f(3,4)
81

  lambda表达式只可以包含一个表达式，该表达式的计算结 果可以看作是函数的返回值，不允许包含复合语句，但在表达式中可以调用其他函数。
  lambda函数应用：
  谨慎使用lambda函数
  - lambda函数主要用作一些特定函数或方法的参数
  -lambda有一些固定使用方式，建议逐步掌握
  -一般情况，建议使用def定义普通函数

2、函数的参数传递

2.1 可选参数和可变数量参数

  在定义函数时，如果有些参数存在默认值，即部分参数不一定需要调用程序输入，可以在定义函数时直接为这些参数指定默认值。当函数被调用时，如果没有传入对应的参数值，则使用函数定义时的默认值替代。
  由于函数调用时需要按顺序输入参数，可选参数必须定义在非可选参数的后面。

>>> def f(x, y =1):
        return x+y
>>> f(1)
2
>>>f(2,8)
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  在定义时，也可以设计可变数量参数，通过在参数前增加星号（*）实现。带有星号的可变参数只能出现在参数列表的后面。

>>> def my_sum (a,b,**c):
        total=a*b
        for key in c:
            total += c[key]
        return total
>>> my_sum(3,1,rice=3,watermelon=10)
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2.2 参数的位置和名称传递

  函数调用时，实参默认采用按照位置顺序的方式传递给函数，例如2.1中 f(2,8)中第一个实参默认赋值给形参x,第二个实参赋值给形参y。这种按照位置传递参数的方法固然很好 ，但当参数很多时，这种调用参数的方式可读性较差。
  为了解决可读性差的问题，Python提供了按照形参名称输入实参的方式，此时函数调用如下：  f(x=2, y=8)
  由于调用函数是制定了参数名称，所以参数之间的顺序可以任意调整。

2.3 函数的返回值

  return语句用来退出函数并将程序返回到函数别调用的位置继续执行。return语句可以同时将0个、1个或多个函数运算后的结果返回给函数别调用处的变量
  函数可以没有return，此时函数并不返回值，函数也可以用return返回多个值，多个值以元组类型保存。

3、 定义好的全局函数 filter,map,reduce,zip,enumerate

3.1 map 函数

描述:
  map()函数会根据提供的函数对指定序列做映射。
  第一个参数function以参数序列中的每一个元素调用function函数，返回包含每次function返回值的新列表。
语法：
  map(function, interable, ... )
  function——函数
  iterable——一个或多个序列
返回值：
Python 2.x 返回列表
Python 3.x 返回迭代器

实列如下：

>>> map(lambda x: x**2,[1,2,3,4,5]) #使用lambda匿名函数
<map at 0x22f3c8616a0>

>>> x,y,z=map(str,range(3))
>>> y 
'1'

>>> list(map(square,[1,2,3,4,5])) #要想显示出来，直接转换为想要的格式
[1, 4, 9, 16, 25]

>>> def add(x,y,z):
      return x+y+z
>>> list1=[1,2,3]
>>> list2=[1,2,3,4]
>>> list3=[1,2,3,4,5]
>>> res=map(add,list1,list2,list3) # map有截断功能，当长度不一时
>>> print(list(res))
[3, 6, 9]

3.2 filter函数

描述
  filter()函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件的元素组成的新序列。
  该函数接受两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每一个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回True或False,最后将返回True的元素放到新列表中。
语法
  filter(function , interable )
  function——判断函数
  iterable——可迭代对象
返回值
  Python 2.x 返回列表
  Python 3.x 返回迭代器
实例如下：

>>> def is_odd(x):
    return x%2 == 1
>>> newlist = filter(is_odd, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
>>>print(newlist)
<filter object at 0x0000026D0ED2E0B8>

>>> seq = ['foo', 'x41', '?!', '***'] 
>>> def func(x): return x.isalnum()              #测试是否为字母或数字
>>> filter(func, seq)                   #返回filter对象
<filter object at 0x000000000305D898> 
>>> list(filter(func, seq))             #把filter对象转换为列 表
 ['foo', 'x41']

3.3 reduce 函数

  在Python 3中，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在functools模块里，如果想要使用它，则需要引入functools模块来调用reduce()函数：
  from functools import reduce
描述：
  reduce()函数会对参数列表中的元素进行积累
  函数将一个数据集合（链表、元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中函数 function （有两个参数）先对集合中的第1,2个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据 function 函数进行运算，最后得到一个结果。
语法：
   reduce(function, iterable[, initializer])
   function——函数，有两个参数
   iterable——可迭代对象
   initializer——可选，初始参数
返回值：
返回函数计算结果

实例如下：

>>> def add(x,y)
          return x+y
>>> reduce(add,[1,2,3,4,5])
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>>> reduce(add,range(1,101))
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3.4 zip函数

描述：
  zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（*）操作符，可以将元组解压为列表。
语法：
  zip([iterable,...])
  iterable——一个或多个迭代器
返回值
返回元组列表
实例如下：

>>> # zip(整合)，list转换后返回元组列表
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[4,5,6]
>>> c=[7,8,9,10]
>>> list(zip(a,b,c))# 自动剪切
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
>>> zipped=zip(a,b)
>>> list(zip(*zipped))# 利用星号'*'操作，可以将元组转换为列表
>>> # zipped 可以理解为解压
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

3.5 enumerate函数

描述：
  enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象（如列表、元组和字符串）组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。
语法：
  enumerate(sequence,[star = 0])
  sequence——一个序列、迭代器或其他支持迭代对象
  start——下标起始位置
返回值
  返回enumerate（枚举）对象
实例如下：

>>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'autumn', 'winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'autumn'), (3, 'winter')]
>>> list(enumerate(seasons,start = 1))
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'autumn'), (4, 'winter')]