qq_28660653的博客

L=['Hello','World',18,'Apple',None] L2=[s.lower() for s in L if isinstance(s,str)==True] print(L2) if L2==['Hellow','World','Apple']:     print('测试通过') else:     print('不通过')

def trim(s):     while s[:1]==' ':         s=s[1:]     while s[-1:]==' ':         s=s[:-1]     return s  

  L=['a','b','c','d'] print(L[0:3]) L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。 切片操作十分有用。我们先创建一个0-99的数列： >>> L = list(range(100)) >>> L [0, 1, 2, 3, ..., 99] 可以通过切片轻松取出...

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2： >>> import functools >>> int2 = functools.partial(int, base=2) >>> int2('1000000') 64 >>>...

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36] 此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序： >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36] k...

Python内建的filter()函数用于过滤序列。 和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。 例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写： def is_odd(n): return n % 2 == 1 list...

# -*- coding: utf-8 -*- def normalize(name): name=name[0].upper()+name[1:].lower() return name L1 = ['adam', 'LISA', 'barT'] L2 = list(map(normalize, L1)) print(L...

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是： reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) 比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现： >>> from fu...

>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]     >>> list(map(str, [1, 2, 3...

tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字： tuple >>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy') 现在，classmates这个tuple不能变了       list >>> classmates = ['Michael', 'Bob', '...