Python之旅04:filte、sorted、Counter和返回函数

本文深入讲解Python中的filter()和sorted()函数的高级用法,包括序列过滤、自定义排序及反向排序。同时探讨了返回函数的概念,如闭包及其注意事项,以及collections库的Counter方法在统计字符串中单词出现频率的应用。

1、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。

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。

注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

filter()的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()使用了惰性计算,所以只有在取filter()结果的时候,才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素。

2、Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

>>> 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]

key指定的函数将作用于list的每一个元素上,并根据key函数返回的结果进行排序。对比原始的list和经过key=abs处理过的list:


list = [36, 5, -12, 9, -21]

keys = [36, 5,  12, 9,  21]

然后sorted()函数按照keys进行排序,并按照对应关系返回list相应的元素:

keys排序结果 => [5, 9, 12, 21, 36]
| | | | |
最终结果 => [5, 9, -12, -21, 36]

我们给sorted传入key函数,即可实现忽略大小写的排序:

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

要进行反向排序,不必改动key函数,可以传入第三个参数reverse=True:


>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩:

from operator import itemgetter

L = ['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']

print(sorted(L))
print(sorted(L, key=str.lower))

students = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]

print(sorted(students, key=itemgetter(0)))#operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据,参数为一些序号(即需要获取的数据在对象中的序号)
print(sorted(students, key=lambda t: t[1]))
print(sorted(students, key=itemgetter(1), reverse=True))

3、返回函数(函数作为返回值)
闭包
注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量args,所以,当一个函数返回了一个函数后,其内部的局部变量还被新函数引用,所以,闭包用起来简单,实现起来可不容易。

另一个需要注意的问题是,返回的函数并没有立刻执行,而是直到调用了f()才执行。我们来看一个例子:


def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

在上面的例子中,每次循环,都创建了一个新的函数,然后,把创建的3个函数都返回了。

你可能认为调用f1(),f2()和f3()结果应该是1,4,9,但实际结果是:


>>> f1()
9
>>> f2()
9
>>> f3()
9

全部都是9!原因就在于返回的函数引用了变量i,但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时,它们所引用的变量i已经变成了3,因此最终结果为9。

返回闭包时牢记一点:返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量。

如果一定要引用循环变量怎么办?方法是再创建一个函数,用该函数的参数绑定循环变量当前的值,无论该循环变量后续如何更改,已绑定到函数参数的值不变:

def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行,因此i的当前值被传入f()
    return fs

再看看结果:

>>> f1, f2, f3 = count()
>>> f1()
1
>>> f2()
4
>>> f3()
9

缺点是代码较长,可利用lambda函数缩短代码。

4、collections库的Counter方法

#利用collections库的Counter方法统计字符串每个单词出现的次数"kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"


import collections

obj = collections.Counter("kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h")
print(obj.items())
for i, v in obj.items():
    print(i, v)

dict_items([('k', 1), ('j', 3), ('a', 4), ('l', 9), ('f', 5), (';', 6), ('d', 3), ('s', 2), ('h', 6), ('g', 1), ('b', 1)])
k 1
j 3
a 4
l 9
f 5
; 6
d 3
s 2
h 6
g 1
b 1
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