Python基础之高阶函数-优快云博客

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本文介绍了如何使用Python对学生数据按姓名和年龄进行排序，并展示了内置的高阶函数如map、reduce和filter的应用，涉及列表操作和函数式编程技巧。

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students = [{'name': 'tom', 'age': 20},
            {'name': 'tim', 'age': 12},
            {'name': 'kim', 'age': 22}]

# 按照Name升序排序
students.sort(key=lambda x: x['name'])
print(students)

# 按照name降序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True)
print(students)

# 按照age升序排序
students.sort(key=lambda x: x['age'])
print(students)

abs = abs(-10)  # 绝对值
around = round(1.1)  # 四舍五入


def add_number(a, b, f):
    return f(a) + f(b)
print(add_number(1.2, 1.1, round))


# 内置高阶函数
# 1.map(func, lst), 将传入的函数变量func作用到lst变量的每个元素中
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
def func(x):
    return x ** 2

result = map(func, list1)
print(result)  # 返回内存地址 <map object at 0x00000224A46DCC88>
print(list(result))  # 转换为列表后可以看到数据
# 2. reduce(func, lst), 每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累计计算
import functools
def func(a, b):
    return a+b
result = functools.reduce(func, list1)
print(result)

# 3. filter(func, lst)， 过滤序列，过滤不符合条件的元素，返回一个filter对象
list2 = [1, 2 ,3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def func(x):
    return x%2 == 0

result = filter(func, list2)
print(result)  # <filter object at 0x0000026625EBD1C8>
print(list(result))  # 转换为列表后可以看到数据