使用python的列表解析以及函数式计算来简化代码

女爷i 2022-08-01 15:58 160阅读 0赞

在我们的代码里经常会和 **列表，元组，字典**等数据结构打交道，可以这么说，在很大程度上我们的代码就是对这些数据结构进行处理的过程，在 **Python**中对列表，元组，字典等内置的数据结构的处理是很方便的事情， **python**借鉴了Lisp中的很多函数式计算的方法来处理列表，可以极大的简化我们的代码。

set() 将元组，列表 转化成没有重复项的集合

list()将集合，元组转化成列表

tuple()将集合，列表转化成元组

**列表解析**：\[返回值 for 元素 in 列表 if 条件\] 比如 \[num for num in xrange(100) if num%2==0\] 返回0～99之间的偶数列表

map(func,list):将list的每一个元素传递给func的函数，这个函数有一个参数，且返回一个值，map将每一次调用函数返回的值组成一个新列表返回

filter(func,list):将list的每一个元素传递给func的函数，这个函数有一个参数，返回bool类型的值，filter将返回True的元素组成新列表返回

reduce（func,list）:将list的元素，挨个取出来和下一个元素通过func计算后将结果和再下一个元素继续计算，比如

ls=\[1,3,5,7\]

reduce(lambda x,y:x+y,ls)

的计算过程就是 1+3=4 然后4+5得到结果9，再加7，以此类推，最后返回最终计算的结果

下面我们用实际的例子来看如何运用这几个函数

1.列表去重

如果有一个列表ls=\[1,3,2,5,2,1,3,4,6\]需要去掉其中重复的项，怎么做？

最简单的办法   ls=list(set(ls))

2.假如有列表：

books=\[

\{"name":"C\#从入门到精通","price":23.7，"store":"卓越"\},

\{"name":"ASP.NET高级编程","price":44.5，"store":"卓越"\}，

\{"name":"C\#从入门到精通","price":24.7,"store":"当当"\},

\{"name":"ASP.NET高级编程","price":45.7,"store":"当当"\},

\{"name":"C\#从入门到精通","price":26.7,"store":"新华书店"\},

\{"name":"ASP.NET高级编程","price":55.7,"store":"新华书店"\},

\]

2.1 求《ASP.NET高级编程》价格最便宜的店：

storename=min(\[b for b in books if b\['name'\]=="ASP.NET高级编程"\],key=lambda b:b.price)\["store"\]

过程：先用列表解析取出《ASP.NET高级编程》的列表，通过min函数，比较字典的price键获取price最小的项

2.2 求在新华书店购买两本书一样一本要花的钱：

price=sum(\[b\['price'\] for b in books if b\['store'\]=="新华书店"\])

2.3 求列表中有那几本书：

booknames=list(set(\[b\['name'\] for b in books\]))

2.4 列表里当当的书都打5折：

books=map(lambda b:dict(name=b\['name'\],price=b\['price'\]\*0.5,store=b\['store'\]),books)

2.5 《C\#从入门到精通》的平均价格：

avg=(lambda ls:sum(ls)/len(ls))(\[b.price for b in books if b\['name'\]=="C\#从入门到精通"\])

2.6 求每本书的平均价格：

book\_avg=map(lambda bookname:dict(name=bookname,avg=(lambda ls:sum(ls)/len(ls))(\[b.price for b in books if b\['name'\]==bookname\])),list(set(\[b\['name'\] for b in books\])))

这段代码放在一行比较难看懂，但是格式化一下就很好懂了，构建的过程如下：

step1 要求每本书的平均价格，首先要得到共有几本书，方法见2.3，得到去重的书名列表

list(set(\[b\['name'\] for b in books\])) \#去重后的书名列表

step2 要求每一本书的均价，需要将计算均价的函数映射到每一本书上，于是

map(

\#计算均价的函数，

list(set(\[b\['name'\] for b in books\])) \#去重后的书名列表

)

step3 加入计算单本书均价的函数，参考2.5的方法，由于只用一行，所以用lambda来搞定：

func=lambda bookname:(lambda ls:sum(ls)/len(ls))(\[b.price for b in books if b\['name'\]==bookname\])

step4 将计算单本均价的lambda函数加入map中，得到最终结果：

经过格式化后的结果，前面的单行代码可以格式化为下面容易阅读的形式

map(

lambda bookname:reduce(

lambda bookname:

dict(

name=bookname,

avg=(lambda ls:sum(ls)/len(ls))(\[b.price for b in books if b\['name'\]==bookname\])

)，

list(

set(

\[b\['name'\] for b in books\]

)

) \#去重后的书名列表

)

从上面的例子我们可以看到，利用 **map,reduce,filter**,列表解析等函数式的方法我们可以非常方便的对列表进行各种操作，包括对复合类型列表进行汇总计算等复杂操作，而且仅需要很少的代码

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