Python中幾個有趣的函數

• 2020 年 3 月 31 日
• 筆記

眾所周知，python功能強大、語法靈活，這些得益於其豐富而強大的庫。除了眾多第三方庫和方法函數，python自帶的很多函數也非常有趣，用起來稱得上優雅。

今天主要是分享5個python內置的小函數，都是個人覺得強大而精緻的幾個函數。不是高深的知識，純粹因為覺得好用而分享。

01 一用而過：lambda

很多語言都有匿名函數，python的匿名函數寫作lambda，當需要實現一定功能而又不想「大張旗鼓」的def一個函數時，lambda就是最優的選擇。

其語法格式一般是這樣的：

lambda x:x**2  # <function __main__.<lambda>(x)>  

也可以將它賦值給一個變數，由於python中一切皆對象，所以後續程式中就可以用該變數調用這個匿名函數。

f = lambda x:x**2  f(2)  # 4  

當然，這裡其實沒必要應用lambda來實現，因為既然要顯式調用，還不如乾脆直接寫個明確的函數罷了。lambda函數更廣泛的應用場景在於該匿名函數作為另一個函數的參數傳遞時，應用就比較合適了，例如，將lambda作為sort()函數的key參數，就可以實現特定功能的排序。

dyct = {'a':2, 'b':1, 'c':5}  sorted(dyct.items(), key = lambda x:x[1])  # [('b', 1), ('a', 2), ('c', 5)]  

02 智慧解壓：zip

zip函數人如其名，是打包或者解包的函數，接受2個以上可迭代變數，輸出對應位置組成元組後的迭代類型。例如：

a = ['a', 'b', 'c']  b = (4, 5, 6)  zip(a,b)  # <zip at 0x1da016d15c8>  list(zip(a,b))  # [('a', 4), ('b', 5), ('c', 6)]  tuple(zip(a,b))  # (('a', 4), ('b', 5), ('c', 6))  

也可以接受多於2個輸入可迭代變數，而且如果各迭代變數長度不一致也不會報錯，只是此時返回迭代變數取決於輸入總長度最短的一個。例如：

a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']  b = (4, 5, 6, 7)  c = [True, False, True]  list(zip(a,b,c))  # (('a', 4, True), ('b', 5, False), ('c', 6, True))  

與zip打包相對應的用法是解包，即對一個打包形式的元素進行依次解包，並返回多個新的列表。例如：

aZip = (('a', 4, True), ('b', 5, False), ('c', 6, True))  a, b, c = zip(*aZip)  # a:('a', 'b', 'c')  # b:(4, 5, 6)  # c:(True, False, True)  

03 一一映射：map

map函數也正如其取名一樣，是一個將接受的迭代變數依次經過某種映射，並輸出映射後的迭代變數。例如，如果對列表中的某個變數依次完成求值，並返回一個新的列表，則可以應用map：

a = [1, 2, 3, 4]  map(str, a)  # <map at 0x1da017136d8>  list(map(str, a))  # ['1', '2', '3', '4']  

這是map函數的一個典型用法：接受2個參數，第一個參數(上例中是str()函數）是一個要作用的函數，第二個參數是可迭代變數。

當第一個函數的參數是是一個多變數函數時，map也可以接受更多的參數。例如：

a = [1, 2, 3, 4]  b = [2, 2, 3, 3]  list(map(lambda x, y:x**y, a, b))  # [1, 4, 27, 64]  

與zip函數中類似，當map里的函數參數長度不匹配時並不會報錯，只是輸出結果將由最短的決定：

a = [1, 2, 3, 4]  b = [2, 2]  list(map(lambda x, y:x**y, a, b))  # [1, 4]  

04 一夫當關：filter

與map函數類似，filter函數也接受一個函數及其變數作為參數，只是要求這個函數的返回結果是bool型，並用這個bool的結果決定輸出的取捨問題。例如需要對一個輸入列表過濾，要求保留3的倍數：

a = range(10)  filter(lambda x:x%3==0, a)  # <filter at 0x1da0171c0f0>  list(filter(lambda x:x%3==0, a))  # [0, 3, 6, 9]  

這裡需注意，當filter的第一個函數返回值不是bool型時不會報錯，只是它會轉化為bool型判斷，如果判斷結果不是False（python中會判為False的變數包括0、None、[]等等），則會將其輸出，否則過濾掉：

a = range(10)  list(filter(lambda x:x%3, a))  # [1, 2, 4, 5, 7, 8]  

05 萬劍歸宗：reduce

map和filter函數都是多入多出型，實質上是完成了特定的變換或篩選。reduce則是歸約函數，將一系列輸入變數經過特定的函數後轉化為一個結果輸出。不過可能是由於應用場景有限的原因，reduce在python3中已不再是全局調用函數，必須要從functools包中導入方可使用：

from functools import reduce  a = range(5)  reduce(lambda x, y: x+y, a)  # 10  

reduce函數還可以接受一個可選的初始值作為參數。應用reduce函數可以實現很多小trick，就看能不能想的到用的出：

from functools import reduce  s = 'abcdefg'  reduce(lambda x, y: y+x, s, 'AA')  # 'gfedcbaAA'  

06 最後

當然，儘管幾個函數用法不可謂不優美、功能不可謂不強大，但都不是必須的，甚至某種程度上都可以用其他形式加以替代，例如map和filter函數都可以用列表推導式來簡單實現，reduce函數功能也頂多用一個for循環迭代就能解決。

但在致力於使python程式變得更加簡潔優雅乃至裝B耍秀的路上，這些函數也確有其用武之地，未嘗不值得一試！