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新葡亰496net:埃氏筛法,高阶函数

发布时间:2019-09-22 11:04编辑:奥门新萄京娱乐场浏览(146)

    详细内容请参照他事他说加以考察廖雪峰官方网站,此处只是一些摘抄,心得与练习的coding。

     

    一、map

    第一,列出从2初阶的全部自然数,构造二个行列:

    1.map和reduce函数

    from functools import reduce
    
    def str2int(s):
        def fn(x, y):
            return x * 10   y
        def char2num(s):
            return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
        return reduce(fn, map(char2num, s)
    
    from functools import reduce
    
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    
    def str2int(s):
        return reduce(lambda x, y: x * 10   y, map(char2num, s))
    
    1. Python内建的filter()函数用于过滤连串。

      map()类似(可参照 Python 高阶函数 -- map/reduce),filter()也吸收二个函数和四个行列。和map()今是昨非的是,filter()把传播的函数依次成效于各种元素,然后依据重回值是True还是False支配封存照旧丢弃该因素。

      举个例子,在二个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以如此写:

      def is_odd(n):
          return n % 2 == 1
      
      list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
      # 结果: [1, 5, 9, 15]
      

       

    2. 用filter求素数

      计算素数的八个艺术是埃氏筛法,它的算法掌握起来非常轻巧:

      首先,列出从2开头的享有自然数,构造两个队列:

      2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

      取类别的首先个数2,它确定是素数,然后用2把系列的2的倍数筛掉:

      3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

      取新体系的率先个数3,它必然是素数,然后用3把连串的3的翻番筛掉:

      5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

      取新类别的首先个数5,然后用5把系列的5的倍数筛掉:

      7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

      各处筛下去,就能够获得全部的素数。

      用Python来促成那些算法,能够先构造三个从3发端的奇数体系:

      def _odd_iter():
          n = 1
          while True:
              n = n   2
              yield n
      

      在意那是三个生成器,並且是两个极端连串。(关于生成器,请参谋廖雪峰的另一篇作品)

      下一场定义三个筛选函数:

      def _not_divisible(n):
          return lambda x: x % n > 0
      

      末段,定义三个生成器,不断重临下八个素数:

      def primes():
          yield 2
          it = _odd_iter() # 初始序列
          while True:
              n = next(it) # 返回序列的第一个数
              yield n
              it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
      

      那个生成器先再次来到第三个素数2,然后,利用filter()没完没了发出筛选后的新的连串。

      由于primes()也是一个极致系列,所以调用时要求安装贰个退出循环的规格:

      # 打印1000以内的素数:
      for n in primes():
          if n < 1000:
              print(n)
          else:
              break
      

      注意到Iterator是惰性总计的行列,所以大家得以用Python表示“全部自然数”,“全部素数”那样的类别,而代码非常简短。

    3. 练习
      回数是指从左向右读和从右向左读都以同样的数,举例12321909。请利用filter()筛选出回数:

      # -*- coding: utf-8 -*-
      def is_palindrome(n):
          s = str(n)
          count = 0
          length = len(s)
          half = int(length/2) #eg. 1234321 ->half num:3
          flag = True
          while count< half:
              if s[count] == s[length-count-1] :
                  count  =1
                  continue
              else:
                  flag=False
                  break
          return flag
      

    python基础——filter函数

      

      Python内建的filter()函数用于过滤类别。

      map()类似,filter()也收到二个函数和一个行列。和map()昨今差别的是,filter()把传播的函数依次作用于每一个成分,然后依照重临值是True还是False决定封存依然吐弃该因素

      比如,在贰个list中,删掉偶数,只保留奇数,能够如此写:

    #在一个list中,删掉偶数,只保留奇数
    
    def is_odd(n):
        return n%2==1
    
    L1=filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,15])
    print(list(L1))
    #输出:[1,3,5,7,9,15]
    

      把叁个体系中的空字符串删掉,可以那样写:

    #把一个序列的空字符串删掉
    def not_empty(s):
        return s.strip()
    
    L2=filter(not_empty, ['A', '', 'B', 'C', '  '])
    print(list(L2))
    #输出结果:['A','B','C']
    
    '''
    strip()函数说明:
    ----------------------------------------------------------------------
    s.strip(rm)        删除s字符串中开头、结尾处,位于 rm删除序列的字符
    s.lstrip(rm)       删除s字符串中开头处,位于 rm删除序列的字符
    s.rstrip(rm)      删除s字符串中结尾处,位于 rm删除序列的字符
    注意:
    1. 当rm为空时,默认删除空白符(包括'n', 'r',  't',  ' ')
    -----------------------------------------------------------------------
    '''
    

     

       可见用filter()本条高阶函数,关键在高尚确贯彻多个“筛选”函数。

      注意到filter()函数重临的是三个Iterator,相当于五个惰性系列,所以要强迫filter()姣好总结结果,要求用list()函数获得全体结果并重回list

    Python内置函数,用法及表达如下:

    2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    2.filter

    比方,在叁个list中,删掉偶数,只保留奇数,能够那样写:

    def is_odd(n):
        return n % 2 == 1
    
    list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
    # 结果: [1, 5, 9, 15]
    

    求素数
    计算素数的贰个方式是埃氏筛法,它的算法掌握起来非常轻松:
    首先,列出从2
    开班的兼具自然数,构造三个类别:
    2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
    取类别的率先个数2
    ,它必将是素数,然后用2把系列的2的翻番筛掉:
    3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
    取新体系的率先个数3
    ,它必将是素数,然后用3把连串的3的倍数筛掉:
    5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
    取新体系的首先个数5
    ,然后用5把体系的5的倍数筛掉:
    7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...
    持续筛下去,就足以获取全体的素数。
    用Python来落到实处这一个算法,能够先构造一个从3初步的奇数连串:

        # 测试:
        output = filter(is_palindrome, range(1, 1000))
        print('1~1000:', list(output))
        if list(filter(is_palindrome, range(1, 200))) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33,
                                                          44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121,
                                                          131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]:
            print('测试成功!')
        else:
            print('测试失败!')
    
     
    

     

    class map(object):
        """
        map(func, *iterables) --> map object
    
        Make an iterator that computes the function using arguments from
        each of the iterables.  Stops when the shortest iterable is exhausted.
        """
    

    取体系的首先个数2,它必将是素数,然后用2把系列的2的翻番筛掉:

    结构从三方始的奇数体系
    def _odd_iter():
        n = 1
        while True:
            n = n   2
            yield n
    

    用filter求素数

      计算素数的三个情势是埃氏筛法,它的算法精晓起来特别简单:

       首先,列出从2起来的兼具自然数,构造二个系列:

        2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

       取类别的率先个数2,它必将是素数,然后用2把系列的2的倍数筛掉:

        3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

       取新类别的第二个数3,它一定是素数,然后用3把系列的3的倍数筛掉:

        5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

       取新系列的率先个数5,然后用5把类别的5的翻番筛掉:

        7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

       不断筛下去,就足以获取全体的素数。

         用Python来落到实处那些算法,能够先构造一个从3初步的奇数种类:

    #用filter求素数
    #可以先构造一个从3开始的奇数序列:(从3开始的偶数序列都不是素数)
    
    def _odd_iter():
        n=1
        while True:
            n =2
            yield n         #构造一个生成器,并且是一个无限序列
    

     

      留意那是多少个生成器,何况是一个Infiniti系列

       然后定义三个筛选函数:

    #定义一个筛选函数
    def _not_divisible(n):
        return lambda x:x%n >0 
    
    #Lambda表示生成一个匿名函数
    #带有一个参数的Lambda表达式和对应的非匿名函数:
    
    #举例:
    #    def f(n):  
    #        return lambda x: x / n  
    #print ( f(1)(2) )   # n=1; x=2  
    

     

      最终,定义叁个生成器,不断再次来到下一个素数:

    #最后,定义一个生成器,不断返回下一个素数
    def primes():
        yield 2            #先返回第一个素数2,然后利用filter()函数不断产生筛选后的新序列
        it=_odd_iter()
        while True:
            n=next(it)    #取出序列的第一个数
            yield n        #返回序列的第一个数
    
            it=filter(_not_divisible,it)    #此处用_not_divisible()函数去作用it列表中的每一个数(设为x),
            #则函数实际的模样为_not_divisible(n)(x),函数所执行的操作为:x%n >0,当可以整除时,丢弃,当不能整除时,筛选出来
    

      

      那么些生成器先回来第多少个素数2,然后,利用filter()不仅产生筛选后的新的队列。

       由于primes()也是二个非常种类,所以调用时索要设置一个退出循环的规范

    #打印1000以内的素数:        
    def main():
        for n in primes():
            if n<1000:
                print(n)
            else:
                break
    
    
    if __name__=='__main__':
        main()
    
    '''
    如果我们是直接执行某个.py文件的时候,该文件中那么”__name__ == '__main__'“是True,
    但是我们如果从另外一个.py文件通过import导入该文件的时候,
    这时__name__的值就是我们这个py文件的名字而不是__main__。
    
    这个功能还有一个用处:调试代码的时候,在”if __name__ == '__main__'“中加入一些我们的调试代码,
    我们可以让外部模块调用的时候不执行我们的调试代码,但是如果我们想排查问题的时候,
    直接执行该模块文件,调试代码能够正常运行
    '''    
    

      

      注意到Iterator是惰性总计的种类,所以我们得以用Python表示“全体自然数”,“全部素数”那样的队列,而代码极其简洁。

    map()函数接收七个参数,三个是函数,三个是Iterablemap将盛传的函数依次作用到行列的每种成分,并把结果作为新的Iterator返回。  

    3,4, 5,6, 7,8, 9,10, 11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, ...

    接下来定义二个筛选函数:

    def _not_divisible(n): 
            return lambda x: x % n > 0
    

     

    比方表达,举例我们有一个函数f(x)=x2,要把这么些函数成效在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就足以用map()达成如下:

    取新系列的首先个数3,它一定是素数,然后用3把系列的3的翻番筛掉:

    末尾,定义一个生成器,不断再次回到下贰个素数:

    def primes():
        yield 2
        it = _odd_iter() # 初始序列
        while True:
            n = next(it) # 返回序列的第一个数
            yield n
            it = filter(_not_divisible(n), it) # 构造新序列
    

    练习

      回数是指从左向右读和从右向左读都以一致的数,比方12321909。请利用filter()滤掉非回数:

    #练习
    '''
    回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数,例如12321,909。
    请利用filter()滤掉非回数:
    '''
    
    def is_palindrome(n):
        return str(n)==str(n)[::-1]        #将输入的数字转为字符串,将翻转前和翻转后的进行比较,如果一致,表示满足回数
    
    print('1-15000的回数有:')    
    print(list(filter(is_palindrome,range(1,15000))))
    

      运行结果:

      新葡亰496net 1

     

    新葡亰496net 2

    5,6, 7,8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, ...

    是因为primes()也是三个最佳连串,所以调用时供给安装一个退出循环的原则:
    # 打印1000以内的素数:
    for n in primes():
        if n < 1000:
            print(n)
        else:
            break
    

    小结

    filter()的功力是从三个队列中筛出符合条件的要素。由于filter()利用了惰性总计,所以唯有在取filter()结果的时候,才会真的筛选并每便回去下一个筛出的要素。

    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]
    

    取新体系的率先个数5,然后用5把体系的5的倍数筛掉:

    3.sorted

    >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
    [-21, -12, 5, 9, 36]
    

    sorted()函数也是四个高阶函数,它还足以收起八个key函数来兑现自定义的排序,比如按相对值大小排序

    >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
    [5, 9, -12, -21, 36]
    

    们给sorted传入key函数,就能够达成忽略大小写的排序

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

    要实行反向排序,不必改造key函数,能够流传第1个参数reverse=True

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

     

    7,8,9,10, 11,12, 13,14,15,16, 17,18, 19,20, ...

    4.重临信数

    def lazy_sum(*args):
        def sum():
            ax = 0
            for n in args:
                ax = ax   n
            return ax
        return sum
    
    >>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7, 9)
    >>> f
    <function lazy_sum.<locals>.sum at 0x101c6ed90>
    

    map()传入的首先个参数是f,即函数对象自己。由于结果r是一个IteratorIterator是惰性种类,由此通过list()函数让它把任何连串都计算出来并赶回二个list。

    持续筛下去,就足以赢得全体的素数。

    闭包
    def count():
        fs = []
        for i in range(1, 4):
            def f():
                 return i*i
            fs.append(f)
        return fs
    
    f1, f2, f3 = count()
    

    回到结果

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

    修改

    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
    
    >>> f1, f2, f3 = count()
    >>> f1()
    1
    >>> f2()
    4
    >>> f3()
    9
    
    #使用lambda匿名函数
    list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))    
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    

    用Python来贯彻那一个算法,能够先构造五个从3早先的奇数体系:

    5.无名函数

    >>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    

      

    def_odd_iter():

    6.装饰器

    鉴于函数也是多个目的,何况函数对象能够被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。

    >>> def now():
    ...  print('2015-3-25')
    ...
    >>> f = now
    >>> f()
    2015-3-25
    

    函数对象有三个name属性,能够获得函数的名字:

    >> now.__name__
    'now'
    >>> f.__name__
    'now'
    

    装饰器装饰打字与印刷log

    def log(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('call %s():' % func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    

    咱俩要依赖Python的@语法,把decorator置于函数的定义处:

    @log
    def now():
        print('2015-3-25')
    
    >>> now()
    call now():
    2015-3-25
    

    若果decorator自个儿必要传入参数,那就必要编写制定三个回去decorator的高阶函数,写出来会更头昏眼花。比如,要自定义log的文书:

    def log(text):
        def decorator(func):
            def wrapper(*args, **kw):
                print('%s %s():' % (text, func.__name__))
                return func(*args, **kw)
            return wrapper
        return decorator
    
    @log('execute')
    def now(): 
            print('2015-3-25')
    

    实施结果

    >>> now()
    execute now():2015-3-25
    

    和两层嵌套的decorator相比较,3层嵌套的效应是这般的:

    >>> now = log('execute')(now)
    

    亟需编写制定wrapper.name = func.name如此那般的代码,Python内置的functools.wraps便是干这几个事的,所以,一个安然无事的decorator的写法如下

    import functools
    
    def log(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kw):
            print('call %s():' % func.__name__)
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    

     

              n =1

    7.偏函数

    functools.partial便是帮衬我们创制贰个偏函数的,无需大家友好定义int2(),能够直接行使上边包车型客车代码创制一个新的函数int2:

    >>> import functools
    >>> int2 = functools.partial(int, base=2)
    >>> int2('1000000')
    64
    >>> int2('1010101')
    85
    

    大约总括functools.partial的效应就是,把二个函数的少数参数给一定住(也正是安装暗中认可值),再次回到多个新的函数,调用这么些新函数会更轻巧。
    稳重到上面包车型大巴新的int2函数,仅仅是把base参数重新设定默许值为2,但也足以在函数调用时传出其余值

    >>> int2('1000000', base=10)
    1000000
    

    map()作为高阶函数,事实上它把运算准绳抽象了,由此,大家不只能够测算轻松的f(x)=x2,还是能够计算任性复杂的函数,比如,把那么些list全数数字转为字符串:

              while True:        

    list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
    

                     n = n 2

    map函数的长处:

                     yield  n

    1. 函数逻辑更是显然,参数‘f’就标识了对成分的操作
    2. map是高阶函数,能够实践抽象度更高的运算  

    留神那是贰个生成器,並且是二个最棒体系。

    二、 reduce

    然后定义二个筛选函数:

    def reduce(function, sequence, initial=None): # real signature unknown; restored from __doc__
        """
        reduce(function, sequence[, initial]) -> value
    
        Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
        from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
        For example, reduce(lambda x, y: x y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
        ((((1 2) 3) 4) 5).  If initial is present, it is placed before the items
        of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
        sequence is empty.
        """
        pass
    

    def_not_divisible(n):

    reduce把二个函数成效在三个体系[x1, x2, x3, ...]上,这么些函数必需接受多个参数,reduce把结果一连和体系的下多个成分做积累计算,其功能就是:  

         return    lambda x: x % n >0

    reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
    

    最终,定义一个生成器,不断重返下一个素数:

    比如说对一个体系求和,就足以用reduce实现:

    defprimes():

    from functools import reduce
    def add(x, y):
        return x   y
    reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
    25
    

        yield 2

    无名氏函数完毕:

         it = _odd_新葡亰496net:埃氏筛法,高阶函数。iter()# 初步类别

    reduce(lambda x, y : x   y, [1, 3, 5, 7, 9])
    25
    

         while True:        

    当然求和平运动算能够平素用Python内建函数sum(),没须求选拔reduce

                n = next(it)# 再次回到种类的率先个数yieldn        it = filter(_not_divisible(n), it)# 

    但是借使要把体系[1, 3, 5, 7, 9]改造到整数13579reduce就足以派上用场:

    结构新体系

    from functools import reduce
    def fn(x, y):
        return x * 10   y
    reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
    13579
    

    本条生成器先回到第贰个素数2,然后,利用filter()不断发生筛选后的新的队列。

    无名函数完结:

    鉴于primes()也是二个最佳连串,所以调用时索要设置一个退出循环的尺度:

    reduce(lambda x, y: x * 10   y, [1, 3, 5, 7, 9])
    13579
    

    # 打字与印刷一千以内的素数:

    那个事例本人没多大用处,可是,假设思虑到字符串str也是三个队列,对下边包车型客车例子稍加改动,合营map(),我们就足以写出把str转换为int的函数:

    for n in primes():

    from functools import reduce
    def fn(x, y):
        return x * 10   y
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    reduce(fn, map(char2num, '13579'))
    13579
    

        if  n <1000:        

    整治成三个str2int的函数正是:

             print(n)

    from functools import reduce
    
    def str2int(s):
        def fn(x, y):
            return x * 10   y
        def char2num(s):
            return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
        return reduce(fn, map(char2num, s))
    

        else:

    还是可以用lambda函数进一步简化成:

              break

    from functools import reduce
    
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    
    def str2int(s):
        return reduce(lambda x, y: x * 10   y, map(char2num, s))
    

    留心到Iterator是惰性统计的队列,所以我们得以用Python表示“全部自然数”,“全部素数”那样的行列,而代码极度简短。

     

    新葡亰496net,小练习:

    1. 利用map()函数,把客商输入的不标准的波兰语名字,变为首字母大写,其余小写的专门的学业名字。输入:['adam', 'LISA', 'barT'],输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']: 

      list(map(lambda x: x.capitalize(), ['adam', 'LISA', 'barT'])) ['Adam', 'Lisa', 'Bart']

      2. Python提供的sum()函数还行三个list并求和,请编写二个prod()函数,可以承受三个list并利用reduce()求积:

    def prod(l):
        return reduce(lambda x, y: x * y, l)
    l = [1, 2 ,3, 4, 5]
    print(prod(l))
    120
    

      无名氏函数完成:

    reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4, 5])
    120
    

      3. 利用mapreduce编排二个str2float函数,把字符串'123.456'转变到浮点数123.456:  

    from functools import reduce
    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
    def str_split(s):
        s1, s2 = s.split('.')
        return s1, s2
    def str2int_1(s1):
        return reduce(lambda x, y: x * 10   y, map(char2num, s1))
    def str2int_2(s2):
        return (reduce(lambda x, y: x * 10   y, map(char2num, s2)))/pow(10, len(s2))
    def str2float(s):
        s1, s2 = str_split(s)
        res = str2int_1(s1)   str2int_2(s2)
        return res
    a = str2float('123.456')
    print(a)
    123.456
    

      

     三、filter

    Python内建的filter()函数用于过滤体系。

    map()类似,filter()也接受多少个函数和二个队列。和map()区别的是,filter()把传播的函数依次功效于各类成分,然后依照重临值是True还是False垄断封存如故丢掉该因素。

    class filter(object):
        """
        filter(function or None, iterable) --> filter object
    
        Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item)
        is true. If function is None, return the items that are true.
        """
    

     

    举个例子,在二个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以那样写:

    def is_odd(n):
        return n % 2 == 1
    list(filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    [1, 3, 5, 7, 9]
    

    同样能够参预无名氏函数:

    list(filter(lambda x: x % 2 == 1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    [1, 3, 5, 7, 9]
    

    把三个种类中的空字符串删掉,能够如此写:

    def not_empty(s):
        return s and s.strip()
    list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
    ['A', 'B', 'C']
    

    无名氏函数的款型:

    list(filter(lambda x: x and x.strip(), ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
    ['A', 'B', 'C']
    

    可见用filter()那些高阶函数,关键在刘頔确贯彻三个“筛选”函数。

    注意到filter()函数重回的是贰个Iterator,也正是二个惰性连串,所以要强迫filter()完了总计结果,需求用list()函数获得全体结果并赶回list。

    实例:

    用filter求素数

    计算素数的一个方法是埃氏筛法,它的算法理解起来特别轻易:

    首先,列出从2初阶的具有自然数,构造叁个行列:

    2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    取种类的第二个数2,它显明是素数,然后用2把种类的2的倍数筛掉:

    3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    取新连串的首先个数3,它必然是素数,然后用3把连串的3的翻番筛掉:

    5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    取新连串的第二个数5,然后用5把类别的5的倍数筛掉:

    7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    趋之若鹜筛下去,就可以取得全数的素数。

    用Python来促成这一个算法,能够先构造二个从3发端的奇数种类:

    def _odd_iter():
        n = 1
        while True:
            n = n   2
            yield n
    

    只顾那是二个生成器,並且是一个但是连串。

    然后定义二个筛选函数:

    def _not_divisible(n):
        return lambda x: x % n > 0
    

    终极,定义贰个生成器,不断重回下三个素数:

    def primes():
        yield 2
        it = _odd_iter()    #初始序列
        while True:
            n = next(it)    #返回序列的第一个数
            yield n
            it = filter(_n
    

    本条生成器先回到第多少个素数2,然后,利用filter()不停发生筛选后的新的队列。

    由于primes()也是多少个最为类别,所以调用时索要设置贰个脱离循环的标准化:

    #打印100以内的素数
    for n in primes():
        if n < 100:
            print(n)
        else:
            break
    
    2
    3
    5
    7
    11
    13
    17
    19
    23
    29
    31
    37
    41
    43
    47
    53
    59
    61
    67
    71
    73
    79
    83
    89
    97
    

    注意到Iterator是惰性总计的系列,所以大家能够用Python表示“全部自然数”,“全体素数”那样的队列,而代码特别简单。

    小练习:

    1. 回数是指从左向右读和从右向左读都以均等的数,举例12321909。请利用filter()滤掉非回数:

      list(filter(lambda x: str(x) == str(x)[::-1], range(1,1000))) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191, 202, 212, 222, 232, 242, 252, 262, 272, 282, 292, 303, 313, 323, 333, 343, 353, 363, 373, 383, 393, 404, 414, 424, 434, 444, 454, 464, 474, 484, 494, 505, 515, 525, 535, 545, 555, 565, 575, 585, 595, 606, 616, 626, 636, 646, 656, 666, 676, 686, 696, 707, 717, 727, 737, 747, 757, 767, 777, 787, 797, 808, 818, 828, 838, 848, 858, 868, 878, 888, 898, 909, 919, 929, 939, 949, 959, 969, 979, 989, 999]

      思路:先将int数字类型调换为str字符串类型,然后比较原字符串和取反后的字符串是还是不是等于来重临值。

      

      

    参照他事他说加以考察资料:

    廖雪峰的官网

    帮扶相当的大,特别感激!

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

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