据廖雪峰python3教程----python学习第十一天

sorted

排序算法

Python的内置sorted()函数可以对list进行排序：

<code>>>> </code><code>sorted</code><code>([</code><code>1</code><code>,</code><code>10</code><code>,</code><code>2</code><code>,</code><code>5</code><code>,</code><code>42</code><code>,</code><code>6</code><code>])</code>

此外，sorted（）函数也是一个高阶函数，他还可以接受一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

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

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和进过key=abs 处理的list：

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

<code>keys排序结果 </code><code>=</code><code>> [</code><code>5</code><code>, </code><code>9</code><code>, </code><code>12</code><code>, </code><code>21</code><code>, </code><code>36</code><code>] </code>

字符排序：

<code>>>> </code><code>sorted</code><code>([</code><code>'bob'</code><code>,</code><code>'about'</code><code>,</code><code>'Zoo'</code><code>,</code><code>'Credit'</code><code>]) </code><code>#根据ASCII的大小比较。</code>

<code>[</code><code>'Credit'</code><code>, </code><code>'Zoo'</code><code>, </code><code>'about'</code><code>, </code><code>'bob'</code><code>]</code>

忽略大小写的字符串排序：

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

<code>[</code><code>'about'</code><code>, </code><code>'bob'</code><code>, </code><code>'Credit'</code><code>, </code><code>'Zoo'</code><code>]</code>

<code>要进行反向排序，不必改动key函数，可以传入第三个函数</code>

<code>reverse</code><code>=</code><code>True</code><code>:</code>

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

<code>[</code><code>'Zoo'</code><code>, </code><code>'Credit'</code><code>, </code><code>'bob'</code><code>, </code><code>'about'</code><code>]</code>

请用<code>sorted()</code>对上述列表分别按名字排序：

<code> </code><code>return</code> <code>t[</code><code>0</code><code>].lower()</code>

<code>>>> L2</code><code>=</code><code>sorted</code><code>(L,key</code><code>=</code><code>by_name)</code>

再按成绩从高到低排序：

<code>>>> </code><code>def</code> <code>by_score(t):</code>

<code> </code><code>return</code> <code>t[</code><code>1</code><code>]</code>

<code>>>> L2</code><code>=</code><code>sorted</code><code>(L,key</code><code>=</code><code>by_score,reverse</code><code>=</code><code>True</code><code>)</code>

返回函数--->函数作为返回值

高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果返回。

普通情况下的求和函数：

<code> </code><code>return</code> <code>ax</code>

把函数作为返回值。（如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数：）

<code> </code><code>return</code> <code>ax</code>

<code> </code><code>return</code> <code>sum</code>

<code><function lazy_sum.<</code><code>locals</code><code>>.</code><code>sum</code> <code>at </code><code>0x026BBA08</code>

在上面的例子中，在函数 lazy_sum 中有定义了函数 sum ，并且，内部函数 sum 可以引用外部函数 lazy_sum 的参数和局部变量，当 laizy_sum 返回函数 sum 时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种称为 ‘闭包（Closure）’的程序结构拥有极大的威力。

当我们调用<code>lazy_sum()</code>时，每次调用都会返回一个新的函数，即使传入相同的参数：

<code> </code><code>return</code> <code>ax</code>

<code> </code><code>return</code> <code>sum</code>

<code>False</code>

f1（）和 f2（）的调用结果互不影响。

闭包

注意到返回的函数在其定义内部引用了局部变量<code>args</code>，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<code>f()</code>才执行。我们来看一个例子：

<code>>>> </code><code>def</code> <code>count():</code>

<code> </code><code>for</code> <code>i </code><code>in</code> <code>range</code><code>(</code><code>1</code><code>,</code><code>4</code><code>): </code>

<code> </code><code>return</code> <code>i</code><code>*</code><code>i</code>

<code> </code><code>fs.append(f)</code>

<code> </code><code>return</code> <code>fs</code>

<code>>>> f1,f2,f3 </code><code>=</code> <code>count()</code>

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。

调用f1( ),f2( )和f3( )的结果应该是1,4,9，但实际：

结果全部都是9，原因在于返回的函数引用了变量 i ,但它并非立刻执行。等到3个函数都返回是，它们所引用的变量 i 应经变成了

3，因此最终结果为 9

返回闭包时牢记的一点就是：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？方法就是在创建一个函数，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改变更改，已绑定到函数参数的值不变：

<code> </code><code>return</code> <code>j</code><code>*</code><code>j</code>

<code> </code><code>return</code> <code>g</code>

<code> </code><code>for</code> <code>i </code><code>in</code> <code>range</code><code>(</code><code>1</code><code>,</code><code>4</code><code>):</code>

<code> </code><code>fs.append(f(i))</code>

<code>>>> f1,f2,f3</code><code>=</code><code>count()</code>

缺点就是代码较长，可以利用lambda 函数缩短代码：

<code> </code><code>return</code> <code>lambda</code> <code>:j</code><code>*</code><code>j</code>

匿名函数

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以<code>map()</code>函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个<code>f(x)</code>的函数外，还可以直接传入匿名函数：

<code>>>> </code><code>list</code><code>(</code><code>map</code><code>(</code><code>lambda</code> <code>x:x</code><code>*</code><code>x,[</code><code>1</code><code>,</code><code>2</code><code>,</code><code>3</code><code>,</code><code>4</code><code>,</code><code>5</code><code>]))</code>

通过例子可以看出匿名函数 lambda x：x*x实际上就是：

<code> </code><code>return</code> <code>x</code><code>*</code><code>x</code>

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，表达式的值就是return

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外。匿名函数也是一个函数对象，也可以吧匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用这个函数：

<code>>>> f</code><code>=</code><code>lambda</code> <code>x:x</code><code>*</code><code>x</code>

<code>>>> f<function <</code><code>lambda</code><code>> at </code><code>0x02C9FD68</code>

同样也可以把匿名函数作为函数的返回值：

<code>def</code> <code>bulid(x,y):</code>

<code> </code><code>return</code> <code>lambda</code><code>: x</code><code>*</code><code>x </code><code>+</code> <code>y</code><code>*</code><code>y</code>

本文转自 nw01f 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/dearch/1762147，如需转载请自行联系原作者

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