一文看懂Python列表表示式及高階函式如lambda方法
深入瞭解和熟練使用python的列表表示式和內建的一些高階函式如lamda， zip， enumerate， map， filter， reduce， sorted方法是python學習，面試和工作的必備技能。正是它們給了python優秀的特性，從而使python有別於其它程式語言。網上的介紹和教程有很多，但感覺還是比較零散，解讀也不夠深入，小編決定再次動手寫篇總結。如果大家還沒讀過小編寫的一文看懂python系列文章，請先閱讀一文看懂Python面向物件程式設計（Python學習與新手入門必看）-絕對原創和一文看懂Python對檔案和資料夾的操作： 含os， shutil和glob模組。Python學習面試必讀。本文內含很多例項程式碼，以幫助新手更好理解。
列表表示式[List Comprehension]
顧名思義，這個表示式作用是以一個快捷的方法對列表進行操作或運算，返回新的
列表
。其使用方式為［表示式 for 變數 in 列表］ 或者 ［表示式 for 變數 in 列表 if 條件］。
一個最簡單的列表表示式的例子如下。
>>> list1 = ［1， 2， 3， 4］
>>> list2 = ［ i*i for i in list1］
>>> list3 = ［ i*i for i in list1 if i>2］
>>> print（list2）
［1， 4， 9， 16］
>>> print（list3）
［9， 16］
列表表示式也可以遍歷元組生成新的列表（如list5），然而卻不能直接生成新的元組。比如list6實際上是個生成器表示式，不屬於列表表示式了。對於生成器表示式可以透過使用list6。__next__（）方法一次一次取值。
>>> tuple1 = （1， 2， 3， 4）
>>> list5 = ［ i*i for i in tuple1 ］
>>> print（list5）
［1， 4， 9， 16］
>>> list6 = （ i*i for i in tuple1 ）
>>> print（list6）
下面我們來看下3個常考的關於列表表示式應用的例子。
1。統計字串列表中每個字串的長度
>>> words = ［‘abc’，‘defg’，‘I love python’， ‘Django’］
>>> len_list = ［ len（word） for word in words ］
>>> print（len_list）
［3， 4， 13， 6］
2。 利於列表表示式求兩個列表的交集。
>>> a = ［ 3， 5， 6， 8］
>>> b = ［ 5， 6］
>>> a_b = ［ i for i in a if i in b］
>>> print（a_b）
［5， 6］
3。 打印出100以內所有十位數比個位數大1位的數字。
>>> num = ［ n1*10+n2 for n1 in range（0， 10）
for n2 in range（0， 10） if n1 == n2+1 ］
>>> print（num）
［10， 21， 32， 43， 54， 65， 76， 87， 98］
匿名函式lambda函式
Lambda函式又稱匿名函式，也有人稱為lambda表示式。顧名思義，匿名函式就是沒有名字的函式。函式沒有名字也行？當然可以啦。有些函式如果只是臨時一用，而且它的業務邏輯也很簡單時，就沒必要非給它取個名字不可。
lambda匿名函式的格式是 lambda 引數： 表示式。冒號前是引數，可以有多個，用逗號隔開，冒號右邊的為表示式。其實lambda返回值是一個函式的地址，也就是函式物件。下面是個最簡單的lambda函式的例子。
>>> add = lambda x， y： x+y
>>> type（add）
>>> print（add（3，5））
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既然是匿名函式，我們為什麼還要給它取個叫add的名字？這的確是多次一舉。其實lambda最常用的還是和sorted， map、reduce、filter這些高階函式結合使用。我們再來看下2個使用lambda函式結合sorted方法排序的經典例子。一個按絕對值大小排序，一個按字串長度排序。
>>> list1 = ［ 5， -3， 1， 8， -4 ］
>>> list2 = sorted（list1， key=lambda x：abs（x））
>>> print（list2）
［1， -3， -4， 5， 8］
>>> list3 = ［ ‘to’， ‘python’， ‘ABC’ ］
>>> list4 = sorted（list3， key=lambda x：len（x））
>>> print（list4）
［‘to’， ‘ABC’， ‘python’］
下面是一道關於lambda函式的經典面試題。flist［0］能輸出什麼？這個主要考函式物件列表，千萬不要和列表表示式搞混了啊。答： flist［0］輸出的是函式物件。
>>> flist = ［ lambda x：x*x for x in range（1， 3）］
>>> print（flist）
［
>>> flist［0］
>>> flist［0］（2）
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zip函式
zip（）函式來可以把2個或多個列表合併，並建立一個元組對的列表。元組對的數量以合併列表的最短長度為準。python 3中zip方法合併列表後生成的是zip物件，使用list方法可以將其變成列表，使用dict方法可以將其變成字典。
>>> l1 = ［ 1， 2， 3 ］
>>> l2 = ［ ‘x’， ‘y’， ‘z’］
>>> l3 = ［ ‘x’， ‘y’ ］
>>> zip（l1， l2）
>>> print（list（zip（l1， l2）））
［（1， ‘x’）， （2， ‘y’）， （3， ‘z’）］
>>> print（list（zip（l1， l3）））
［（1， ‘x’）， （2， ‘y’）］
>>> print（dict（zip（l1，l3）））
{1： ‘x’， 2： ‘y’}
實際上zip方法支援所有可迭代物件（字串、列表、元祖、字典）， 而不僅僅是列表。利用這個特性，我們可以很容易建立各種字典，包括很複雜的字典。我們來看下面2個經典例子。注意zip物件支援直接遍歷哦，不需要先轉成list或dict哦。
>> > l1 = ［1， 2， 3］
>> > str1 = “abc”
>> > print（dict（zip（l1， str1）））
{1： ‘a’， 2： ‘b’， 3： ‘c’}
>> > name = ［“John”， “Jim”， “Lucy”］
>> > year = ［1983， 1985， 1995］
>> > birth_year = dict（zip（name， year））
>> > print（birth_year）
{‘John’： 1983， ‘Jim’： 1985， ‘Lucy’： 1995}
>> > for name， year in zip（name， year）：
print（“{} - {}”。format（name， year））
John - 1983
Jim - 1985
Lucy - 1995
利用zip（*some_list）方法可以實現元組列表的反向解壓，見下面案例。注意unzip只支援元組列表，不支援dict直接解壓哦。這也是面試常考內容。
>>> l1 = ［（“John”， 1995）， （“Lucy”， 2000）， （“Max”， 1985）］
>>> name， year = zip（*l1）
>>> print（name）
（‘John’， ‘Lucy’， ‘Max’）
>>> print（year）
（1995， 2000， 1985）
>>> l2 = dict（l1）
>>> print（l2）
{‘John’： 1995， ‘Lucy’： 2000， ‘Max’： 1985}
>>> name1， year1 = zip（*l2）
Traceback （most recent call last）：
File “
name1， year1 = zip（*l2）
ValueError： too many values to unpack （expected 2）
enumerate() 函式
enumerate（） 函式用於將一個可遍歷的資料物件（如列表、元組或字串）組合為一個索引序列，同時列出資料和資料下標，常見用於for迴圈。一般只有需要同時用到索引index和value值的時候才用enumerate方法。注意直接使用enumerate方法生成是個enumerate物件，可以遍歷的。
>> > name = ［“John”， “Lucy”， “Mary”］
>> > name1 = enumerate（name）
>> > print（name1）
< enumerate object at 0x030D0FA8 >
>> > for index， name in enumerate（name）：
print（“{}-{}”。format（index， name））
0 - John
1 - Lucy
2 - Mary
map函式
map函式是個非常有用的方法，其語法是 map（function， iterable， 。。。）。map方法可以接收函式作為引數，並將其對映於列表的多個元素。python 2中返回列表，python 3中返回迭代器，需要使用list方法再生成列表。map函式不僅支援自定義的函式和lambda函式，還支援python自帶的函式。
下面是map函式應用一個最簡單的例子。該例子將計算平方的lambda函式對映於列表中的每個元素。
>>> l = map（lambda x： x ** 2， ［1， 2， 3， 4， 5］）
>>> print（l）
>>> print（list（l））
［1， 4， 9， 16， 25］
map函式還支援多個列表的對映和計算，如下所示。lambda函式中的x， y， z分別對應列表l1， l2和l3中的元素。計算後的生成的列表長度取決於各個列表的最短長度。
>>> l1 = ［1， 2， 3］
>>> l2 = ［4， 5， 6， 7］
>>> l3 = ［8， 9］
>>> print（list（map（lambda x，y，z：x+y+z， l1， l2， l3）））
［13， 16］
我們下面來看下一道關於map函式的經典考題。我們有兩個字串A和B，現在要統計字串A中有多少個字元也在字串B中可以找到。常規函式解法如下：
>>> strA = “aAAAbBCC”
>>> strB = “aA”
>>> def count1（str1， str2）：
a = 0
for c in str1：
if c in str2：
a += 1
return a
>>> count1（strA， strB）
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使用map函式經典解法如下，是不是好簡單好牛叉的樣子？
>>> strA = “aAAAbBCC”
>>> strB = “aA”
>>> print（sum（map（strA。count， strB）））
4
我們現在來分析下上面這段程式碼。python自帶的string。count（char）函式的作用是統計一個字串string含有字元char的數量。在本例中strB相當於char的一個引數列表［“a”， “A”］， map函式先統計strA中字元a的數量，再統計strA中字元A的數量，獲得列表［1， 3］， 然後將它們相加，即可獲得字串A中總共有多少字元可以在B中找到。
reduce函式
reduce()
函式會對引數序列中元素進行累積。該方法第一個引數必需是函式，而且傳入的函式必需要有2個引數，否則出現錯誤。該方法將一個數據集合（列表，元組等）中的所有資料進行下列操作：用傳給 reduce 中的函式 function先對集合中的第 1、2 個元素進行操作，得到的結果再與第三個資料用 function 函式運算，最後得到一個結果。
reduce函式很適合連續計算（比如列表求和或連乘計算階乘），經典程式碼如下。
>>> from functools import reduce
>>> reduce（lambda x， y： x+y， ［1，2，3，4，5］）
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>>> reduce（lambda x，y：x*y，range（1，5））
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注意： python 3中reduce（） 函式已經被從全域性名字空間裡移除了，它現在被放置在 fucntools 模組裡，如果想要使用它，則需要透過引入 functools 模組來呼叫 reduce（） 函式。
filter函式
Python的 filter（） 函式用於過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。該方法與map和reduce類似，第一個引數都是函式，作用於可以迭代的物件比如列表和元組，但不同的是filter方法傳入的函式是判斷性函式， 只有符合條件的列表元素才會加入新的列表。Python 2中返回列表，python 3中返回filter物件，使用list方法可以轉化為列表。
下面是使用filter方法打印出10以內偶數的經典程式碼。只有滿足x % 2 == 0 的列表元素才會加入新的列表。
>>> l = filter（lambda x： x % 2 == 0， range（10））
>>> print（l）
>>> print（list（l））
［0， 2， 4， 6， 8］
下面這段程式碼利用filter方法刪除字串列表裡的空白字串。只有滿足s and s。strip（） = True的字串才會加入新的列表。
def not_empty（s）：
return s and s。strip（）
list（filter（not_empty， ［‘A’， ‘’， ‘B’， None， ‘C’， ‘ ’］））
# 結果： ［‘A’， ‘B’， ‘C’］
最好一道是關於filter方法的經典面試題，利用filter方法篩選出一個列表中的素數。網上大多數程式碼都不完美，一是不能對小於等於2的數（包括0， 1和2）做出準確判斷，二是使用了for i in range（2， n+1），做了很多無效迴圈。
>>> import math
>>> def isPrime（n）：
if n <= 1：
return False
elif n == 2：
return True
else：
for i in range（2， int（math。sqrt（n））+1）：
if n%i == 0：
return False
return True
>>> l1 = ［-1， 0， 2， 3， 6， 7， 8］
>>> l2 = list（filter（isPrime， l1））
>>> print（l2）
［2， 3， 7］
小結
本文詳細總結了python的列表表示式及常用高階函式如lambda， zip， map， enumerate， reduce， filter的用法。你學了嗎？看懂的點個贊，沒看懂的留個言啊。如果覺得特別讚的，行個賞啊。接下來本部落格會分3個系列連載，分別為Django系列，一文看懂Python基礎系列和Python爬蟲系列，歡迎關注。
大江狗
2018。8。27
