学习Python必须要知道的4个内置函数

傷城~ 2023-01-23 10:59 14阅读 0赞

**1、map**

map是python内置的高阶函数，它接收一个函数和一个列表，函数依次作用在列表的每个元素上，返回一个可迭代map对象。

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. """
        def __getattribute__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
            """ Return getattr(self, name). """
            pass
    
        def __init__(self, func, *iterables): # real signature unknown; restored from __doc__
            pass
    
        def __iter__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
            """ Implement iter(self). """
            pass
    
        @staticmethod # known case of __new__
        def __new__(*args, **kwargs): # real signature unknown
            """ Create and return a new object. See help(type) for accurate signature. """
            pass
    
        def __next__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
            """ Implement next(self). """
            pass
    
        def __reduce__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
            """ Return state information for pickling. """
            pass

用法举例 ：　　将列表li中的数值都加1,　　li = \[1,2,3,4,5\]

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    li = [1,2,3,4,5]
    
    def add1(x):
        return x+1
    
    res = map(add1, li)
    print(res)
    for i in res:
        print(i)
    
    结果：
    <map object at 0x00000042B4E6D4E0>
    2
    3
    4
    5
    6

**2、lambda表达式**

是一个表达式，可以创建匿名函数，冒号前是参数，冒号后只能有一个表达式（传入参数，根据参数表达出一个值）

nl = lambda x,y:x*y  # 给出x,y参数，计算出x和y的相乘
    print(nl(3,5))
    print('-----')
    #和map的结合
    li = [1,2,3,4,5]
    for i in map(lambda x:x*2, li):
        print(i)
    
    
    结果：
    15
    -----
    2
    4
    6
    8
    10

**3、Pool**

1、多进程，是multiprocessing的核心，它与threading很相似，但对多核CPU的利用率会比threading好的多

2、可以允许放在Python程序内部编写的函数中，该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有`is_alive()`、`join([timeout])`、`run()`、`start()`、`terminate()`等方法

3、multiprocessing包中也有`Lock/Event/Semaphore/Condition`类，用来同步进程

传统的执行多个函数的例子

import time
    
    def do_proc(n):  # 返回平方值
        time.sleep(1)
        return n*n
    
    if __name__ == '__main__':
        start = time.time()
        for p in range(8):
            print(do_proc(p))  # 循环执行8个函数
        print("execute time is " ,time.time()-start)
    
    结果：
    0
    1
    4
    9
    16
    25
    36
    49
    execute time is  8.002938985824585

使用多进程执行函数

''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：531509025 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ '''
    import time
    from multiprocessing import Pool
    
    def do_proc(n):  # 返回平方值
        time.sleep(n)
        print(n)
        return n*n
    
    if __name__ == '__main__':
        pool = Pool(3)  # 池中最多只能放三个任务
        start = time.time()
        p1 = pool.map(do_proc, range(8))  # 跟python的map用法相似(map连续生成8个任务的同时依次传给pool，pool依次调起池中的任务，执行完的任务从池中剔除)
        pool.close()  # 关闭进程池
        pool.join()  # 等待所有进程(8个进程)的结束
        print(p1)
        print("execute time is ", time.time() - start)
    
    结果：
    0
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]
    execute time is  3.3244528770446777

查看任务管理器：  
![在这里插入图片描述][20210714163610736.png]  
**4、random**

import random
    
    print(random.random())  # 生成一个0-1随机小数
    print(random.uniform(10,20))  # 指定范围随机选择一个小数
    print(random.randint(10,20))  # 指定范围内随机选择一个整数
    print(random.randrange(0,90,2))  # 指定范围内选择一个随机偶数
    print(random.choice('abcdefg'))  # 指定字符串中随机选择一个字符
    print(random.sample('abcdefgh'),2)  # 指定字符串内随机选择2个字符
    print(random.choice(['app','pear','ora']))  # 指定列表内随机选择一个值
    itmes = [1,2,3,4,5,6,7,8]  # 将列表表洗牌
    random.shuffle(itmes)
    print(itmes)

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