Введение в Python - [10]

, map, filter, reduce, zip.

Lambda выражение в Python:

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

1 | lambda arguments: expression

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

1 | >>> multiply = lambda x,y: x * y
2 | >>> multiply(21, 2)
3 | 42

Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

Функция map() в Python:

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними - нужно превратить их в целое число:

1 | old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
2 |
3 | new_list = []
4 | for item in old_list:
5 |     new_list.append(int(item))
6 |
7 | print (new_list)
8 |
9 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

1 | old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
2 | new_list = list(map(int, old_list))
3 | print (new_list)
4 |
5 | [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

1 | def miles_to_kilometers(num_miles):
2 |     """ Converts miles to the kilometers """
3 |     return num_miles * 1.6
4 |
5 | mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
6 | kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances))
7 | print (kilometer_distances)
    [1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

1 | mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
2 | kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances))
3 |
4 | print (kilometer_distances)
    [1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

1 | l1 = [1,2,3]
2 | l2 = [4,5,6]
3 |
4 | new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2))
5 | print (new_list)
 [5, 7, 9]

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

1 | l1 = [1,2,3]
2 | l2 = [4,5]
3 |
4 | new_list = list(map(lambda x,y:  + y, l1, l2))
5 |
6 | print (new_list)
    [5,7]

Функция filter() в Python:

Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

1 | mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак']
2 | zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed))
3 | print (zolushka)
  ['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Функция reduce() в Python:

Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.

Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

1 | from functools import reduce
2 | items = [1,2,3,4,5]
3 | sum_all = reduce(lambda x,y: x + y, items)
4 |
5 | print (sum_all)
  15

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

1 | from functolls import reduce
2 | items = [1, 24, 17, 14, 9, 32, 2]
3 | all_max = reduce(lambda a,b: a if (a > b) else b, items)
4 |
5 | print (all_max)
    32

Функция zip() в Python:

Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.

1 | a = [1,2,3]
2 | b = "xyz"
3 | c = (None, True)
4 |
5 | res = list(zip(a, b, c))
6 | print (res)
    [(1, 'x', None), (2, 'y', True)]

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.

Объектно-ориентированное программирование в Python

Published: 04 November 2014

* ООП

Объектно-ориентированным программированием называется такой подход к программированию, в котором используются понятия класса и объекта. Говоря проще, когда перед нами стоит задача запрограммировать какой-либо объект, то намного легче сделать это описав этот объект, чем написав ряд функций.

Терминология объектно-ориентированного программирования:

* Класс (Class): Определенный программистом прототип программируемого объекта с набором атрибутов (переменных и методов), которые описывают данный объект. Доступ к аттрибутам и методам осуществляется через точку