python 内置函数filter

yipeiwu_com6年前Python基础

python 内置函数filter

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.
 """

filter(func,iterator)

    func:自定义或匿名函数中所得值是布尔值,true将保留函数所取到的值,false则取反。
    iterator:可迭代对象。

例:

     过滤列表['text_test_text', 'test_text_1', 'text_test_2', '3_test_text', 'test_test']
     只要含有text字符串及将其取出 or 取反。

s.rfind'text'+1

     Python3中 rfind() 返回字符串最后一次出现的位置,如果没有匹配项则返回-1。
     数字中0是false,0以上的整数都是true,所以s.rfind'text'后会有+1,没找到字符及-1+1=0.

# Filter

li = ['text_test_text', 'test_text_1', 'text_test_2', '3_test_text', 'test_test']

# 默认保留函数所取到的值
print(list(filter(lambda s: s.rfind('text') + 1, li)))
# 取反,下三个例子是一样的
print(list(filter(lambda s: not s.rfind('text') + 1, li)))

# Noe 自定义函数

l1 = ['text_test_text', 'test_text_1', 'text_test_2', '3_test_text', 'test_test']


def distinguish(l):
 nl = []
 for s in l:
  if s.rfind("text") + 1:
   nl.append(s)
 return nl


print(distinguish(l1))

# Two 自定义高阶函数

l2 = ['text_test_text', 'test_text_1', 'text_test_2', '3_test_text', 'test_test']


def f(s):
 return s.rfind('text') + 1


def distinguish(func, array):
 nl = []
 for s in array:
  if func(s):
   nl.append(s)
 return nl


print(distinguish(f, l2))

# Three 匿名函数

l3 = ['text_test_text', 'test_text_1', 'text_test_2', '3_test_text', 'test_test']


def distinguish(func, array):
 nl = []
 for s in array:
  if func(s):
   nl.append(s)
 return nl

print(distinguish(lambda s: s.rfind('text') + 1, l3))

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

相关文章

Python 实现选择排序的算法步骤

选择排序算法步骤: 找到数组中最小的那个元素中, 将它和数组的第一个元素交换位置, 在剩下的元素中找到最小的元素,将它和数组的第二个元素交换位置, 如此往复,知道将整个数组排序。 逐步分...

用Python写一个自动木马程序

用Python写一个自动木马程序

电脑作为大家日常办公的工具,最怕的一件事情之一就是被偷,当我们的电脑被盗的时候,不仅仅是电脑本身,更重要的是电脑存储的资料都会丢失。如何尽快的找回电脑需要我们想点办法,今天就教大家一个...

对Python的zip函数妙用,旋转矩阵详解

Python的zip函数 示例1: x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xy...

PyTorch中常用的激活函数的方法示例

PyTorch中常用的激活函数的方法示例

神经网络只是由两个或多个线性网络层叠加,并不能学到新的东西,简单地堆叠网络层,不经过非线性激活函数激活,学到的仍然是线性关系。 但是加入激活函数可以学到非线性的关系,就具有更强的能力去进...

详解python中的线程与线程池

线程 进程和线程 什么是进程? 进程就是正在运行的程序, 一个任务就是一个进程, 进程的主要工作是管理资源, 而不是实现功能 什么是线程? 线程的主要工作是去实现功能,...