1、map

map是python內(nèi)置的高階函數(shù)，它接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)列表，函數(shù)依次作用在列表的每個(gè)元素上，返回一個(gè)可迭代map對象。

class map(object):""" map(func, *iterables) --> map objectMake an iterator that computes the functionusing arguments fromeach of the iterables. Stops when the shortest iterableisexhausted.""" 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 # knowncaseof __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

用法舉例 ：　　將列表li中的數(shù)值都加1,　　li = [1,2,3,4,5]

li = [1,2,3,4,5]

def add1(x):return x+1res=map(add1, li)

print(res)for i inres:

print(i)

結(jié)果：

2

3

4

5

6

2、lambda表達(dá)式

是一個(gè)表達(dá)式，可以創(chuàng)建匿名函數(shù)，冒號前是參數(shù)，冒號后只能有一個(gè)表達(dá)式（傳入?yún)?shù)，根據(jù)參數(shù)表達(dá)出一個(gè)值）

nl = lambda x,y:x*y # 給出x,y參數(shù)，計(jì)算出x和y的相乘

print(nl(3,5))

pring(-----)

#和map的結(jié)合

li= [1,2,3,4,5]for i in map(lambda x:x*2, li):

print(i)

結(jié)果：15

-----

2

4

6

8

10

3、Pool

1、多進(jìn)程，是multiprocessing的核心，它與threading很相似，但對多核CPU的利用率會比threading好的多

2、可以允許放在Python程序內(nèi)部編寫的函數(shù)中，該P(yáng)rocess對象與Thread對象的用法相同，擁有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法

3、multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition類，用來同步進(jìn)程

傳統(tǒng)的執(zhí)行多個(gè)函數(shù)的例子

import time

def do_proc(n): # 返回平方值

time.sleep(1)return n*nif __name__ == '__main__':

start=time.time()for p in range(8):

print(do_proc(p)) # 循環(huán)執(zhí)行8個(gè)函數(shù)

print("execute time is" ,time.time()-start)

結(jié)果：0

1

4

9

16

25

36

49execute timeis 8.002938985824585

使用多進(jìn)程執(zhí)行函數(shù)

import timefrommultiprocessing import Pool

def do_proc(n): # 返回平方值

time.sleep(n)

print(n)return n*nif __name__ == '__main__':

pool= Pool(3) # 池中最多只能放三個(gè)任務(wù)

start=time.time()

p1= pool.map(do_proc, range(8)) # 跟python的map用法相似(map連續(xù)生成8個(gè)任務(wù)的同時(shí)依次傳給pool，pool依次調(diào)起池中的任務(wù)，執(zhí)行完的任務(wù)從池中剔除)

pool.close() # 關(guān)閉進(jìn)程池

pool.join() # 等待所有進(jìn)程(8個(gè)進(jìn)程)的結(jié)束

print(p1)

print("execute time is", time.time() -start)

結(jié)果：0

1

2

3

4

5

6

7[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]

execute timeis 3.3244528770446777

查看任務(wù)管理器：

4、random

import random

print(random.random()) # 生成一個(gè)0-1隨機(jī)小數(shù)

print(random.uniform(10,20)) # 指定范圍隨機(jī)選擇一個(gè)小數(shù)

print(random.randint(10,20)) # 指定范圍內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)整數(shù)

print(random.randrange(0,90,2)) # 指定范圍內(nèi)選擇一個(gè)隨機(jī)偶數(shù)

print(random.choice('abcdefg')) # 指定字符串中隨機(jī)選擇一個(gè)字符

print(random.sample('abcdefgh'),2) # 指定字符串內(nèi)隨機(jī)選擇2個(gè)字符

print(random.choice(['app','pear','ora'])) # 指定列表內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)值

itmes= [1,2,3,4,5,6,7,8] # 將列表表洗牌

random.shuffle(itmes)

print(itmes)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python常用函数的用法_python中常用函数整理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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