Python练习-内置函数的应用

 1 # 编辑者：闫龙
 2 # 用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb
 3 #name=[‘alex‘,‘wupeiqi‘,‘yuanhao‘] 既然都Somebody了,那么请给我一个不用egon的理由
 4 name=[‘egon‘,‘lin‘,‘hai‘,‘feng‘]
 5 print(list(map(lambda newname : newname+"_sb",name)))
 6 #以下为解读代码
 7 #将name列表传递给lambda匿名函数进行遍历,返回newname变量
 8 # 然后让newname变量中的值逐个+"_sb",最终将返回值传递给m
 9 m = map(lambda newname : newname+"_sb",name)
10 print(m)#<map object at 0x0000028FA3BA46A0>
11 l = list(m)#将m由map类型转为list类型,用于print打印
12 print(l)#[‘egon_sb‘, ‘lin_sb‘, ‘hai_sb‘, ‘feng_sb‘]
13 
14 
15 #用map来处理下述l，然后用list得到一个新的列表，列表中每个人的名字都是sb结尾
16 #l=[{‘name‘:‘alex‘},{‘name‘:‘y‘}]既然都Somebody了,那么请给我一个不用egon的理由
17 l=[{‘name‘:‘linhaifeng‘},{‘name‘:‘egon‘}]
18 print(list(map(lambda newname:newname["name"]+"_sb", l)))
19 #以下为解读代码
20 #将l列表传递给lambda匿名函数进行遍历,返回newname变量
21 # newname变量是({"name":"linhaifeng"},{"name":"egon"})
22 # 让newname逐个提取name对应的value逐个+"_sb",最终将返回值传递给m
23 m=map(lambda newname:newname["name"]+"_sb",l)
24 print(m)#<map object at 0x000001B7B24D4898>
25 l = list(m)#将m由map类型转为list类型,用于print打印
26 print(l)#[‘linhaifeng_sb‘, ‘egon_sb‘]

 1 # 编辑者：闫龙
 2 #用filter来处理,得到股票价格大于20的股票名字
 3 shares={
 4     ‘IBM‘:36.6,
 5     ‘Lenovo‘:23.2,
 6     ‘oldboy‘:21.2,
 7     ‘ocean‘:10.2,
 8 }
 9 #代码解读:
10 #变量fi接受filter筛选出来的结果
11 #匿名函数中price得到的是shares中的keys
12 # 也就是说如果要提取shares中的value,就必须要shares[price]
13 #大于20的全部返回给fi
14 fi=filter(lambda price:shares[price] > 20,shares)
15 print(list(fi))#将fi转型为list类型,打印
16 #[‘oldboy‘, ‘Lenovo‘, ‘IBM‘]

 1 # 编辑者：闫龙
 2 #如下，每个小字典的name对应股票名字，shares对应多少股，price对应股票的价格
 3 portfolio = [
 4     {‘name‘: ‘IBM‘, ‘shares‘: 100, ‘price‘: 91.1},
 5     {‘name‘: ‘AAPL‘, ‘shares‘: 50, ‘price‘: 543.22},
 6     {‘name‘: ‘FB‘, ‘shares‘: 200, ‘price‘: 21.09},
 7     {‘name‘: ‘HPQ‘, ‘shares‘: 35, ‘price‘: 31.75},
 8     {‘name‘: ‘YHOO‘, ‘shares‘: 45, ‘price‘: 16.35},
 9     {‘name‘: ‘ACME‘, ‘shares‘: 75, ‘price‘: 115.65}
10 ]
11 #1:map来得出一个包含数字的迭代器，数字指的是：购买每支股票的总价格
12 m = map(lambda sumprice:{sumprice["name"]:sumprice["price"]*sumprice["shares"]},portfolio)
13 print(list(m))
14 
15 #2:基于1的结果，用reduce来计算，购买这些股票总共花了多少钱
16 from functools import reduce
17 m = map(lambda sumprice:sumprice["price"]*sumprice["shares"],portfolio)
18 r = reduce(lambda x,y:x+y,m)
19 print(r)
20 
21 #3：用filter过滤出，单价大于100的股票有哪些
22 fi = filter(lambda por:por["price"]>100,portfolio)
23 print(list(fi))