介绍4个大神常用而你不常用的python函数

介绍4个大神常用而你不常用的python函数

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今天总共说下四个函数： assert ，map，filter，reduce 。

assert

俗称 断言！就是说断言一件事，如果是真，程序继续进行；如果是假，则报错。

怎么用捏？

两种用法

• assert <condition>

• assert <condition>, <error message>

   

  第一种

  def avg( marks ):
     assert len ( marks ) !=
      return sum( marks )/ len ( marks )
  
  mark1 = []
  print ( "Average of mark1:" ,avg(mark1))

   

  结果为

  AssertionError

   

  第二种

  def avg( marks ):
     assert len ( marks ) != , "List is empty."
      return sum( marks )/ len ( marks )
  
  mark2 = [ 55 , 88 , 78 , 90 , 79 ]
  print ( "Average of mark2:" ,avg(mark2))
  
  mark1 = []
  print ( "Average of mark1:" ,avg(mark1))

   

  结果为

  Average of mark2: 78.0
  AssertionError: List is empty .

   

  map

  很多时候，我们对一个list里的数据进行同一种操作，比如：

  items = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
  squared = []
  for i in item s:
     squared. append (i** 2 )

  
  
  

  这个时候，就可以用map操作，格式为：

  map(function_to_apply, list_input)

  
  
  

  具体操作为

  items = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
  squared = list(map(lambda x: x** 2 , items))

   

  当然list里可以放函数

  def multiply (x):
    return (x*x)
  def add (x):
    return (x+x)
  
  funcs = [multiply, add]
  for i in range( 5 ):
    value = list(map( lambda x: x(i), funcs))
    print(value)
  
  # Output:
  # [0, 0]
  # [1, 2]
  # [4, 4]
  # [9, 6]
  # [16, 8]

   

  当然也可以进行str2id操作

  a = [ '5' , '2' , '3' , '4' , '5' ]
  print ( list ( map ( int , a )))
  
  # [ 5 , 2 , 3 , 4 , 5 ]

   

  filter

  filter 函数就是对于给定的条件进行筛选，过滤。

  number_list = range (- 5 , 5 )
  less_than_zero = list ( filter (lambda x : x < , number_list))
  print (less_than_zero)
  
  # Outpu t: [- 5 , - 4 , - 3 , - 2 , - 1 ]

   

  这个可以用在神经网络中是否对部分网络进行fine-tune

  if self. args .fine_tune is False:
      parameters = filter (lambda p : p .requires_grad, model.parameters())
  else :
      parameters = model.parameters()

   

  reduce

  reduce 就是累计上次的结果，用在当前操作上。比如不用reduce是这样的

  product = 1
  list = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]
  for num in list :
     product = product * num
  
  # product = 24

  
  
  

  用了之后

  from functools import reduce
  product = reduce(( lambda x, y: x * y), [ 1 , 2 , 3 , 4 ])
  
  # Output: 24

  
  
  

  IELTS a bit

  
  
  

  colossal adj. 巨大的；广大的；庞大的

  deposit n. 存款   v. 将钱存入银行