介紹4個大神常用而你不常用的python函數

閱讀大概需要3分鐘

今天總共說下四個函數：assert，map，filter，reduce。

assert

俗稱 斷言！就是說斷言一件事，如果是真，程序繼續進行；如果是假，則報錯。

怎麼用捏？

兩種用法

• assert <condition>
• assert <condition>, <error message>

第一種

def avg(marks):
    assert len(marks) != 0
    return sum(marks)/len(marks)

mark1 = []
print("Average of mark1:",avg(mark1))

結果爲

AssertionError

第二種

def avg(marks):
    assert len(marks) != 0,"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))

結果爲

Average of mark2: 78.0
AssertionError: List is empty.

map

很多時候，我們對一個list裏的數據進行同一種操作，比如：

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

這個時候，就可以用map操作，格式爲：

map(function_to_apply, list_input)

具體操作爲

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

當然list裏可以放函數

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]

當然也可以進行str2id操作

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

# [5,2,3,4,5]

filter

filter函數就是對於給定的條件進行篩選，過濾。

number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = list(filter(lambda x: x < 0, number_list))
print(less_than_zero)

# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

這個可以用在神經網絡中是否對部分網絡進行fine-tune

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

reduce

reduce就是累計上次的結果，用在當前操作上。比如不用reduce是這樣的

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

# product = 24

用了之後

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；廣大的；龐大的

deposit n. 存款 v. 將錢存入銀行

---