用python简化函数 python函数语法

python lambda函数用法？

这里lambda x的x是函数的参数,是lst的元素(这里是一个元组),

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x[1]是函数的返回值,是lst元素(元组)的第2个元素即字符串,

所以,lst.sort(key=lambda x:x[1])是以lst元素(元组)的第二个元素为key排序,默认为升序

排序后的lst为[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

print(lst[3][1][2])是打印排序后的lst中的第4个元素(元组)的第2个元素(字符串)的第3个字符,结果就是打印字符串two的字符o

请问这段Python代码如何用匿名函数简化？

楼主你好！

要解决这道题目并不难，只需要理解匿名lambda是如何使用的便可；

“lambda 表达式1：表达式2”其实就是定义了一个函数，传入表达式1的参数，按表达式2的形式返回，因此，该语句也就返回了一个函数对象，请看如下代码：

def demo(x):

return x*x

lambda_demo = lambda x:x*x

以上代码中demo函数和lambda_demo是等效的，都是可以调用的对象，传入一个参数，返回这个参数的平方。

那这题就不难解了，其实做的事情就是定义了两层：

1）第一层函数是传入一个参数，返回第二层定义的函数对象

2）第二层是不传入参数，返回第一层参数的平方

套用lambda的定义，便不难解出正确答案：

# -*- coding: utf-8 -*-

def count():

'''这是原函数'''

def f(j):

def g():

return j*j

return g

fs = []

for i in range(1, 4):

fs.append(f(i))

return fs

def edited_count():

'''这是修改后的函数'''

fs= []

for i in range(1, 4):

fs.append((lambda x:(lambda :x*x))(i))

return fs

def evol_count():

'''更加pythonic的写法'''

return [(lambda x:(lambda :x*x))(i) for i in range(1,4)]

'''一行式写法'''

one_line_count = lambda :[(lambda x:(lambda :x*x))(i) for i in range(1,4)]

再分析一下楼主两段错误代码：

第一段的报错原因在于，楼主混淆了变量的有效空间，lambda中的变量只是形式，并不会对外部变量进行录入，所以在f函数中传入的j，并不会记录在lambda中，因此，在最后执行的时候，列表中的三个函数是第一段代码段中的demo函数，需要楼主传入一个参数，再返回你传入参数的平方。

第二段代码看代码逻辑应该是正确的，这个修改发生了什么呢？其实你定义的lambda函数形式变成了这样：

def demo(x=1):

return x*x

也就是变相的把变量的值给定义了，出错的原因应该是你在调用的时候很可能是以这样的形式调用：count()() 才导致了报错。

希望楼主能够深入理解lambda以及python的命名空间，今后遇到这样的题目便能迎刃而解了。

望采纳，谢谢！~

使用python简单封装selenium常用函数

年前走查脚本代码时，发现大家对selenium功能都在重复造轮子，而且容易出现一些常见低级bug。于是在闲暇之余，封装一些常用的selenium功能。

在某些网页中，存在多个frame嵌套。而selenium提供的find_element函数只能在当前frame中查找，不能切换到其他frame中，需要从最上级frame中逐步切换（当然也可以指定xpath的绝对路径，但是一般没人这么做）。在我们写代码过程中，需要明确知道当前frame位置和需要寻找元素的frame位置。在frame切换过程中，容易因为疏忽导致frame切换错误导致元素无法找到的bug。

页面中分布的frame，可以理解为树状结构。因此我们可以采用递归的方式， 沿着某条搜索路线frame节点，依次对树中每个节点均做一次访问。

我们以163网址上的登录框为例：点击登录按钮，弹出登录iframe页面。输入框位置在iframe中，因此我们不能使用xpath获取元素位置，需要进入iframe中，然后获取元素。

手动切换ifame可能会产生bug，因此需要一套自动切换和检索frame的机制。具体代码如下：

需要注意的是：如果页面中多个frame中，存在相同的xpath元素。还是需要指定frame的路径，否则会返回搜索到的第一个元素。

强制等待

直接调用系统time.sleep函数，不管页面加载情况一定会等待指定的时间， 即使元素已被加载 。

1.如果设置的时间较长，会浪费时间

2.如果设置的时间较短，元素可能没有加载。

页面中某元素如果未能立即加载，隐式等待告诉WebDriver需等待一定的时间，然后去查找元素。默认不等待，隐式等待作用于整个WebDriver周期，只需设置一次即可。

1.在上文的find_element函数中，采用递归方式在所有frame寻找元素。若采用隐式等待，则在每个frame中都需要等待设定的时间，耗时非常长。

2.某些页面我们想要的元素已经加载完毕，但是部分其他资源未加载。隐式等待必须等待所有元素加载完毕，增加额外等待时间。

显示等待一般作用于某一个元素，在设定的时间范围内，默认每间隔0.5秒查找元素。返回被加载的元素，若超过设定的时间范围未能查找则报错。显示等待作为selenium常用的等待机制，我们来看下他的源码和机制。

driver 注释中解释为WebDriver实例，但是代码中并未有相关检测，因此可以传入任何对象

但是__repr__函数中使用到session_id属性，如果需要显示属性或者转为str对象，最好在driver对象中添加session_id属性

在until函数中，我们可以看到driver对象传入method函数。在计时结束前，在不断循环执行method函数，如果method函数有正常返回值则退出循环，否则报TimeoutException错误。

可以采用装饰器对隐式等待进行封装，这样代码更加精简

同样的，采用装饰器对其他常用的函数进行封装,例如强制等待、点击、输入文本等。

装饰器虽然很方便，但也会产生一些麻烦。例如在find_element函数递归调用过程中，理应只要执行一次装饰器函数。但因为装饰器已经装饰完毕，导致每次递归都会执行。例如强制等待的sleep函数，如果递归次数越多等待时间越长。

解除装饰器一般有两种做法：一是约定参数，当递归第二次调用时则不生效。例如

这种方式实现简单，容易理解。但是增加了参数限制，在fun函数中就不能使用first_sleep参数。

二是采用装饰器采用wrapped实现，通过访问wrapped属性获得原始函数。例如

但是某一个函数被多个装饰器装饰时，需要递归解除装饰器。例如

最后整体代码如下

这次的封装其实还存在很多问题

1.find_element函数不仅仅只是提供查找元素功能，还提供一些其他功能，因此叫element_operation更为合适。

2.find_element函数的参数过多，并且很多参数的使用并不在函数本身中，对代码阅读很不友好。

3.得小心避免参数重复问题，假设装饰器sleep和装饰器wait_time都使用time这个参数，将无法区分具体是哪个函数使用。

4.不利于扩展和维护，当功能过多时find_element的参数过于庞大。

如果只是简单地封装和使用，上面这种方式也能达到较好的效果。如果想进一步封装，建议采用链式调用方式，装饰器辅助封装。例如

这样函数的扩展性和可阅读性有较大的提升

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]

输出：["e", "l", "l"]

输入：words = ["cool", "lock", "cook"]

输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

文章题目：用python简化函数 python函数语法
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