介绍4个大神常用而你不常用的python函数--assert，map，filter，reduce

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

• assert ,

第一种

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

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 items:
   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 < 0, number_list))
print(less_than_zero)

# Output: [-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

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