摘要

本文重点讲解 Python 常用内置函数与编程技巧：匿名函数 lambda、排序 sorted()、过滤 filter()、映射 map()、递归函数以及经典算法 —— 二分查找。内容附带完整可运行代码示例，适合入门与复习。

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目录

1. lambda 匿名函数

2. sorted () 排序

3. filter () 过滤

4. map () 映射

5. 递归函数

6. 二分查找

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一、lambda 匿名函数

一句话函数，简单场景用。

语法

函数名 = lambda 参数: 返回值

示例

# 普通函数
def func(n):
    return n ** n
​
print(func(10))
​
# lambda 匿名函数
f = lambda n: n ** n
print(f(10))

特点

• 参数可以多个，逗号隔开

• 只能一行，直接返回结果

• 返回值任意类型

• __name__ 显示为 lambda

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二、sorted () 排序

不改变原序列，返回新序列。

语法

sorted(Iterable, key=None, reverse=False)

示例

lst = [1, 5, 3, 4, 6]
lst2 = sorted(lst)
print(lst)   # 原列表不变
print(lst2)

字典排序

dic = {1:'A', 3:'C', 2:'B'}
print(sorted(dic))  # 排序 key

按长度排序（lambda）

lst = ["麻花藤", "冈本次郎", "中央情报局", "狐仙"]
print(sorted(lst, key=lambda s: len(s)))

按年龄排序

lst = [
    {"id": 1, "name": "alex", "age": 18},
    {"id": 2, "name": "wusir", "age": 16},
    {"id": 3, "name": "taibai", "age": 17}
]
​
print(sorted(lst, key=lambda e: e["age"]))

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三、filter () 过滤

保留 True 的元素。

语法

filter(function, Iterable)

示例：过滤偶数

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
ll = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)
print(list(ll))

示例：年龄大于 16

lst = [
    {"id": 1, "name": "alex", "age": 18},
    {"id": 2, "name": "wusir", "age": 16},
    {"id": 3, "name": "taibai", "age": 17}
]

fl = filter(lambda e: e["age"] > 16, lst)
print(list(fl))

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四、map () 映射

对每个元素做统一处理。

语法

map(function, Iterable)

示例：平方

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

示例：两列表相加

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]
lst2 = [2, 4, 6, 8, 10]

res = map(lambda x, y: x + y, lst1, lst2)
print(list(res))

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五、递归函数

函数内部调用自己。

示例（死递归）

def func():
    print("我是谁")
    func()

# func()  # 运行会报错：递归深度超限

递归深度

Python 默认最大递归深度：998

递归遍历文件夹

import os

def read(filepath, n=0):
    files = os.listdir(filepath)
    for fi in files:
        fi_d = os.path.join(filepath, fi)
        if os.path.isdir(fi_d):
            print("t" * n, fi)
            read(fi_d, n + 1)
        else:
            print("t" * n, fi)

# read("../oldboy/", 0)

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六、二分查找

有序序列，每次排除一半，效率极高。

非递归

lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]
n = 567

left = 0
right = len(lst) - 1
count = 1

while left <= right:
    middle = (left + right) // 2
    if n < lst[middle]:
        right = middle - 1
    elif n > lst[middle]:
        left = middle + 1
    else:
        print("次数：", count)
        print("位置：", middle)
        break
    count += 1
else:
    print("不存在")

递归版本

lst = [22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 238, 345, 456, 567, 678, 789]

def binary_search(n, left, right):
    if left <= right:
        middle = (left + right) // 2
        if n < lst[middle]:
            return binary_search(n, left, middle - 1)
        elif n > lst[middle]:
            return binary_search(n, middle + 1, right)
        else:
            return middle
    else:
        return -1

print(binary_search(567, 0, len(lst)-1))

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总结（表格）

函数 / 概念	作用	特点
lambda	匿名函数	一行、简单、无独立名称
sorted()	排序	不改变原列表，key 自定义规则
filter()	过滤	保留 True，返回迭代器
map()	映射	批量处理每个元素
递归	自己调用自己	适合树形 / 目录遍历，有深度限制
二分查找	快速查找	必须有序，效率高：O (log n)