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python函数加点 python函数加法

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python 语法多个函数之间的点是什么意思？？我觉得你可以这么理解:
假设你原本的数据是一个pandas dataframe； 那你第一个函数get_fund（）相当于是适用于dataframe这个类的函数 。这个函数用完后，你可以把output当做一个新的input去看，在这个数据结构上又有适用的函数，我们这里用的是filter，以此类推 。为了减少代码量，我们可以以你说的多个点的形式写成一行 。
希望对你有帮助 。
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Python的高级特征你知多少python函数加点？来对比看看
机器之心
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来自专栏机器之心
Python 多好用不用多说，大家看看自己用的语言就知道了 。但是 Python 隐藏的高级功能你都 get 了吗？本文中，作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的使用方法 ， 快来一探究竟吧python函数加点！
选自towardsdatascience，作者python函数加点：George Seif ， 机器之心编译 。
Python 是一种美丽的语言，它简单易用却非常强大 。但你真的会用 Python 的所有功能吗？
任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的 。比如你在编写一个复杂的项目 ， 并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案 。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案 ， 它使用了你从不知道的 Python 功能！
【python函数加点 python函数加法】这种学习方式太有趣了：通过探索 ， 偶然发现什么 。
下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法 。
Lambda 函数
Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名 。
Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名 。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数 。
lambda 函数可以使用任意数量的参数 ， 但表达式只能有一个 。
x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambda a : a*3 + 3 print(x(3)) # prints '12'
看它多么简单！我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数 。这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言 。
Map 函数
Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典 。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式 。
def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints '[1, 16, 47]' def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例！我们可以将函数应用于单个或多个列表 。实际上，你可以使用任何 Python 函数作为 map 函数的输入，只要它与你正在操作的序列元素是兼容的 。
Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典） 。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素 。
详情请看如下示例：
# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
我们不仅评估了每个列表元素的 True 或 False，filter() 函数还确保只返回匹配为 True 的元素 。非常便于处理检查表达式和构建返回列表这两步 。

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