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如果你经常用python做一些小的项目玩，或者用python做一些爬虫，又或者你去一些网站刷题，那幺必将面对一个问题——写函数。
“写函数”也就是自己写一个算法，用来实现一些功能。比如最简单的给电脑两个参数，让他计算这两个参数的关系。
下边献上22个函数构造练习，将会助力大家在数据挖掘与分析方面更进一步！
建议大家收藏此文，有时间在自己的环境里亲自跑一遍加深理解。
两个变量互换
两个变量可以通过这种方式互相互换着赋值
a = 5 b = 10 a, b = b, a print(a) # 10 print(b) # 5 # 这个看起来不是函数，但是这种用法在函数中常用
检查是不是偶数
这个功能主要展示的不是快速判断是不是偶数,而是bool判断的用法.因为10可以被2整除,所以余数为0,因此它是==0的,如果换成`is_even(3)`那就返回False了。
def is_even(num): return num % 2 == 0 is_even(10) # True
分割一个字符串为一个列表
这个案例使用换行符分割的,实际应用中,随机应变。
def split_lines(s):
return s.split('\n')
split_lines('50\n python\n snippets')
# ['50', ' python', ' snippets']
查找对象使用内存的大小
这个例子中,调用了sys的看内存占用情况函数。数字5占了28内存空间大小,我把这个数字加到9999返回依然是28
import sys
print(sys.getsizeof(5)) # 28
print(sys.getsizeof("Python")) # 55
翻转字符串
这个案例告诉我们字符串的翻转用法,相应的简单字符串可以翻转,以后的图片\音频\视频,一样可以翻转.如果你在一个函数里用这个功能，可以解决某些场景里的问题。
language = "sumer-minus" # SUMER是我公众号，minus是我一个网名 reversed_language = language[::-1] print(reversed_language) # sunim-remus
打印字符串x遍的小函数
从这里提取两个概念:1如何打印n遍,理解函数调用
def repeat(string, n):
return (string * n)
a=repeat('oop!',10)
print(a)
>>>oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!
检查一个字符串是否与他的翻转相同
这个小代码把字符串翻转,和bool又一次加深理解
def palindrome(string):
return string == string[::-1]
print(palindrome('python')) # False
把一个列表拼装成字符串
用到了列表join方法，数据分析中可能用的多的是pandas的DataFrame格式的矩阵、张量，但一维这些东西一样会遇到使用。
strings = ['老虎', '老鼠', '蟑螂']
print('kill'.join(strings))
# 老虎kill老鼠kill蟑螂
将两个列表删除重复项并合并
如何将两个列表合并并扣除其中的重复项呢?可以看看这个方法，看起来是不是挺“卑鄙”的。挖python墙角感觉，但更好的方法还确实没想出来。实际分析中去重可能不多，但统计众数比较多，如果是string、列表，如何统计重复内容数量，思路类似。
def union(a,b): return list(set(a + b)) union([1, 2, 3, 4, 5], [6, 2, 8, 1, 4]) # 答案：[1,2,3,4,5,6,8]
将列表去重
def unique_elements(numbers): return list(set(numbers)) unique_elements([1, 2, 3, 2, 4]) # 答案：[1, 2, 3, 4]
找到一组数字的均值
虽然有mean函数，但比如你想自己算依稀的东西用到mean的时候，你可以自己造个，也就两行而已。
def average(*args): return sum(args, 0.0) / len(args) average(5, 8, 2) # 5.0
检查一个数组是不是都是唯一的数值
def unique(list):
if len(list)==len(set(list)):
print("所有数据都是唯一的")
else:
print("并不唯一")
unique([1,2,3,4,5])
# 所有数据都是唯一的
找到列表频率最大的数据
def most_frequent(list): return max(set(list), key = list.count) numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 3] most_frequent(numbers) # 3
角度变弧度
π在math 库中是有定义的,就叫做math.pi
import math def degrees_to_radians(deg): return (deg * math.pi) / 180.0 degrees_to_radians(90) # 1.5707963267948966
打印运行计算花费时间
这个时间跟电脑速度有关
import time
start_time = time.time()
a,b = 5,10 #随便一个过程
c = a+b #随便一个过程
end_time = time.time()
time_taken = (end_time- start_time)*(10**6)
print("运行这个耗费微秒数为:", time_taken)
# 运行这个耗费微秒数为: 2.1457672119140625
找到一组数的最大公因数
借助工具functools
from functools import reduce import math def gcd(numbers): return reduce(math.gcd, numbers) gcd([24,108,90]) # 6
使用lambda公式
x = lambda a, b, c : a + b + c print(x(5, 10, 20)) # 35 # 或者也可以这样 def x(a, b, c): return a + b + c print(x(5, 10, 30)) # 35
使用map函数
对一个列表每一个元素都进行操作的话,可以用map函数,下边是个小案例
def multiply(n): return n*n list1 =[1, 2, 3] result = list(map(multiply, list1)) print(result) # [1, 4, 9]
使用过滤函数-filter
arr = [1, 2, 3, 4, 5] def Even(x): return list(filter(lambda x: x % 2 == 0, arr)) Even(arr) # [2, 4]
列表连续操作
numbers = [1, 2, 3] def squares(nums): return [number**2 for number in nums] squares(numbers) # [1, 4, 9]
切片操作
切片用于从给定序列中提取元素的连续序列或子序列。以下函数用于合并两个切片操作的结果。首先，我们将列表从索引d切到末尾，然后从开始切成索引d。
def rotate(arr, d):
return arr[d:] + arr[:d]
if __name__ == '__main__':
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = rotate(arr, 2)
print (arr)
# 结果：[3, 4, 5, 1, 2]
使用链功能
最后的代码段用于从一行开始调用多个函数并评估结果。
def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b a, b = 5, 10 print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 15 print((subtract if a < b else add)(a, b)) # -5
希望这22个函数构造思路能让大家有一些的进步收获！
觉得有用，点个在看呗！
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