扩展技能 | 《Python数据分析从小白到专家》

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编辑：洋洋

导读：作为大数据、数仓开发，Python是不可或缺的工具与技能。本节主要讲解Python的匿名函数lambda和Python类的相关知识，使读者了解Python的强大之处。（领书可直接滑到文末）

匿名函数lambda

匿名函数lambda属于函数式编程的范畴，但是Python不是天生的函数式编程语言。即便如此，虽然Python不适合函数式编程，但是匿名函数lambda迅速命名函数的方式可以使代码更加简洁。首先，来看看如何定义一个一般函数和匿名函数lambda，代码如下：

# 一般函数的定义
def tellMeYourName():
    return 'Tim'
print(tellMeYourName())
# 匿名函数lambda的定义
tellMeYourNameV2 = lambda: 'TIM'
print(tellMeYourNameV2())

输出结果：

Tim
TIM
Process finished with exit code 0

可见，对于这种只有一行的函数非常适合用匿名函数lambda来编写，因为使用lambda的代码只占一行，十分简明。调用方式也和普通的用def和return语句定义的函数一样。

匿名函数不会在任何空间里创建名字，所以可以节省大量内存，如下是匿名函数lambda的使用示例：

a=lambda x,y=2:x+y

调用方式如下：

a(3)# 3+2
a(3,5)# 3+5

输出结果：

5
8
Process finished with exit code 0

Python函数式编程还拥有3个内建函数，即filter()、map()、reduce()，分别用于过滤、映射、迭代。先来看filter()过滤器的源代码：

def filter(bool_func,seq):
    filtered_seq=[]
    for eachItem in seq:
        if bool_func(eachItem):
            filtered_seq.append(eachItem)
return filtered_seq

原理是当if bool_func(eachItem)被判为True时，把eachItem加入新的filtered_seq列表中，否则舍去。bool_func是过滤法则；seq是传入列表；filtered_seq是传出列表。下面的示例是先产生一个较大的随机数集合，然后过滤所有的偶数，留下奇数，代码如下：

from random import randint
def odd(n):
return n%2
allNums=[]
for eachNum in range(9):
    allNums.append(randint(1,99))
print(filter(odd,allNums))

输出结果：

<filter object at 0x03758070>
Process finished with exit code 0

上述代码打印的是所在的地址，其作用实际上和下面这段代码的作用一样。

from random import randint as ri
print(n for n in [ri(1,99)for i in range(9)]if n%2)

输出结果：

<generator object <genexpr> at 0x0398B8B0>
Process finished with exit code 0

map()是映射函数，大致的源代码如下：

def map(func,seq):
    mapped_seq=[]
    for eachItem in seq:
        mapped_seq.append(eachItem)
return mapped_seq

其中，func是映射规则；seq是传入的原列表；mapped_seq是返回后的映射内容，可用于哈希表（字典）的创建过程中。

reduce()是迭代器，也被称为“折叠”，示例代码如下：

reduce(func,[1,2,3])
func(func(1,2),3)

具体的示例代码如下所示：

print('the total is:',reduce((lambda x,y:x+y),range(5))

输出结果：

the total is 10
Process finished with exit code 0

Python自定义类与打印函数

首先介绍面向对象编程（OOP），其是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。

确切地说，面向对象编程是通过“抽象”“继承”“封装”这3种方式来实现更佳的“人机友好”。抽象是将一些方法写为抽象类，一种不可以被实例化，只能被继承的类；通过“继承”衍生出各种子类，将方法“封装”在各个子类中以供使用者调用。这就是面向对象编程（OOP）的基本思想。

在Python中以class为关键字，在其后跟类名来创建一个自定义的类，在内部封装类对象和方法等，示例如下：

class Logger(object):
    # 对象、方法等

定义方法和定义函数一样，都使用def语句，示例如下：

Import sys
class Logger(object):
    def __init__(self, fileN="Default.log"):
        self.terminal = sys.stdout
        self.log = open(fileN, "a", encoding="utf-8")
    def write(self, message):
        self.terminal.write(message)
        self.log.write(message)
    def flush(self):
        pass

Logger类的作用是传入一个文件名（也可以不传，默认生成），如果该文件存在，则将屏幕打印的内容保存到一个TXT文件里，示例如下：

import sys
class Logger(object):
    def __init__(self, fileN="Default.log"):
        self.terminal = sys.stdout
        self.log = open(fileN, "a", encoding="utf-8")
    def write(self, message):
        self.terminal.write(message)
        self.log.write(message)
    def flush(self):
        pass
sys.stdout = Logger("E:\\example1.txt")
for i in range(0, 30):
    print(i)

输出结果：

0
1
2
3
4
…
25
26
27
28
29
Process finished with exit code 0

读者可以在E盘中找到一个名为example1.txt的文件，其中存放了打印出的内容，如图1所示。

                            图1   用于保存输出结果的自定义类文件输出示例

     -本文章摘自《 Python数据分析从小白到专家》一书，有删改，以出版纸质书为准。

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