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Python 中 key 参数的含义及用法

  • 2023-12-26
    福建
  • 本文字数:2651 字

    阅读完需:约 9 分钟

我们在使用 sorted() 或 map() 函数的时候,都会看到里面有一个 key 参数

其实这个 key 参数也存在于其他内置函数中(例如 min()max() 等),那么我们今天就来了解一下 key 参数的含义以及用途吧!


原文:https://www.thepythoncodingstack.com/p/the-key-to-the-key-parameter-in-python


sorted() 中的 key


我们来看下面这段代码:


some_numbers = [    3.14159,    2.71828,    6.022e23,    6.626e-34,    299_792_458,    6.674e-11,    1.61803,]
reordered_numbers = sorted(some_numbers)
print(*reordered_numbers, sep="\n")
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reordered_numbers = sorted(some_numbers) 这一行代码使用 Python 的内置函数 sorted() 对 some_numbers 列表中的数值进行排序


*reordered_numbers 将列表中的元素作为参数传递给 print() 函数,其中解包操作符 * 逐个解包列表中的元素,这相当于在括号内直接用逗号分隔每个元素


输出如下:


6.626e-346.674e-111.618032.718283.141592997924586.022e+23
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如果我们把要排序的元素由【数字】改成【名字(字符串)】,看下会发生什么


some_names = [    "Robert",    "Ishaan",    "Max",    "Trevor",    "Alexandra",    "Albert",    "Christine",]
reordered_names = sorted(some_names)print(*reordered_names, sep="\n")
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输出如下:


AlbertAlexandraChristineIshaanMaxRobertTrevor
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可以看到是按照名字的字母顺序进行排序,那如果我们想要根据名称的长度来进行排序呢?


也就是说,我想自己定义排序的规则,这便是 key 参数的使用场景了


我们可以把自定义的规则用函数的形式表示出来,然后再把函数名作为 key 参数的值


some_names = [    "Robert",    "Ishaan",    "Max",    "Trevor",    "Alexandra",    "Albert",    "Christine",]
reordered_names = sorted(some_names, key=len)print(*reordered_names, sep="\n")
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首先列表中 some_names 的每个元素都作为参数传递给函数 len() ,然后 sorted() 使用 len() 返回的值来确定元素的顺序


输出如下:


MaxRobertIshaanTrevorAlbertAlexandraChristine
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上面我们说过可以把自定义的规则用函数的形式表示出来,然后再把函数名作为 key 参数的值


这里的函数可以是:


  • 内置函数


  • 自定义函数


  • 匿名函数(lambda)


下面是一个自定义函数的例子


some_names = [    "Robert",    "Ishaan",    "Max",    "Trevor",    "Alexandra",    "Albert",    "Christine",]
def get_number_of_a_s(item): return item.lower().count("a")
reordered_names = sorted(some_names, key=get_number_of_a_s)print(*reordered_names, sep="\n")
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函数 get_number_of_a_s() 将输入字符串转换为小写,并计算字母 “a” 的出现次数。该函数返回此计数,用于 sorted() 确定新列表中元素的顺序。输出如下:


RobertTrevorChristineMaxAlbertIshaanAlexandra
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由于 sorted() 通过按升序对数值进行排序来处理数值,因此没有“a”的名称首先出现,因为 .count("a") 这些名称的返回 0


"Max" 并且是 "Albert" 下一个,因为它们包含一个出现的 “a”。 "Max" 列在最前面,因为它在原始列表中出现之前 "Albert" 。接下来是出现两次和三次 “a” 的名称


下面是一个 lambda 函数的例子


some_names = [    "Robert",    "Ishaan",    "Max",    "Trevor",    "Alexandra",    "Albert",    "Christine",]
reordered_names = sorted( some_names, key=lambda item: item.lower().count("a"),)print(*reordered_names, sep="\n")
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list.sort() 中的 key


sorted()


  • 返回一个新的排序列表


  • 不会修改原始列表


  • 可以给定一个自定义的比较函数


list.sort()


  • 对列表进行原地排序


  • 会修改原始列表


  • 不能给定一个自定义的比较函数


我们来看看列表的排序函数 list.sort(),需要注意的是:list.sort() 不像内置函数 sorted() 那样返回一个新的排序列表,而是对原有列表进行排序


some_names = [    "Robert",    "Ishaan",    "Max",    "Trevor",    "Alexandra",    "Albert",    "Christine",]
some_names.sort( key=lambda item: item.lower().count("a"))print(*some_names, sep="\n")
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输出如下:


RobertTrevorChristineMaxAlbertIshaanAlexandra
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max() 和 min() 中的 key


不单单 sorted() 和 list.sort() 函数有 key 参数,max()\min() 里面也有


比如说我想返回一个随机列表中的最大值,并自定义了比较规则


import random
numbers = [random.randint(1, 50) for _ in range(20)]
print(numbers)
# 输出出列表 numbers 中的最大值print( max(numbers))
print( max( numbers, key=lambda x: sum(int(y) for y in str(x)), ))
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输出如下:


[6, 8, 44, 16, 46, 43, 23, 26, 33, 28, 32, 26, 15, 38, 32, 38, 23, 13, 21, 26]4638
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其中 key 参数的值为 lambda 函数,使用 lambda 函数来自定义规则,计算列表中每个元素的各位数之和,并找出其中的最大值:


  • str(x) 将整数转换为字符串,int(y) 将字符串转换为整数,然后 sum() 函数计算了该数字的各位数之和。


  • max() 函数根据这个规则找到了列表中数字各位数之和最大的那个数字


其他


除此之外,像 heapq 模块中的nlargest() 和 nsmallest() 函数、itertools 模块中的groupby() 函数也有 key 参数


我们来看个例子,使用 itertools.groupby() 函数,将名字列表 some_names 按照名字长度进行分组,并将分组结果打印输出


import itertools
some_names = [ "Robert", "Ishaan", "Max", "Trevor", "Alexandra", "Albert", "Christine",]
output = itertools.groupby( some_names, key=len,)for item, group in output: print(item, list(group))
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函数 itertools.groupby() 有两个参数(第二个参数是可选的)。第一个参数是包含数据的可迭代对象,第二个参数是 key


key=len 表示按照元素的长度进行分组。groupby() 函数将根据指定的 key 返回一个迭代器,该迭代器产生一对元素,第一个元素是分组的键(这里是名字的长度),第二个元素是对应的分组中的元素。


输出如下:


6 ['Robert', 'Ishaan']3 ['Max']6 ['Trevor']9 ['Alexandra']6 ['Albert']9 ['Christine']
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文章转载自:咸鱼Linux运维

原文链接:https://www.cnblogs.com/edisonfish/p/17926792.html

体验地址:http://www.jnpfsoft.com/?from=001

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