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标题: Python中key参数的寄义及用法 [打印本页]
作者: 光之使者    时间: 2024-10-11 15:39
标题: Python中key参数的寄义及用法
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 参数的寄义以及用途吧！
sorted() 中的 key

我们来看下面这段代码：
  1. some_numbers = [
  2.     3.14159,
  3.     2.71828,
  4.     6.022e23,
  5.     6.626e-34,
  6.     299_792_458,
  7.     6.674e-11,
  8.     1.61803,
  9. ]
  11. reordered_numbers = sorted(some_numbers)
  13. 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 列表中的数值举行排序
*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：
  1. 6.626e-34
  2. 6.674e-11
  3. 1.61803
  4. 2.71828
  5. 3.14159
  6. 299792458
  7. 6.022e+23
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假如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
  1. some_names = [
  2.     "Robert",
  3.     "Ishaan",
  4.     "Max",
  5.     "Trevor",
  6.     "Alexandra",
  7.     "Albert",
  8.     "Christine",
  9. ]
  11. reordered_names = sorted(some_names)
  12. print(*reordered_names, sep="\n")
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输出如下：
  1. Albert
  2. Alexandra
  3. Christine
  4. Ishaan
  5. Max
  6. Robert
  7. Trevor
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可以看到是按照名字的字母顺序举行排序，那假如我们想要根据名称的长度来举行排序呢？
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情势表现出来，然后再把函数名作为 key 参数的值
  1. some_names = [
  2.     "Robert",
  3.     "Ishaan",
  4.     "Max",
  5.     "Trevor",
  6.     "Alexandra",
  7.     "Albert",
  8.     "Christine",
  9. ]
  11. reordered_names = sorted(some_names, key=len)
  12. print(*reordered_names, sep="\n")
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起首列表中 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：
  1. Max
  2. Robert
  3. Ishaan
  4. Trevor
  5. Albert
  6. Alexandra
  7. Christine
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上面我们说过可以把自定义的规则用函数的情势表现出来，然后再把函数名作为 key 参数的值
这里的函数可以是：
下面是一个自定义函数的例子
  1. some_names = [
  2.     "Robert",
  3.     "Ishaan",
  4.     "Max",
  5.     "Trevor",
  6.     "Alexandra",
  7.     "Albert",
  8.     "Christine",
  9. ]
  11. def get_number_of_a_s(item):
  12.     return item.lower().count("a")
  14. reordered_names = sorted(some_names, key=get_number_of_a_s)
  15. 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：
  1. Robert
  2. Trevor
  3. Christine
  4. Max
  5. Albert
  6. Ishaan
  7. Alexandra
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由于 sorted() 通过按升序对数值举行排序来处置惩罚数值，因此没有“a”的名称起首出现，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
  1. some_names = [
  2.     "Robert",
  3.     "Ishaan",
  4.     "Max",
  5.     "Trevor",
  6.     "Alexandra",
  7.     "Albert",
  8.     "Christine",
  9. ]
  11. reordered_names = sorted(
  12.     some_names,
  13.     key=lambda item: item.lower().count("a"),
  14. )
  15. print(*reordered_names, sep="\n")
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list.sort() 中的 key

sorted()
list.sort()
我们来看看列表的排序函数 list.sort()，必要留意的是：list.sort() 不像内置函数 sorted() 那样返回一个新的排序列表，而是对原有列表举行排序
  1. some_names = [
  2.     "Robert",
  3.     "Ishaan",
  4.     "Max",
  5.     "Trevor",
  6.     "Alexandra",
  7.     "Albert",
  8.     "Christine",
  9. ]
  11. some_names.sort(
  12.     key=lambda item: item.lower().count("a")
  13. )
  14. print(*some_names, sep="\n")
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输出如下：
  1. Robert
  2. Trevor
  3. Christine
  4. Max
  5. Albert
  6. Ishaan
  7. Alexandra
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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
  1. import random
  3. numbers = [random.randint(1, 50) for _ in range(20)]
  5. print(numbers)
  7. # 输出出列表 numbers 中的最大值
  8. print(
  9.     max(numbers)
  10. )
  12. print(
  13.     max(
  14.         numbers,
  15.         key=lambda x: sum(int(y) for y in str(x)),
  16.     )
  17. )
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输出如下：
  1. [6, 8, 44, 16, 46, 43, 23, 26, 33, 28, 32, 26, 15, 38, 32, 38, 23, 13, 21, 26]
  2. 46
  3. 38
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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：
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 按照名字长度举行分组，并将分组结果打印输出
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  3. import itertools
  5. some_names = [
  6.     "Robert",
  7.     "Ishaan",
  8.     "Max",
  9.     "Trevor",
  10.     "Alexandra",
  11.     "Albert",
  12.     "Christine",
  13. ]
  15. output = itertools.groupby(
  16.     some_names,
  17.     key=len,
  18. )
  19. for item, group in output:
  20.     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 表现按照元素的长度举行分组。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：
  1. 6 ['Robert', 'Ishaan']
  2. 3 ['Max']
  3. 6 ['Trevor']
  4. 9 ['Alexandra']
  5. 6 ['Albert']
  6. 9 ['Christine']
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