map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
def normalize(name): return name[0].upper() + name[1:].lower() # str不可迭代遍历但是可以索引
def prod(L): def product(x, y): return x*y return reduce(product, L) 第一题
def normalize(name): return name[0].upper() + name[1:].lower() 第二题
def prod(L): def product(x, y): return x*y return reduce(product, L) 第三题 i=s.find('.') #找到小数点 s1, s2 = list(map(int, s[:i])), list(map(int, s[i+1:])) r1, r2 = reduce(lambda x,y:10*x+y, s1), reduce(lambda x,y:0.1*x+y, s2[::-1])*0.1 return r1+r2
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七月上行
map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
def normalize(name): return name[0].upper() + name[1:].lower() # str不可迭代遍历但是可以索引
def prod(L): def product(x, y): return x*y return reduce(product, L) 第一题
def normalize(name): return name[0].upper() + name[1:].lower() 第二题
def prod(L): def product(x, y): return x*y return reduce(product, L) 第三题 i=s.find('.') #找到小数点 s1, s2 = list(map(int, s[:i])), list(map(int, s[i+1:])) r1, r2 = reduce(lambda x,y:10*x+y, s1), reduce(lambda x,y:0.1*x+y, s2[::-1])*0.1 return r1+r2