一、lambda关键字的使用方法

func=lambda x:x+1
print(func(1))
#2
print(func(2))
#3

#以上lambda等同于以下函数
def func(x):
  return(x+1)

注释:可以这样认为,lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入口参数,x+1为函数体。在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁,但是使用函数的定义方式更为直观,易理解。

二、Python中,也有几个定义好的全局函数方便使用的,filter, map, reduce。

filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)。

filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string:入参为函数和列表/元组/字符串,返回值为item列表/元组/字符串。

map(function, sequence) :对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果function(item)组成一个List返回。

map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list:入参是为函数和列表/元组/字符串,返回值为function(item)列表。

reduce(function, sequence, starting_value):对sequence中的item顺序迭代调用function,如果有starting_value,还可以作为初始值调用。function接收的参数个数只能为2,先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function,再把function的返回值和第三个值当参数传给function,然后只返回一个结果。

reduce(function, sequence[, initial]) -> value:入参是为函数和列表/元组/字符串和初始值,返回值为数值。

from functools import reduce 
 foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
 
 print (list(filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)))
 #[18, 9, 24, 12, 27]
 
 print (list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo)))
 #[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
 print (reduce(lambda x, y: x + y, foo))
#139
#1.lambda用法,冒号之前的是入参,冒号之后的是表达式,返回的值,最简单的函数
print [(lambda x:x*x)(x)for x in range(11)]
#结果:[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
print (lambda x:x*x)(3)
#结果:9
g=lambda x:x*x
print g(4)
#结果:16

#2.filter用法:返回执行结果为TRUE的入参(入参是列表字符元组)
print filter(lambda x:x*x-4,range(10))
#结果:[0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#3.map的用法:对列表入参依次执行函数。入参为列表,有多少个列表,就应该有多少个入参。
print map(lambda x:x*x-4,range(10))
#结果:[-4, -3, 0, 5, 12, 21, 32, 45, 60, 77]
print map(lambda x,y:x*y-4,range(3),[8,9,10])
#结果:[-4, 5, 16]

#4.reduce用法:先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function,再把function的返回值和第三个值当参数传给fuction,最终返回一个结果值
#接收的入参个数只能为2
print reduce(lambda x,y:x*y-4,range(4))
#结果:-40
#计算0到100的和
print reduce(lambda x,y:x+y, range(101))
#结果:5050
print reduce(lambda x,y:x+y, range(101),100)
#结果:5150

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
python,匿名函数,使用方法

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