Python中lambda表達式的簡單介紹(附範例)
本篇文章帶給大家的內容是關於Python中lambda表達式的簡單介紹(附範例),有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有幫助。
一:匿名函數的定義
lambda parameter_list: expression
二:三元表達式
條件為真時傳回的結果if 條件判斷else 條件為假的時候回傳的結果
三:map
map(func(arg1, arg2...), list1_arg1, list2_arg2),對後面輸入的list分別執行前面的函數(數學的映射)
四:reduce
reduce(func(arg1, arg2...), list1_arg, init_value),連續計算,連續呼叫lambda表達式
五:filter
filter(func(arg1, arg2...), list1_arg1)當條件滿足的時候資料會被過濾出來!
六:函數式程式設計與命令式程式設計
def if --else for map reduce filter lambda
函數式程式設計的想法。 。 。 。
命令式程式設計的想法。 。 。 。
函數式程式設計關心資料的映射,命令式程式設計關心解決問題的步驟
函數式程式設計:
(1)指的是函數與其他資料型別一樣,處於平等地位,可以賦值給其他變量,也可以當作參數,傳入另一個函數,或是作為別的函數的回傳值。
(2) 只用"表達式",不用"語句"
from functools import reduce # ----------------------------------------------------------------# # 匿名函数的定义 # ----------------------------------------------------------------# def add(x, y): """ add x and y :param x: x can be str or num :param y: y can be str or num :return: x+y """ return x + y # lambda parameter_list: expression user_sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 my_sum = user_sum(2, 2) print(my_sum) # ----------------------------------------------------------------# # 三元表达式 # ----------------------------------------------------------------# a, b = 1, 2 r = a if a > b else b print(r) # ----------------------------------------------------------------# # map(func, list),对后面输入的list分别执行前面的函数(数学的映射) # ----------------------------------------------------------------# myListMap1 = [1, 2, 3, 4] myNewListMap1 = map(lambda x: x ** 2, myListMap1) # 返回为map类型的数据结构 print(type(myNewListMap1)) print('myNewListMap1:', list(myNewListMap1)) # 转换为list # 两个或者多个参数的map函数的使用 # 当两个参数种元素的个数不相同的时候会截断 myListMap2 = [1, 2, 3, 4] myNewListMap2 = map(lambda x, y: x + y, myListMap1, myListMap2) print('myNewListMap2:', list(myNewListMap2)) # ----------------------------------------------------------------# # reduce(func, list)连续计算,连续调用lambda表达式 # ----------------------------------------------------------------# myListReduce = [1, 2, 3, 4] # 把list中的值一个一个放进lambda中 r = reduce(lambda x, y: x + y, myListReduce) print(r) # 对第一个函数参数进行初始化 r = reduce(lambda x, y: x + y, myListReduce, 10) print(r) # filter myListFilter = [3, 5, 6, 7, 8, 9, 10] myNewListFilter = filter(lambda x: x % 2 == 1, myListFilter) print('myNewListFilter:', list(myNewListFilter)) list_x = [1, 1, 0, 0] filter_list = filter(lambda x: True if x == 1 else False, list_x) print(list(filter_list))
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