进行编程时,一般我们会给一个函数或者变量起一个名字,该名称是用于引用或寻址函数变量。但是有一个低调的函数,你不需要赋予它名字,因此该函数也叫匿名函数。该函数就是Python中的Lambda函数,下面就来为大家解析python—lambda函数,三个常用的高阶函数。
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匿名函数可以在程序中任何需要的地方使用,但是这个函数只能使用一次,即一次性的。因此Python Lambda函数也称为丢弃函数,它可以与其他预定义函数(如filter(),map()等)一起使用。相对于我们定义的可重复使用的函数来说,这个函数更加简单便捷。
""" lambda 参数列表 : 返回值 lambda 参数形式: 1.无参数:lambda:100 2.一个参数:lambda a: a 3.默认参数:lambda a, b, c=100: a + b + c 4.可变参数:*args,返回元组 lambda *args: args 5.可变参数:*kwargs,返回字典 lambda **kwargs: kwargs lambda 应用:简化代码 1.判断,lambda a, b: a if a > b else b 2.列表数据按字典 key 值排序 """ # def fn1(): # return 100 # def de1(): # r = fn1() # print(r) # r2 = lambda: 100 # print(r2) # 地址:. at 0x00CCD6E8> # print(r2()) # 返回值:100 # def test2(): """ lambda 测试案例 """ # fn1 = lambda a, b: a + b # print(fn1(1, 2)) # fn2 = lambda *args: args # print(fn2(1, 2, 3)) # print(fn2(1, 3)) # print(fn2(1)) # (1,) # fn3 = lambda **kwargs: kwargs # print(fn3(name='py', age=30)) # # fn4 = lambda a, b: a if a > b else b # print(fn4(100, 200)) # # student = [{'name': 'a', 'id': '1', 'tel': 'a1'}, # {'name': 'b', 'id': '2', 'tel': 'b2'}, # {'name': 'c', 'id': '3', 'tel': 'c3'}] # student.sort(key=lambda x: x['name']) # print(student) # student.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True) # print(student) # student.sort(key=lambda x: x['id']) # print(student) """ 高阶函数:def add_num(a, b, f) 内置高阶函数: 1.map(func, list): 将func 应用于list中的每一个元素,返回一个迭代器 2.reduce(func, list): 计算结果与下一个数据做累积计算,必须有两个参数 from functools import reduce 3.filter(func, list): 过滤掉不符合条件的元素,返回一个filter对象,可用list()转换 """ # def add_num(a, b, f): # # 传入函数 f # return f(a) + f(b) # def func(x): # return x ** 2 from functools import reduce def add_2(a, b): return a + b def func3(x): return x % 2 == 0 def main(): """ 体验高阶函数 :return: """ # print(abs(-2)) # 求绝对值 # print(round(0.1)) # 四舍五入 # s1 = add_num(1, 2, abs) # s2 = add_num(1, 2.5, round) # print(s1, s2) list1 = [1, 2, 3, 4, 5] # map(func, list1) # print(list(map(func, list1))) # s = reduce(add_2, list1) # print(s) r = filter(func3, list1) print(r) # print(list(r)) # [2, 4] if __name__ == '__main__': main()
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