Python匿名函数详解
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
lambda这个名称来自于LISP,而LISP则是从lambda calculus(一种符号逻辑形式)取这个名称的。
在Python中,lambda作为一个关键字,作为引入表达式的语法。想比较def函数,lambda是单一的表达式,而不是语句块!
所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
- lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。
- lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda 函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda 函数的语法只包含一个语句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression# lambda 参数列表:return [表达式] 变量
# 由于lambda返回的是函数对象(构建的是一个函数对象),所以需要定义一个变量去接收
实例一
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2;
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )) # 相加后的值为 : 30
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )) # 相加后的值为 : 40
实例二
对字典排序
infors = [{"name":"wang","age":10},{"name":"xiaoming","age":20},{"name":"banzhang","age":10}]infors.sort(key=lambda x:x['age']) #根据age对字典排序
print(infors)
# 排序结果 [{'name': 'wang', 'age': 10}, {'name': 'banzhang', 'age': 10}, {'name': 'xiaoming', 'age': 20}]
实例三
把lambda当一个变量
def test(a,b,func): result = func(a,b)
return result
num = test(11,22,lambda x,y:x+y)
print(num)
匿名函数优点
- 使用Python写一些脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。
- 对于一些抽象的,不会被别的地方再重复使用的函数,有时候函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题
- 使用lambda在某些时候然后代码更容易理解
其他高阶函数
map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回。
def f(x): return x * x
print map(f,[1,2,3,4,5,6,7]) #list里的每个元素都会走一遍f(x)方法
结果将会是:
[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49]
reduce()函数
reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。
def f(x ,y ): return x * y
print reduce(f,[1,2,3,4]) #1*2*3*4=24
# 给初始值
def f(a,b):
return a+ b
print reduce(f,[1,2,3,4],10) #1+2+3+4+10.这里的第三个参数是做为初始值的。
filter()函数
filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数,filter()函数接收一个函数 f 和一个list,这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断,返回 True或 False,filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新list。
def is_odd(x): return x%2==1
print filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7]) # [1, 3, 5, 7]
sorted()函数
sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。
sort 与 sorted 区别:
sort 是应用在 list 上的方法,sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作,而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list,而不是在原来的基础上进行的操作。
语法
sorted 语法:
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
参数说明:
- iterable -可迭代对象。
- cmp -比较的函数,这个具有两个参数,参数的值都是从可迭代对象中取出,此函数必须遵守的规则为,大于则返回1,小于则返回-1,等于则返回0。
- key -主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
- reverse -排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。
返回值
返回重新排序的列表。
>>>a = [5,7,6,3,4,1,2]>>> b = sorted(a) # 保留原列表
>>> a
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>> sorted(L, cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1])) # 利用cmp函数
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> sorted(L, key=lambda x:x[1]) # 利用key
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(students, key=lambda s: s[2]) # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
>>> sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True) # 按降序
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>>
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