[ Python ] 匿名函数和高阶函数
1. 匿名函数
lambda:一个语法,三个特性,四个用法
语法:
lambda argument_list: expression
argument_list 和 expression 由用户自定义
(1)argument_list 是参数列表。它的结构与 python 中函数的参数列表是一样的。
a, ba=1, b=2
*args
**kwargs
a, b=1, *args
空
……
(2)expression 是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在 argument_list 中定义,并且表达式只能是单行的,如下:
1None
a + b
sum(a)
1 if a > 10 else 0
lambda argument_list: expression 表示的是一个函数,一个匿名函数。
三个特性:
(1)lambda 函数是匿名的;所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda 函数没有名字;
(2)lambda 函数有输入和输出;输入是传入到参数列表 argument_list 的值,输出是根据表达式 expression 计算得到的值;
(3)lambda 函数一般功能简单,单行 expression 决定了 lambda 函数不可能完成复杂的逻辑,只能完成非常简单的功能
四个用法:
(1)将 lambda 函数赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该 lambda 函数
(2)将 lambda 函数作为其他函数的返回值,返回给调用者
(3)将 lambda 函数作为参数传递给其他函数
(4)将lambda 函数赋值给其他函数,从而将其他函数用该 lambda 函数替换
python编程方式
python 编程方式分为:
(1)面向过程
(2)函数式编程
不用变量保存状态,不修改变量
函数即变量
(3)面向对象
2. 高阶函数
(1)函数接收参数是一个函数名
(2)返回值中包含函数
把函数作为参数传入,这样的函数称为高阶函数
(1)map
map函数接收两个参数,一个是函数,一个是 iterable。map将传入的函数依次作用到每个元素,并把结果作为新的 iterator 返回
def f(x):return x * x
m = map(f, [1, 2, 3, 4])
# 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
print(list(m))
# 执行结果:
# [1, 4, 9, 16]
(2)filter
filter接收一个函数和一个序列。filter() 把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是 True 和 False 决定保留还是丢弃该元素。
def is_odd(n):return n % 2 == 1
# f = filter(is_odd, [1,2,3,4,5,6,7])
# 等价于
f = filter(lambda n: n % 2 == 1, [1,2,3,4,5,6,7])
print(list(f))
# 执行结果:
# [1, 3, 5, 7]
(3)reduce
reduce 把一个函数作用于一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和下一个元素做累计计算
from functools import reducedef foo(x, y):
return x + y
# r = reduce(foo, [1,2,3,4])
# 等价于:
r = reduce(lambda x, y: x + y, [1,2,3,4])
print(r)
3. python 内置函数
python 内置函数用法。
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