简约不简单的匿名函数

知识点

  • lambda 是一个表达式(expression),并不是一个语句(statement)。
  • lambda 的主体是只有一行的简单表达式,并不能扩展成一个多行的代码块。
  • 在一些情况下,使用匿名函数 lambda,可以帮助我们大大简化代码的复杂度,提高代码的可读性。
  • 函数 map(function, iterable) 的第一个参数是函数对象,第二个参数是一个可以遍历的集合,它表示对 iterable 的每一个元素,都运用 function 这个函数。

  • 所谓函数式编程,是指代码中每一块都是不可变的(immutable),都由纯函数(pure function)的形式组成。这里的纯函数,是指函数本身相互独立、互不影响,对于相同的输入,总会有相同的输出,没有任何副作用。

  • filter(function, iterable) 函数,它和 map 函数类似,function 同样表示一个函数对象。filter() 函数表示对 iterable 中的每个元素,都使用 function 判断,并返回 True 或者 False,最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。

  • reduce(function, iterable) 函数,它通常用来对一个集合做一些累积操作。function 同样是一个函数对象,规定它有两个参数,表示对 iterable 中的每个元素以及上一次调用后的结果,运用 function 进行计算,所以最后返回的是一个单独的数值

思考题

d = {'mike': 10, 'lucy': 2, 'ben': 30}
a = sorted(d.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)
print(a)



截图



代码块

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[2]:


[(lambda x:x*x)(x) for x in range(10)]


# In[7]:


l = [(1, 20), (3,0), (9, 10), (2, -1)]
l.sort(key = lambda x:x[1]) #根据列表中元组的第二个元素排序
print(l)


# In[11]:


squared = map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4, 5])
# 函数 map(function, iterable) 的第一个参数是函数对象,第二个参数是一个可以遍历的集合,
# 它表示对 iterable 的每一个元素,都运用 function 这个函数


# In[14]:


def multiply_2(l):
    for index in range(0, len(l)):
        l[index] *= 2
    return l

l = [1, 2, 3]
multiply_2(l)
print(l)


# In[24]:


def multiply_2_pure(l):
    new_list = []
    for item in l:
        new_list.append(item * 2)
    print(new_list)

l = [1, 2, 3]
multiply_2_pure(l)
print(l)


# In[19]:


l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = map(lambda x: x * 2, l)
print(new_list)


# In[25]:


d = {'mike': 10, 'lucy': 2, 'ben': 30}
a = sorted(d.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)
print(a)


# In[29]:


from functools import reduce
l = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, l) # 1*2*3*4*5 = 120
print(product)

Jupyter Notebook File

简约不简单的匿名函数.ipynb

文章名: 《简约不简单的匿名函数》

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最后修改:2019 年 11 月 12 日 11 : 14 PM

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1 条评论

  1. 伯正博客

    十年之约看见的,过来混个脸熟