lambda表达式&map&filter&yield

一、先来看下lambda表达式

1、lambda表达式其实很简单，他是简单的函数的变种，只有三部分组成，之前老师没有讲清楚，今天看书，终于明白了，写个博客记录下

lambda关键字+参数+返回值，参数之间用逗号隔开，参数和返回值之间用冒号隔开，表达式结尾最好用分号隔开；

我们看下下面的例子

f = lambda x,y,z:x * y * z

print(f(2,3,4))

　　

lambda关键字，x，y，z是三个参数，表达式 x * y * z就是在函数中的returen中的表达式，我们可以通过f来调用这个lambda表达式，通过传递指定参数，然后拿到表达式的结果

结果如下

2、表达式其实主要使用的场景是在列表或者字典中，看下下面的例子

l = [
    lambda x:x ** 2,
    lambda x:x ** 3,
    lambda x:x ** 4,

]
for f in l:
    print(f(100))

print(l[0](100))

　　

结果如下

3、lambda也可以传递默认参数，我们看下下面的例子

f = lambda x,y=2,z=3:x + y + z

print(f(1,4,5))

print(f(2,4))

print(f(2))

　　

结果如下

4、lambda还可以实现简单的if-else语句

f = lambda x,y:"aaa" if x > y else "bb";

print(f(2,4))

#如果x大于y，则返回“aaa”,如果x不大于y，则返回“bbb”

　　

结果如下

5、还可以在一个函数中定义一个lambda，这个lambda还可以运用函数中的局部变量

import sys
def test(x):
    sys.stdout.write("hahh" + "\n")
    #sys.stdout.write( == print

    return lambda y:x * y

f = test(2)

# 这里这个f是lambda表达式的地址

sys.stdout.write(str(f(3)))
#这个lambda可以直接使用函数中的局部变量x

　　

结果如下

二、在来介绍一下map这个内置函数

map这个内置的作用就是：对一个或者多个可迭代的对象，比如列表，元组，遍历每一个元素，然后将每个元素作为参数传递到map的第一个参数中，这个参数一定是一个函数的地址，然后返回一个可迭代的对象，这个对象必须要用list才能打印出来，我们看下面的例子

f = lambda x:x + 100

print(map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))

# 这里是返回这个对象的地址

print(list(map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))
#通过list方法才能拿到这个可迭代对象的内容

　　

结果如下

map内置函数不仅仅可以传递一个可迭代的对象，还可以传递多个可迭代的对象，他首先从第一个对象中取第一个值，然后从第二个对象中取第一个值，依次类推

f = lambda x,y: x + y + 100;

print(list(map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))

　　

结果如下

三、最后在来介绍下filter函数

filter函数的作用将可迭代对象中的每个元素传递到filter的第一个参数中，这个参数一定是一个函数，然后将执行结果为true的返回到可迭代的对象中，执行结果为false的直接丢失，也就是被过滤掉了

f = lambda x:True if x > 5 else False;

print(list(filter(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))

　　

结果如下

上面的例子还可以简写成这样

f = lambda x:x > 5;

print(list(filter(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])))

　　

结果如下

最后一点版面在稍微复习一下生成器

def gen(x):
    for i in range(x):
        temp = yield i ** 3
        print(temp)

g = gen(5)
a = next(g)
print(a)

a = next(g)
print(a)

　　

a、执行g = gen(5),生成了一个生成器

b、然后在a = next(g)，这里这个a是什么呢？因为next方法执行yield就终止了，不继续往下执行，而yield后面的表达式的值就相当于普通函数的return，所以a的值就相当于yield后面表达式的值，这里也就是“0”，执行到这里后，就从函数中跳出来，因为遇到yield了，所以就需要跳出函数，执行外面的语句

c、第三步就开始执行print（a）语句，因为a 就相当于函数的返回值，也就是yield后面表达式返回的值，所以这里是0

d、执行完print（a）语句后，我们的第四步就是再次使用next方法进入生成器，这个时候，生成器函数是从上次跳出函数的位置开始执行，也就是print(temp),而这个temp是什么呢？temp不是yield后面返回的，temp的值只能通过外部生成器对象调用send方法进行传递，这里我们没有在外部通过生成器对象调用send方法传递，所以这里的值默认情况下是none

我们在看下面这个例子，这里就有外部调用生成器对象是一共send方法

def gen(x):
    for i in range(x):
        temp = yield i ** 3
        print(temp)

g = gen(5)
a = next(g)
print(a)

g.send("xxxx")

a = next(g)
print(a)

　　

a、执行g = gen(5)语句，生成一个生成器对象，这个对象就是g

b、然后在a = next(g)，这里这个a是什么呢？因为next方法执行yield就终止了，不继续往下执行，而yield后面的表达式的值就相当于普通函数的return，所以a的值就相当于yield后面表达式的值，这里也就是“0”，执行到这里后，就从函数中跳出来，因为遇到yield了，所以就需要跳出函数，执行外面的语句

c、第三步就开始执行print（a）语句，因为a 就相当于函数的返回值，也就是yield后面表达式返回的值，所以这里是0

d、第四步很关键，我们这里使用生成器对象g调用send方法g.send("xxxx")，这个方法就会传递“xxxx”这个字符串给yield前面的变量，也就是temp这个变量会被赋值为“xxxx”，因为生成器上次是print(temp)语句退出的，通过send方法也可以进行生成器内部，所以第四步这里首先会执行print(temp)语句，这里就会打印"xxxx"

e、打印完xxx后就会继续执行a = next（g）语句，这里就和上一个例子的效果是一样的