lambda函数,内置map()函数及filter()函数
8.1 lambda函数
def ds(x):
return 2 * x + 1 ds(5)
---11 g = lambda x : 2 * x + 1
g(5)
---11 def add(x,y):
return x + y add(3,4)
---7 g = lambda x,y : x + y
g(3,4)
---7
常用的内置函数(BIF函数)
list (filter(None,[1,0,False,True]))
---[1, True] #把任何非True的内容给过滤掉了 #利用filter写一个奇数的过滤器
def odd(x):
return x % 2
temp = range(10)
show = filter(odd,temp)
list(show)
---[1,3,5,7,9] list (filter(lambda x : x % 2 , range(10)))
---[1,3,5,7,9] def aaa(x):
return x % 2 == 1
ret = list(filter(aaa, [1, 2, 54, 3, 6, 8, 17, 9]))
print(ret)
---[1, 3, 17, 9]
l = [15, 24, 31, 14]
def func(x):
return x > 20
print(list(filter(func,l))) print(list(filter(lambda x: x > 20, l))) # 比较两者差异
②map() -----映射
list(map(lambda x : x * 2, range(10)))
---[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18
l = [1, 2, 3, 4, 5] def pow2(x):
return x*x print(list(map(pow2, l)))
---[1, 4, 9, 16, 25]
l = [1, 2, 3, 4] def func(x):
return x*x
print(list(map(func, l))) print(list(map(lambda x : x*x, l))) # 比较两者差异
# 多个数组进行相加
li = [11, 22, 33]
sl = [1, 2, 3]
new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl)
print(new_list)
---[12, 24, 36] # 这里在py2中结果是这个,在py3中是一个可迭代对象,需要调用list函数
③ reduce()函数
也是存在两个参数,一个函数,一个可迭代序列,但是函数必须接收两个参数。作用是对于序列内所有元素进行累积操作
from functools import reduce # 在py2中不需要从functools中导入,但是在py3中需要,他已经不属于一个内置函数,属于一个高阶函数
lst = [11,22,33]
func2 = reduce(lambda arg1,arg2:arg1+arg2,lst)
print('func2:', func2) ---func2: 66
例题:
# 现有两个元组(('a'),('b')),(('c'),('d')),请使用python中匿名函数生成列表[{'a':'c'},{'b':'d'}]
# 方法一
t1 = (('a'), ('b'))
t2 = (('c'), ('d'))
print(list(zip(t1, t2))) # [('a', 'c'), ('b', 'd')]
print(list(map(lambda t: {t[0], t[1]}, zip(t1, t2)))) # [{'a', 'c'}, {'d', 'b'}]
# 方法二
print(list([{i,j} for i,j in zip(t1,t2)])) # [{'a', 'c'}, {'d', 'b'}]
#方法三
func = lambda t1,t2:[{i,j} for i,j in zip(t1,t2)]
ret = func(t1,t2)
print(ret) # [{'a', 'c'}, {'d', 'b'}]
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