十、lambda表达式、内置函数之filter、map、reduce

lambda表达式

 

学习条件运算时，对于简单的 if else 语句，可以使用三元运算来表示，即：

# 普通条件语句

if  == :
name = 'wupeiqi'
else:
name = 'alex'

# 三元运算

name = 'wupeiqi' if  ==  else 'alex'

对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式

 

# ###################### 普通函数 ######################

# 定义函数（普通方式）

def func1(arg):

　　return arg + 1

 

# 执行函数

func1(123)

 

# ###################### lambda ######################

 

# 定义函数（lambda表达式）

func2 = lambda arg : arg + 1

 

# 执行函数

func2(123)

 

lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示,也支持传递多个参数，也支持动态参数，如下：

func3 = lambda a,b: a + b

func3(11,12)

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map方法：

遍历序列，对序列中每个元素进行操作，最终获取新的序列，如：

 

每个元素增加100

li = [11,22,33]

def func(arg):

　　return arg +100

new_list = map(func,li)

print (new_list)

 

更简便用lambda表达式来做：

li = [11, 22, 33]

new_list = map(lambda a: a + 100, li)

 

 

两个列表对应元素相加

li = [11, 22, 33]

sl = [1, 2, 3]

new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl)

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filter方法：

对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列,如：

获取列表中大于12的所有元素集合

li = [11, 22, 33]

new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li)

#filter第一个参数为空，将获取原来序列，filter内部默认只取值为true的值

以取10以内的所有奇数为例：一行命令搞定

list(filter(lambda x : x % 2,range(10)))

[1,3,5,7,9]

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reduce方法：

from functools import reduce

对于序列内所有元素进行累计操作，如：

获取序列所有元素的和

li = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99]

result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li)

# reduce的第一个参数，函数必须要有两个参数

# reduce的第二个参数，要循环的序列

# reduce的第三个参数，初始值