"""
lambda 参数列表 : 返回值
lambda 参数形式:
1.无参数:lambda:100
2.一个参数:lambda a: a
3.默认参数:lambda a, b, c=100: a + b + c
4.可变参数:*args,返回元组
lambda *args: args
5.可变参数:*kwargs,返回字典
lambda **kwargs: kwargs lambda 应用:简化代码
1.判断,lambda a, b: a if a > b else b
2.列表数据按字典 key 值排序
""" # def fn1():
# return 100 # def de1():
# r = fn1()
# print(r)
# r2 = lambda: 100
# print(r2) # 地址:<function main.<locals>.<lambda> at 0x00CCD6E8>
# print(r2()) # 返回值:100 # def test2():
"""
lambda 测试案例
"""
# fn1 = lambda a, b: a + b
# print(fn1(1, 2))
# fn2 = lambda *args: args
# print(fn2(1, 2, 3))
# print(fn2(1, 3))
# print(fn2(1)) # (1,)
# fn3 = lambda **kwargs: kwargs
# print(fn3(name='py', age=30))
#
# fn4 = lambda a, b: a if a > b else b
# print(fn4(100, 200))
#
# student = [{'name': 'a', 'id': '1', 'tel': 'a1'},
# {'name': 'b', 'id': '2', 'tel': 'b2'},
# {'name': 'c', 'id': '3', 'tel': 'c3'}]
# student.sort(key=lambda x: x['name'])
# print(student)
# student.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True)
# print(student)
# student.sort(key=lambda x: x['id'])
# print(student) """
高阶函数:def add_num(a, b, f)
内置高阶函数:
1.map(func, list):
将func 应用于list中的每一个元素,返回一个迭代器
2.reduce(func, list):
计算结果与下一个数据做累积计算,必须有两个参数
from functools import reduce
3.filter(func, list):
过滤掉不符合条件的元素,返回一个filter对象,可用list()转换
""" # def add_num(a, b, f):
# # 传入函数 f
# return f(a) + f(b) # def func(x):
# return x ** 2 from functools import reduce def add_2(a, b):
return a + b def func3(x):
return x % 2 == 0 def main():
"""
体验高阶函数
:return:
"""
# print(abs(-2)) # 求绝对值
# print(round(0.1)) # 四舍五入
# s1 = add_num(1, 2, abs)
# s2 = add_num(1, 2.5, round)
# print(s1, s2) list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# map(func, list1)
# print(list(map(func, list1)))
# s = reduce(add_2, list1)
# print(s)
r = filter(func3, list1)
print(r) # <filter object at 0x00CAE2E0>
print(list(r)) # [2, 4] if __name__ == '__main__':
main()

python—lambda函数,三个常用的高阶函数的更多相关文章

  1. python 常用的高阶函数

    前言 高阶函数指的是能接收函数作为参数的函数或类:python中有一些内置的高阶函数,在某些场合使用可以提高代码的效率. map() map函数可以把一个迭代对象转换成另一个可迭代对象,不过在pyth ...

  2. python基础之常用的高阶函数

    前言 高阶函数指的是能接收函数作为参数的函数或类:python中有一些内置的高阶函数,在某些场合使用可以提高代码的效率. map() map函数可以把一个迭代对象转换成另一个可迭代对象,不过在pyth ...

  3. Python开发【第十三篇】高阶函数、递归函数、闭包

    函数式编程是指用一系列函数解决问题 好处:用每个函数完成每个细小的功能,一系列函数任意组合能够解决大问题 函数仅仅接收输入并产生输出,不包含任何能影响输出的内部状态 函数之间的可重入性 当一个函数的输 ...

  4. Python基础笔记:函数式编程:高阶函数、返回函数、匿名函数

    高阶函数 高阶函数:一个函数可以接收另一个函数作为参数 或 一个函数可以返回一个函数作为返回值,这种函数称之为高阶函数. #函数 add 接收 f 函数作为参数 >>> def ad ...

  5. 小白的Python之路 day3 函数式编程,高阶函数

    函数式编程介绍   函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的 ...

  6. Python序列函数、高级特性及高阶函数

    序列函数: enumerate: for循环时记录索引,逐个返回元组(i, item) sorted:返回新的有序列表 zip:压缩将多个序列的对应位置的元素组成元组 zip(*元组列表): 解压缩 ...

  7. python学习笔记1 -- 函数式编程之高阶函数 filter

    filter 函数用于过滤序列,与map 和reduce函数类似,作为高阶函数,他们也是同样的使用方法,filter(参数1, 参数2),参数1是一个函数,而参数2是一个序列. filter的作用是根 ...

  8. python学习笔记1 -- 函数式编程之高阶函数 map 和reduce

    我用我自己,就是高阶函数,直接表现就是函数可以作为另一个函数的参数,也可以作为返回值 首先一个知识点是 函数的表现形式,印象中的是def  fw(参数)这种方式定义一个函数 python有很多的内置函 ...

  9. Python开发——函数【装饰器、高阶函数、函数嵌套、闭包】

    装饰器 装饰器本质就是函数,为其他函数添加附加功能. 原则: 不修改被修饰函数的源代码 不修改被修饰函数的调用方法 装饰器知识储备:装饰器 = 高阶函数 + 函数嵌套 + 闭包 案例:求函数运行时间! ...

随机推荐

  1. docker基础及命令

    1.启动docker sudo systemctl start docker sudo systemctl restart docker sudo systemctl stop docker sudo ...

  2. React脚手架解决不能使用less问题

    引言 学编程,还是多敲代码呀,React脚手架不支持less,因此需要配置webpack的webpack.config.js文件 释放配置文件 我们在使用React脚手架的时候,发现发现是没有webp ...

  3. kettle安装部署基本操作及实操文档

    一.kettle是什么? Kettle,简称ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),是一款国外开源的ETL工具,纯Java编写,可以在Window. ...

  4. java加解密算法

    什么是加密算法?百度百科给出的解释如下: 数据加密的基本过程就是对原来为明文的文件或数据按某种算法进行处理,使其成为不可读的一段代码,通常称为“密文”,使其只能在输入相应的密钥之后才能显示出本来内容, ...

  5. python中更人性化的一个单元测试框架:nose2

    如果你学过 python 进行自动化测试,你一定使用过 unittest.今天我们要讲的 nose2 是一个高级版本的 unittest.他比 unittest 更容易理解,用起来也更加方便一些. 快 ...

  6. VC实现快递查询

    #include <iostream> #include <string> #include <cstdlib> #include <afxinet.h> ...

  7. 每日一练_PAT_B1001

    鲁宾逊先生有一只宠物猴,名叫多多.这天,他们两个正沿着乡间小路散步,突然发现路边的告示牌上贴着一张小小的纸条:“欢迎免费品尝我种的花生!——熊字”.鲁宾逊先生和多多都很开心,因为花生正是他们的最爱.在 ...

  8. Cheat Sheet pyspark RDD(PySpark 速查表)

  9. tensorflow MNIST Convolutional Neural Network

    tensorflow MNIST Convolutional Neural Network MNIST CNN 包含的几个部分: Weight Initialization Convolution a ...

  10. HDU_2084_DP

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2084 简单dp,从下到上,从左到右,依次更新每个位置最大值. #include<iostream> ...