python中lambda以及与filter/map/reduce结合的用法
一、lambda函数即匿名函数,和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已;
lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边是函数体的返回值
g = lambda x,y : x+y
print g(1,2)
与函数等同:
def f(x,y):
return x+y
print f(1,2)
二、lambda函数作用:
1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。
2. 对于一些抽象的,无需复用的函数,使用lambda不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
三、应用
A、与filter结合
filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。
语法
以下是 filter() 方法的语法:
filter(function, iterable)
参数
- function -- 判断函数。
- iterable -- 可迭代对象,每个元素作为参数传递给函数进行判
返回值
最后将判断函数返回 True 的元素放到新列表中。
python2中返回的是过滤后的列表, 而python3中返回到是一个filter类
filter类实现了__iter__和__next__方法, 可以看成是一个迭代器, 有惰性运算的特性, 相对python2提升了性能, 可以节约内存.
举例:过滤出列表中的所有奇数:
<filter object at 0x0000022EC66BB128>(python3)
B、与reduce结合
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
reduce() 函数语法:
reduce(function, iterable[, initializer])
函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:。
参数
- function -- 函数,有两个参数
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选,初始参数
返回值
用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,返回最后得到一个结果 举例:列表数据相加
C、与map结合
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
语法
map() 函数语法:
map(function, iterable, ...)
参数
- function -- 函数,有两个参数
- iterable -- 一个或多个序列
返回值
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表
Python 2.x 返回列表。
Python 3.x 返回迭代器。
实例
以下实例展示了 map() 的使用方法:
在对象遍历处理方面,其实Python的for..in..if语法已经很强大,并且在易读上胜过了lambda。
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