021,lambda 表达式

 匿名函数: 快速定义单行的最小函数,是从lisp借用来的,可以用在任何需要函数的地方

>>> def ds(x):
    return 2*x + 1
 
>>> ds(5)
11
>>> lambda x : 2*x + 1
<function <lambda> at 0x025913D8>
>>> g = lambda x : 2*x + 1
>>> g(5)
11
  
>>> def add(x,y):
    return x + y
 
>>> add(3,4)
7
>>> lambda x,y : x + y
<function <lambda> at 0x025009C0>
>>> g = lambda x,y : x + y
>>> g(3,4)
7
 

python写一些执行脚本时候,使用lambda就可以省下定义函数的过程,比如说我们只是需要写个简单的脚本来管理服务器时间,我们就不需要专门定义一个函数然后再写调用,使用lambda就可以使得代码更加精简。
    对于一些比较抽象并且整个程序执行下来只需要调用一两次的函数,有时候给函数起个名字也是比较头疼的问题,使用lambda就不需要考虑命名的问题了。 
    简化代码的可读性,由于普通的函数阅读经常要调到开头def定义部分,使用lambda函数可以省去这样的步骤。 
基础:lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个用逗号隔开,冒号右边的返回值。其实lambda语句构造的是一个函数对象。
例子:

>>> def myadd(x,y):
    return (x + y)
 
>>> from functools import reduce
>>> sum = reduce(myadd,(1,2,3))
>>> sum
6
  

重要的bif 
filter() 过滤器,先看python的解释:

>>> help(filter)
Help on class filter in module builtins:
 
class filter(object)
 |  filter(function or None, iterable) --> filter object
 |  
 |  Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item)
 |  is true. If function is None, return the items that are true.
意思大概是,filter有两个参数 ,第一个参数可以是None对象也可以是一个函数function,第二个参数是可迭代的数据,如果第一个参数是个函数的话,将第二个可迭代数据里的每个元素作为函数的参数进行计算,把返回True的值筛选出来,并成一个列表,如果第一个参数为None,则将第二个参数里的True的值给筛选出来。

鸟语不懂,举例说明:

>>> filter(None,[1,0,False,True])
<filter object at 0x024F4810>
>>> list(filter(None,[1,0,False,True]))
[1, True]
>>> 
 是把任何非True的内容过滤掉。

筛选奇数:
普通写法:

>>> def odd(x):
    return x % 2
 
>>> temp = range(10)
>>> show = filter(odd,temp)
>>> list(show)
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> 
 用lambda表达式写法:

>>> list(filter((lambda x : x% 2),range(10)))
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> 
 
map()

class map(object)
 |  map(func, *iterables) --> map object
 |  
 |  Make an iterator that computes the function using arguments from
 |  each of the iterables.  Stops when the shortest iterable is exhausted.
 将序列的每个元素作为函数的参数进行运算加工,直到可迭代序列的每个元素都加工完毕,返回所有加工后的元素构成的新序列

>>> list(map(lambda x : x * 2 , range (10)))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
>>> 

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