Python函数式编程之lambda表达式

一：匿名函数的定义
    lambda parameter_list: expression

二：三元表达式
    条件为真时返回的结果 if 条件判断 else 条件为假的时候返回的结果

三：map
    map(func(arg1, arg2...), list1_arg1, list2_arg2)，
    对后面输入的list分别执行前面的函数（数学的映射）

四：reduce
    reduce(func(arg1, arg2...), list1_arg, init_value)，
    连续计算，连续调用lambda表达式

五：filter
    filter(func(arg1, arg2...), list1_arg1)
    当条件满足的时候数据会被过滤出来！

六：函数式编程和命令式编程
    def
    if --else
    for

    map reduce filter
    lambda
函数式编程的思想。。。。
命令式编程的思想。。。。

    函数式编程关心数据的映射，命令式编程关心解决问题的步骤

函数式编程：
(1)指的是函数与其他数据类型一样，处于平等地位，
    可以赋值给其他变量，也可以作为参数，传入另一个函数，或者作为别的函数的返回值
(2) 只用"表达式"，不用"语句"

Code：

 from functools import reduce
 # ----------------------------------------------------------------#
 #   匿名函数的定义
 # ----------------------------------------------------------------#

 def add(x, y):
     """
     add x and y
     :param x: x can be str or num
     :param y: y can be str or num
     :return:  x+y
     """
     return x + y

 # lambda parameter_list: expression
 user_sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

 my_sum = user_sum(2, 2)
 print(my_sum)

 # ----------------------------------------------------------------#
 #   三元表达式
 # ----------------------------------------------------------------#
 a, b = 1, 2
 r = a if a > b else b
 print(r)

 # ----------------------------------------------------------------#
 #   map(func, list)，对后面输入的list分别执行前面的函数（数学的映射）
 # ----------------------------------------------------------------#

 myListMap1 = [1, 2, 3, 4]
 myNewListMap1 = map(lambda x: x ** 2, myListMap1)  # 返回为map类型的数据结构
 print(type(myNewListMap1))
 print('myNewListMap1:', list(myNewListMap1))    # 转换为list

 # 两个或者多个参数的map函数的使用
 # 当两个参数种元素的个数不相同的时候会截断
 myListMap2 = [1, 2, 3, 4]
 myNewListMap2 = map(lambda x, y: x + y, myListMap1, myListMap2)
 print('myNewListMap2:', list(myNewListMap2))

 # ----------------------------------------------------------------#
 #   reduce(func, list)连续计算，连续调用lambda表达式
 # ----------------------------------------------------------------#

 myListReduce = [1, 2, 3, 4]
 # 把list中的值一个一个放进lambda中
 r = reduce(lambda x, y: x + y, myListReduce)
 print(r)

 # 对第一个函数参数进行初始化
 r = reduce(lambda x, y: x + y, myListReduce, 10)
 print(r)

 # filter
 myListFilter = [3, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
 myNewListFilter = filter(lambda x: x % 2 == 1, myListFilter)
 print('myNewListFilter：', list(myNewListFilter))

 list_x = [1, 1, 0, 0]
 filter_list = filter(lambda x: True if x == 1 else False, list_x)
 print(list(filter_list))