什么是lambda函数

时间:2020-05-14 14:47:46   收藏:0   阅读:63

匿名函数lambda:指一类无需定义的标识符(函数名)的函数或子程序。lambda函数可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式的值。

example:

In [36]: p = lambda x, y: x *y         lambda 后面x,y是参数 ,:号后面的是表达式, p相当于接受匿名函数的返回值                                                                                                                                                                                                                                     

In [37]: c = p(2,3)     p加括号传参,调用lambda函数, 得到运算 2 * 3 结果 6                                                                                                                                                                                                                                                

In [38]: print(c)      打印结果c                                                                                                                                                                                                                                                   
6                      得到结果值6

匿名函数一般和python内置函数连用

example:
请按alist中元素的age由大到小排序

alist = [{name:a,age:20},{name:b,age:30},{name:c,age:25}]

def  sort_by_age(list1):
      return sorted(alist, key=lambda x : x[age], reverse=True)

lambda 与内置函数filter连用

filter函数
filter函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换成列表,可以使用list()来转换。
该接收两个参数,第一个参数为函数,第二个参数为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回True或者Flase
最后返回True的元素放到新的列表中
以下是filter方法的用法:
filter(function, iterable)

params:
function -- 判断函数
iterable -- 可迭代对象
返回值 返回一个迭代器

for example:

def is_odd(n):
  return n % 2 == 1
tmplist = filter(is_odd, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
newlist = list(tmplist)
print(newlist)
输出结果:
[1,3,5,7,9]

函数式编程与内置函数

a = [1,2,3,4,5,6]
b = filter(lambda x: x>5, a)
for i in b:
  print(i)

a = map(lambda x : x*2 ,[1,2,3])
print(list(a))

lambda函数

lambda表达式就是一个函数,可以赋值给一个变量,既然是表达式,可以参与运算。

lamnda x: x**2      

这个匿名函数的形参是x,表达式x**2的值就是这个函数的返回值

好处:

lambda只是一个表达式,函数体比def简单的多。

lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块,仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去

lambda 表达式是起到一个函数快写的作用,允许在代码块内嵌入一个函数的定义

 

原文:https://www.cnblogs.com/tangda/p/12888252.html

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