金沙注册网站-新金沙官网 新金沙官网 python中lambda函数使用用法,常用函数

python中lambda函数使用用法,常用函数

1、map()
此函数可以,将列表每一个函数作用在函数上,并返回list

lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。

原型 map(function,[list])

def fc(x):
    return x * 2

print(map(fc,[1,2,3,4,5]))

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。

输出:

lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。

[2,4,6,8,10]

我们先来看一个例子:

 

def add(x, y): return x + y

是不是很方便,当然有人说,可以写成for循环,是的这样也可以实现,但是我们有更简便的方法,有必要写这么一个for循环吗。

我们定义了一个函数叫add,有两个参数,返回结果是x+y

list = []
for i in [1,2,3,4,5]:
    list.append(i*2)

print(list)

def usuallyAdd2(x, y=2): return x+y

输出:

这个usuallyAdd2的区别在于y有了默认值

[2,4,6,8,10]

如果使用lambda如何表现呢?

 

lambda x, y: x + y

当然map()函数还有更多,更复杂的用法

lambda x, y=2: x+y

print(map(str,[1,2,3,4,5]))

看一下测试结果:

结果:列表内元素都转换成了字符串

>>> test = lambda x,y=2:x+y
>>> test(3
… )
5
>>> test(5)
7
>>> test(1)
3
>>>

['1', '2', '3', '4', '5']

其实lambda就是把参数和返回简写,非常方便

 

使用lambda高效操作列表

首字母大写;用到str.title属性

Python用于支持将函数赋值给变量的一个操作符
默认是返回的,所以不用再加return关键字,不然会报错

print(map(str.title,['abc','def','ghj']))

result = lambda x: x * x
result(2) # return 4
map()/filter()/reduce()

输出:

需要两个参数,第一个是一个处理函数,第二个是一个序列(list,tuple,dict)
map()

['Abc', 'Def', 'Ghj']

将序列中的元素通过处理函数处理后返回一个新的列表
filter()

 

将序列中的元素通过函数过滤后返回一个新的列表
reduce()

2、eval()此函数,将字符串,转换成其类型对象

将序列中的元素通过一个二元函数处理返回一个结果
将上面三个函数和lambda结合使用

为什么说eval()是转换成,其类型对象呢,这是因为,具体是什么类型的数据取决于,字符串内容

li = [1, 2, 3, 4, 5]
# 序列中的每个元素加1
map(lambda x: x+1, li) # [2,3,4,5,6]
 
# 返回序列中的偶数
filter(lambda x: x % 2 == 0, li) # [2, 4]
 
# 返回所有元素相乘的结果
reduce(lambda x, y: x * y, li) # 1*2*3*4*5 = 120

如:eval(“1234”)这个会转成int型

sorted() 结合lambda对列表进行排序

eval(“{‘user’:’name’}”)
这样会转成字典等

sorted 用于列表的排序,比列表自带的更加智能
有两个列表,每个列表中都有一个字典([{},{}])要求将两个这样的列表合并后按照时间排序,
两个列表中的时间为了能够通过json输出已经由时间格式转变为字符串格式.字段名为
sort_time 现在将他们按照倒序排列

例子:将字符串,转换成字典

sorted 的用法

strdic = '''{'username':'pyhleng','password':'q123456'}
'''
print eval(strdic)
print(eval(strdic)['password'])

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) –> new sorted
list terable:是可迭代类型;
cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定,有默认值,迭代集合中的一项;
key:用列表元素的某个属性和函数进行作为关键字,有默认值,迭代集合中的一项;
reverse:排序规则. reverse = True 或者 reverse = False,有默认值。 *
返回值:是一个经过排序的可迭代类型,与iterable一样。
sorted()结合lambda对可迭代类型用sort_time排序

输出:

sorted(data, key=lambda d: d[‘sort_time’], reverse=True)

{'username': 'pyhleng', 'password': 'q123456'}
q123456

 

 有没有上边的代码是多此一举,直接定义一个字典对象不就行了,为什么要有三引号,引上。是啊为什么要这样做?????

上边代码只是写一个例子,模拟将数据{‘username’:’pyhleng’,’password’:’q123456′}
存储在数据表,然后在读出来的样子。

如果将{‘username’:’pyhleng’,’password’:’q123456′}存在数据表中,在读出来的时候就是字符串。如果要当字典用那么

eval()函数是少不了的。

 

3、reduce()此函数,函数参数必须有两个,把结果与序列的下一个元素做累计

def add(x,y):
    return x + y
print reduce(add,[1,2,3,4,5])

输出:

15

add函数必须有两个参数,然后每次,结果和下一个做累计,稍加改动1*2*3*4*5

def add(x,y):
    return x * y
print reduce(add,[1,2,3,4,5])

输出:

120

 

4、filter()此函数,传入一个函数和序列做为参数

过滤,序列中的每一个元素,符合函数条件True的留下,False的去掉,最后返回一个过虑后的序列

def fcq(x):
    return x==4
print filter(fcq,[1,3,4,5,4,6,4])

输出:

[4, 4, 4]

 

5、lambda()匿名函数,有时不需要显示的定义函数,可以使用此函数

以map()为例:lambda y: y*2 其中y:是参数,y*2是函数体

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