Python基础（3）- lambda表达式

这里简单整理下，lambda表达式相关内容。

1.什么是lambda表达式

    lambda表达式，是一个匿名函数，用起来方便快捷一些

#lambda 参数:操作(参数)



fun_add = lambda x: x+1



print(fun_add(1))

print(fun_add(10))

这里，一个简单的加1的函数，看起来也很直观

fun_add = lambda x,y: x+y



print(fun_add(3,4))

print(fun_add(8,9))

这是x+y的函数，的确简洁很多

看网上，提到lambda表达式的话，都会提到函数式编程，一些常用的函数，像map,reduce,filter,sorted，

2.map函数

map是Python内置的一个函数，接收2个参数，一个函数，一个或多个可迭代参数

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.

d1 = [1,2,3,4,5]



def add(x):

    return x+10



t = map(add , d1)

print('原来的list:',d1)

print('执行add后的list:',list(t))

我们定义了一个函数，对传入的参数加10，一个list

map把这个函数，作用在每一个list的元素上，

这里呢，我们就可以用lambda表达式写，方便又直观

d1 = [1,2,3,4,5]

t = map(lambda x: x+10 , d1)

print('原来的list:',d1)

print('执行add后的list:',list(t))

我们也可以传2个list，这里会计算2个list的和

s1 = [1,2,3]

s2 = [4,5,6]

t = map(lambda x,y: x+y,s1,s2)

print(list(t)) ##[5, 7, 9]

2. reduce函数

reduce会将function作用于sequence，function接收2个参数

    reduce(function, sequence[, initial]) -> value

    

    Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,

    from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.

    For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates

    ((((1+2)+3)+4)+5).  If initial is present, it is placed before the items

    of the sequence in the calculation, and serves as a default when the

    sequence is empty.

t = reduce(lambda x,y: x+y, [1,2,3])

print(t)   #6，((1+2)+3)=6



t = reduce(lambda x,y: x*10+y,[1,2,3])

print(t) # ((1*10+2)*10+3)=123

3. filter函数

看名字，就是一个过滤的功能，对每个item调用function，只返回为True的

 |  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.

t = filter(lambda x: x<0,range(-5,5))

print(list(t)) #[-5, -4, -3, -2, -1]