【python021-函数lambda表达式】

一、匿名函数

1、lambda表达式

>>> g = lambda x:x*2+1
>>> g(5)
11
>>>

---冒号前面的x是函数的参数，冒号后面是函数的返回值

>>> g = lambda x,y:x*y
>>> g(4,5)
20
>>>

2、lambda表达式的作用：

a、Python写一些执行脚本时，使用lambda就可以省下定义函数过程，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在写调用，使用lambda就可以使用代码更加精简

b、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

c、简化代码的可读性，由于普通的屌丝函数阅读经常要跳到开头def定义部分，使用lambda函数可以省去这样的步骤

二、过滤器

1、filter（）函数：过滤掉任何非true的内容

class filter(object)
 |  filter(function or None, iterable) --> filter object      filter（函数，迭代） 
 |  
 |  Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item)
 |  is true. If function is None, return the items that are true.

返回一个迭代器，产生那些函数（item）的迭代项
 | 是真的。 如果函数为None，则返回true的项目

举例1、：

>>> list(filter(None,[1,0,False,True]))
[1, True]
>>>

---过滤掉任何非true的内容

举例2、

#列表取余

>>> def odd(x):
    return x % 2

>>> temp = range(10)
>>> show = filter(odd,temp)
>>> list(show)
[1, 3, 5, 7, 9]
>>>

利用lambda函数进行上续的操作

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

2、map（）函数：

 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.

创建一个使用参数来计算函数的迭代器， 每个迭代。 当最短的迭代器耗尽时停止。

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

三、练习题

1、请使用lambda表达式将下边函数转换成匿名函数

def fun_A(x, y=3):
        return x * y
---转换后：lambda x,y=3 : x*y

2、请将下边的匿名函数转变为普通的屌丝函数：

lambda x : x if x % 2 else None

---转换后：

>>> def fun(x):
    if x%2:
        return x
    else:
        return None
  
>>> fun(7)
7

3、利用filter()和lambda表达式快速求出100以内所有3的倍数

>>> list(filter(lambda x : not(x%3),range(1,100)))
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

>>> list(filter(lambda x : x%3==0,range(1,100)))
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

4、还记得列表推导式吗？完全可以使用列表推导式代替filter()和lambda组合，你可以做到吗？

举例：把第三题的list(filter(lambda x : not(x%3),range(1,100)))修改为列表推导式

>>> [x for x in range(1,100) if x%3==0]
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

5、使用zip会将两数以元组的形式绑定在一块，例如：

>>> list(zip([1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]))
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)]
但如果我希望打包的形式是灵活多变的列表而不是元组（希望是[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]这种新式），你能做到吗？（采用map和lambda表达式）

list(map(lambda x,y:[x,y],[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10]))
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
>>>

---强大的map（）后边是可以接受多个序列作为参数的