Python

参考学习：  廖雪峰 python的官方网站

　　先介绍一个函数  map（）

　　

　　　　map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。

　　　　第一个参数 function 以   参数序列中的   每一个元素调用 function 函数，返回  包含每次 function 函数返回值的    新列表。

　　　　语法: map(function,iterable,....）

             参数  

•    　　   function    -- 函数
•              iterable    -- 一个或多个序列

　(   参考菜鸟教程   )

>>>def square(x) :            # 计算平方数
...     return x ** 2
... 
>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
 
# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]

　开始介绍  lambda 匿名函数  

　　当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，

还可以直接传入匿名函数：

　　

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):
    return x * x

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：

def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y

匿名函数的一个练习例子:

(    将这个函数改为lambda表达式   )

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

L = list(filter(is_odd, range(1, 20)))

改变过后的   lambda