匿名函数
用lambda关键词能创建小型匿名函数。这种函数得名于省略了用def声明函数的标准步骤。
lambda函数的语法只包含一个语句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression # 如下实例: sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2 # 调用sum函数 print "Value of total : ", sum( 10, 20 ) print "Value of total : ", sum( 20, 20 ) # 以上实例输出结果: Value of total : 30 Value of total : 40
Lambda函数能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值
匿名函数不能直接调用print,因为lambda需要一个表达式
应用场合
函数作为参数传递
# 1. 自己定义函数 >>> def fun(a, b, opt): ... print "a =", a ... print "b =", b ... print "result =", opt(a, b) ... >>> fun(1, 2, lambda x,y:x+y) a = 1 b = 2 result = 3 # 2. 作为内置函数的参数
想一想,下面的数据如何指定按age或name排序?
stus = [ {"name":"zhangsan", "age":18}, {"name":"lisi", "age":19}, {"name":"wangwu", "age":17} ] # 按name排序: >>> stus.sort(key = lambda x:x['name']) >>> stus [{'age': 19, 'name': 'lisi'}, {'age': 17, 'name': 'wangwu'}, {'age': 18, 'name': 'zhangsan'}] # 按age排序: >>> stus.sort(key = lambda x:x['age']) >>> stus [{'age': 17, 'name': 'wangwu'}, {'age': 18, 'name': 'zhangsan'}, {'age': 19, 'name': 'lisi'}]
map/reduce/filter
from functools import reduce # 1. map # map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素, # 并把结果作为新的Iterator返回遍历序列,对序列中每个元素进行函数操作,最终获取新的序列 lis = [465, 133, 6, 461, 3, 12, 132] ret = list(map(lambda x: x * x, lis)) print(ret) # [216225, 17689, 36, 212521, 9, 144, 17424] # 2. reduce # reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数, # reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 ret2 = reduce(lambda x,y:x * y,lis) print(ret2) # 812892659040 # 3. filter # filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是, # filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素 ret3 = list(filter(lambda x:x % 2==1,lis)) print(ret3) # [465, 133, 461, 3]