深入分析Python中Lambda函数的用法
(资料图)
目录
lambda语法高阶函数内置高阶函数lambda函数是一种小的匿名函数。
lambda语法
lambda函数:
输入:可接受任意数量的参数,如lambda [arg1 [,arg2,...[,argn]]] : expression
lambda : print("hello")
,lambda x, y : x * y
输出:expression计算得到的值;函数体:只能是单行的,有一个表达式;函数是匿名的(没有函数名);
示例1:lambda函数与普通函数类似,可直接引用(读取方式)外部变量
gAll = 10 if __name__ == "__main__": count = 2 result = map(lambda x: x * count + gAll, range(10)) print(list(result)) # [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]
示例2:lambda函数调用(且表达式可为简单if语句)
result = [] for i in range(10): result.append((lambda x: x * 2 if x % 2 == 0 else x)(i)) print(result) # [0, 1, 4, 3, 8, 5, 12, 7, 16, 9]
示例3:lambda延迟计算引起的问题(若不使用参数,所有打印都是9),为避免此问题,可把i以参数方式传递进去(类似示例2),或直接把i作为参数赋值一下(类似生成同名局部变量):
result = [] for i in range(10): # result.append((lambda: print("lambda:", i))) # 全部是9 result.append((lambda i=i: print("lambda:", i))) for f in result: f()
高阶函数
lambda函数可作为函数的返回值,以增强函数功能;以幂乘为例:
def powMulti(n): return lambda x: x**n if __name__ == "__main__": p = powMulti(2) for i in range(10): print(p(i))
内置高阶函数
lambda可方便应用于:
map(fun, iterable, ...)
:影射;用fun依次操作集合中元素,并返回对应结果的生成器;reduce(fun, iterable[, initializer])
:累积;用fun(两个参数)依次操作集元素(val = fun(val, ele)
;val初始值为initializer,若忽略则为集合中的第一个元素),返回最终结果;sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
:排序;filter(fun, iterable)
:过滤;
src = [random.randint(0, 100) for _ in range(10)] print(src) dest = sorted(src) print(dest) ret = functools.reduce(lambda x, y: x + y, range(10), 10) print(ret) # 55
到此这篇关于深入分析Python中Lambda函数的用法的文章就介绍到这了,更多相关Python Lambda内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
X 关闭
X 关闭
- 15G资费不大降!三大运营商谁提供的5G网速最快?中国信通院给出答案
- 2联想拯救者Y70发布最新预告:售价2970元起 迄今最便宜的骁龙8+旗舰
- 3亚马逊开始大规模推广掌纹支付技术 顾客可使用“挥手付”结账
- 4现代和起亚上半年出口20万辆新能源汽车同比增长30.6%
- 5如何让居民5分钟使用到各种设施?沙特“线性城市”来了
- 6AMD实现连续8个季度的增长 季度营收首次突破60亿美元利润更是翻倍
- 7转转集团发布2022年二季度手机行情报告:二手市场“飘香”
- 8充电宝100Wh等于多少毫安?铁路旅客禁止、限制携带和托运物品目录
- 9好消息!京东与腾讯续签三年战略合作协议 加强技术创新与供应链服务
- 10名创优品拟通过香港IPO全球发售4100万股 全球发售所得款项有什么用处?