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
( 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)
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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