浅谈python之高阶函数和匿名函数

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。

def func(x):
 return x*x

r = map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
print(type(r))
r = list(r)
print(r)

输出结果：

<class 'map'>
[1, 4, 9, 16, 25]

可以看出，map让函数func作用于列表的每一项，使列表的每一项都被函数func执行一次，即列表的每一项都进行平方。其返回值是map类型。

reduce()

reduce函数必须接收两个参数,把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，然后再把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

from functools import reduce

def fn(x, y):
 return x * 10 + y

f = reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) # 把序列变为整数
print(f)
print(type(f))

输出结果：

13579
<class 'int'>

和map不同，虽然reduce也是作用于每个元素，但是reduce的作用结果要用在下次和另一个元素做累积计算。

map()和reduce()的结合使用

from functools import reduce

def fn(x, y):
 return x * 10 + y

def char2num(s):
 digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
 return digits[s]

f = reduce(fn, map(char2num, '13579'))
print(f)

输出结果：

13579

可以将字符串类型转换为int类型

filter()

filter()函数用于过滤序列，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。

def not_empty(s):
  return s and s.strip()　　# 不能直接写s.strip()

 f = filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])
 print(type(f))
 print(list(f))

输出结果：

<class 'filter'>
['A', 'B', 'C']

sorted()

sorted()函数也是一个高阶函数，在列表的学习中初步接触了sorted()，但其实它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序。

key指定的函数将作用于被排序对象的每一个元素上，并根据key函数返回的结果进行排序。

l = sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) # 按绝对值大小排序
print(l)

s = sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])  # 按ASCII大小排序
print(s)

sl = sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower) # 忽略大小写排序
print(sl)

sr = sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)  # 反向排序
print(sr)

输出结果：

[5, 9, -12, -21, 36]
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

同样的，sorted()也可以对元组和字典进行排序

from operator import itemgetter　　　　# 需要使用operator模块
L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
print(sorted(L, key=itemgetter(0)))

输出结果：

[('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]

当然，也能以values的值来排序，对字典的排序与元组类似，但返回值不同。

from operator import itemgetter

dic = {"Bob": 75, "Adam": 92, "Lisa": 88}

print(sorted(dic,key=itemgetter(0)))

print(sorted(dic, key=itemgetter(1)))

输出结果：

['Adam', 'Bob', 'Lisa']
['Adam', 'Lisa', 'Bob']

可以看到，不管是以key值进行排序，还是以value值进行排序，排序结果只返回对应顺序的key值。

匿名函数

f = list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
print(f)

输出结果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

上面就是一个匿名函数的使用，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是:

 def f(x):
 return x * x

只是在这里没有显式地定义函数，这样因为函数没有名字，不必担心函数名冲突，而且代码看起来也简洁。

以上所述是小编给大家介绍的python之高阶函数和匿名函数详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持！

赞 (0)

相关推荐

  • Python3匿名函数lambda介绍与使用示例

    概述 匿名函数,顾名思义即没有名称的函数,和def定义的函数的最大区别在于匿名函数创建后返回函数本身(即匿名函数不需要return来返回值),表达式本身结果就是返回值,而def创建后则赋值给一个变量名,在Python中,我们利用关键词lambda创建匿名函数,以下是匿名函数lambda表达式的形式: lambda arg1,arg2,.....argn:expression 以下为一些lambda的特点: lambda 是一个表达式,而不是一个语句,即我们可以在任何可以使用表达式的场景一样使用l

  • Python匿名函数及应用示例

    本文实例讲述了Python匿名函数及应用.分享给大家供大家参考,具体如下: lambda关键词能创建?型匿名函数.这种函数得名于省略了def声明函数的标准步骤. 代码如下: #定义lambda函数 sum = lambda arg1,arg2:arg1+arg2 #调用函数 totle = sum(3,5) print ('totle = %d'%totle) 运行如下 totle = 8 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lamb

  • Python的lambda匿名函数的简单介绍

    lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称.先来看一个最简单例子: 复制代码 代码如下: def f(x):return x**2print f(4) Python中使用lambda的话,写成这样 复制代码 代码如下: g = lambda x : x**2print g(4) lambda表达式在很多编程语言都有对应的实现.比如C#: 复制代码 代码如下: var g = x => x**2Console.WriteLine(g(4)) 那么,lambda表达式有什么用处呢?很多人提

  • Python之lambda匿名函数及map和filter的用法

    现有两个元组(('a'),('b')),(('c'),('d')),请使用python中匿名函数生成列表[{'a':'c'},{'b':'d'}] t1 = (('a'), ('c')) t2 = (('b'), ('d')) print(list(map(lambda t: {t[0]: t[1]}, zip(t1, t2)))) l = lambda t1, t2: [{i: j} for i, j in zip(t1, t2)] print(l(t1, t2)) map内置函数使用: ma

  • 举例讲解Python的lambda语句声明匿名函数的用法

    所谓匿名函数,即是不需要定义函数,像表达式一样使用,不需要函数名(很多时候名字让我很困扰),一些简单的函数简单化, 举个例子 我需要两个整数相加的函数,通常是这么定义的 def add(x, y): return x + y 很好的完成了我需要的功能, 但是我现在需要一个数字与字符串相加的函数 def addstr(x, y): return x + str(y) 又一次完成了我的需求,但是 我突然需要两个整数相减,相除的功能这样函数就得 一直写下去, 但是使用lambda 匿名函数可以直接使用

  • 基于python内置函数与匿名函数详解

    基于python内置函数与匿名函数详解

    内置函数 Built-in Functions abs() dict() help() min() setattr() all() dir() hex() next() slice() any() divmod() id() object() sorted() ascii() enumerate() input() oct() staticmethod() bin() eval() int() open() str() bool() exec() isinstance() pow() super

  • Python中的匿名函数使用简介

    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: >>> 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):

  • python ---lambda匿名函数介绍

    lambda特性:"一个语法,三个特性,四个用法" 一个语法 在Python中,lambda的语法是唯一的.其形式如下: lambda argument_list: expression 其中,lambda是Python预留的关键字,argument_list和expression由用户自定义.具体介绍如下. 1.这里的argument_list是参数列表.它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的.具体来说,argument_list可以有非常多的形式.例如:

  • python匿名函数用法实例分析

    本文实例讲述了python匿名函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 匿名函数特点: 1.只能有一个表达式 2.不用return,默认return结果 3.不需要名字,防止函数名重复 4.是对象,可赋值给一个变量 经典例子 >>> map(lambda x : x*x, [2, 4, 8, 9]) [4, 16, 64, 81] python匿名函数lambda格式: lambda 参数(可以有默认值) : 表达式 # 无参 >>> lambda : 'hello

  • 详解Python匿名函数（lambda函数）

    匿名函数lambda Python使用lambda关键字创造匿名函数.所谓匿名,意即不再使用def语句这样标准的形式定义一个函数.这种语句的目的是由于性能的原因,在调用时绕过函数的栈分配.其语法是: lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression 其中,参数是可选的,如果使用参数的话,参数通常也会在表达式之中出现. 下面举例来说明lambda语句的使用方法(无参数). # 使用def定义函数的方法 def true(): return True #等价的l

  • Python匿名函数/排序函数/过滤函数/映射函数/递归/二分法

    一. lamda匿名函数 为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数 # 计算n的n次方 def func(n): return n**n print(func(10)) f = lambda n: n**n print(f(10)) lambda表示的是匿名函数. 不需要用def来声明, 一句话就可以声明出一个函数 语法: 函数名 = lambda 参数: 返回值 注意: 1. 函数的参数可以有多个. 多个参数之间用逗号隔开 2. 匿名函数不管多复杂. 只能写一行, 且逻辑结束后直接返回数据 3

  • Python3匿名函数用法示例

    本文实例讲述了Python3匿名函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- #!python3 # 匿名函数 # 1.不用给函数取名 # 2.使用方便,随时定义,随时使用 def calc_x(x): return x*x rs = calc_x(10) print (rs) # lambda 参数列表:函数执行的简单逻辑代码 # lambda 返回一个函数对象,可以使用变量接收 a=lambda x:x*x # 调用匿名函数 # 接收函数对象的变量

随机推荐