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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:

deff(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 at 0x101c6ef28>

>>> f(5)25

同样,也可以把匿名函数作为返回值返回,比如:

defbuild(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 )

defis_odd(n):return n % 2 == 1L= list(filter(is_odd, range(1, 20)))

改变过后的 lambda

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