lambda表达式其实就是简化的函数表达式。

它只用于处理简单逻辑,

它会自动return数据

通常定义一个函数,按照以下形式:def func(arg):

return arg +1

result = func(100)

print result

101

以上函数用lambda表达式可以这么写:func2 = lambda a: a+1

result = func2(100)

print result

在lambda表达式中,func2 相当于函数表达式中的func,即函数的名称

a相当于函数表达式中的arg,即函数的参数。

冒号后面的a+1,相当于函数表达式中的返回结果,只不过在lambda表达式中不再用return来声明了。

之前的文档中介绍过,函数可以添加多个参数,,lambda表达式也可以

例如:func3 = lambda a,b: a + b

result = func3(100,200)

print result

300

Python内置函数

map方法:

map方法会遍历整个序列(包括列表和元组),并对每一个元素进行相应的操作。

例如:有一个列表,将列表中的每一个元素加10。可以用map函数操作li = [,,]

func1(arg):

arg + = (func1,li)

map内部原理其实是,= []

I li:

.append(func1(I))

map函数可以接受多个序列作为参数:l1 = [,,]

l2 = [,,]

l3 = [,,]

func2(a1,a2,a3):

a1 + a2 + a3

(func2,l1,l2,l3)

[17, 30, 43]

注意,如果接受多个序列作为参数,则每一个序列的元素个数必须相等。

上面的例子用lambda表达式,这样写l1 = [,,]

l2 = [,,]

l3 = [,,]

print map(lambda a1,a2,a3:a1+a2+a3,l1,l2,l3)

filter函数:

filter会遍历序列中的每一个元素,按条件对元素进行过滤,其实内部原理就是按照条件进行计算,计算结果为True的元素不过滤,计算结果为False,则过过滤

例如:

例1:>>> li = [11,22,'',False,0]

>>> print filter(None,li)

[11, 22]

上面的例子中,None表示过滤掉布尔值为假的元素。0,False,空字符串都是布尔值都是假= [,,,]

func(a):

a>(func,)

[44,55]

这里就是遍历l1这个列表,每一个元素通过函数func计算,大于33的则返回True,否则返回False。返回False则被过滤掉了。

reduce函数:

接受一个序列,遍历序列中的元素,然后进行一系列的计算,得到一个结果。

reduce是将给出的元素按照方法进行计算,至少要接受两个元素。

例如计算1+2+3+4+5的和

reduce的原理是:计算1+2得到a 然后计算a+3,得到b,再计算b+4.依次类推li =[,,,,]

= (arg1,arg2:arg1+arg2,li)

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