1.16 高阶函数

Posted 2021-03-01 lihouqi

1. lambda基本使用

1. lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。

2. lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

3. lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。

4. 格式：lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，之后是一个表达式。

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f = lambda x,y,z:x+y+z

print(f(1,2,3))                    # 6

my_lambda = lambda arg : arg + 1

print(my_lambda(10))                # 11

2. 三元运算

1. 三元运算格式：  result=值1 if x<y else 值2    if条件成立result=1,否则result=2

2. 作用：三元运算，又称三目运算，主要作用是减少代码量，是对简单的条件语句的缩写

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name = ‘Tom‘ if 1 == 1 else ‘fly‘

print(name)

# 运行结果： Tom

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f = lambda x:x if x % 2 != 0 else x + 100

print(f(10))                    # 110

3. filter()函数可以对序列做过滤处理

利用 filter、lambda表达式 获取l1中元素小于33的所有元素 l1 = [11, 22, 33, 44, 55]

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l1= [11,22,33,44,55]

a = filter(lambda x: x<33, l1)

print(list(a))

4. Map是对序列根据设定条件进行操作后返回他设置的是操作方法

 利用map，lambda表达式将所有偶数元素加100

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l1= [11,22,33,44,55]

ret = map(lambda x:x if x % 2 != 0 else x + 100,l1)

print(list(ret))

# 运行结果： [11, 122, 33, 144, 55]

5. reduce函数

使用reduce进行求和运算

1. reduce()函数即为化简函数，它的执行过程为：每一次迭代，都将上一次的迭代结果与下一个元素一同传入二元func函数中去执行。

2. 在reduce()函数中，init是可选的，如果指定，则作为第一次迭代的第一个元素使用，如果没有指定，就取seq中的第一个元素。

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from functools import reduce

def f(x, y):

 return x + y

print(reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9]))  # 25

# 1、先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；

# 2、再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；

# 3、再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；

# 4、再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；

# 5、由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。

print( reduce(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9])  )  # 25

 

6. sorted函数

sorted对字典排序

d = {‘k1‘:1, ‘k3‘: 3, ‘k2‘:2}

# d.items() = [(‘k1‘, 1), (‘k3‘, 3), (‘k2‘, 2)]

a = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])

print(a)            # [(‘k1‘, 1), (‘k2‘, 2), (‘k3‘, 3)]