python基础知识打卡第九天

lambda表达式和高阶函数

1、lambda表达式

应用场景：如果一个函数有一个返回值，并且只有一句代码，可以使用 lambda简化。
语法：lambda 参数列表：表达式
注意：

• lambda表达式的参数可有可无，函数的参数在lambda表达式中完全适用。
• 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。

普通实现：

def add(a, b):
	return a + b
result = add(1, 2)
print(result)

lambda实现：

print((lambda a, b: a + b)(1, 2))

1.1 lambda的参数形式

• 无参数

print((lambda:100)())

• 一个参数

print((lambda a:a)('hello world'))

• 默认参数

print((lambda a,b,c=100:a+b+c)(10,20))

• 可变参数：**args

print((lambda *args:args)(10,20,30))

• 可变参数:**kwargs

print((lambda **kwargs:kwargs)(name='小王'，age=30))

两个典型应用:

• 带判断的lambda

print((lambda a, b: a if a > b else b)(1000, 500))

• 列表数据按字典key的值排序

students = [
{'name': 'TOM', 'age': 20},
{'name': 'ROSE', 'age': 19},
{'name': 'Jack', 'age': 22}
]
# 按name值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'])
print(students)
# 按name值降序排列
students.sort(key=lambda x: x['name'], reverse=True)
print(students)
# 按age值升序排列
students.sort(key=lambda x: x['age'])
print(students)

2、高阶函数

把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这
种高度抽象的编程范式。

abs(-10) # 10
def sum_num(a, b, f):
	return f(a) + f(b)
result = sum_num(-1, 2, abs)
print(result) # 3

2.1内置高阶函数

2.1.1 map()

map(func, lst)，将传入的函数变量func作用到lst变量量的每个元素中，并将结果组成新的列表(Python2)/
迭代器器(Python3)返回。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
def func(x):
	return x ** 2
result = map(func, list1)
print(result) # <map object at 0x0000013769653198>
print(list(result)) # [1, 4, 9, 16, 25]

2.1.2 reduce()

reduce(func(x,y)，lst)，其中func必须有两个参数。每次func计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

import functools
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
def func(a, b):
return a + b
result = functools.reduce(func, list1)
print(result) # 15

2.1.3 filter()

filter(func, lst)函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象,。如果要转换为列表,
可以使用 list() 来转换。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def func(x):
	return x % 2 == 0
result = filter(func, list1)
print(result) # <filter object at 0x0000017AF9DC3198>
print(list(result)) # [2, 4, 6, 8, 10]

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