python 之 匿名函数
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2022-10-08 18:29:40
5.14 匿名函数 lambda x , y : x+y 1 匿名的目的就是要没有名字,给匿名函数赋给一个名字是没有意义的 2 匿名函数的参数规则、作用域关系与有名函数是一样的 3 匿名函数的函数体通常应该是 一个表达式,该表达式必须要有一个返回值 lambda匿名函数的应用:**max,min,s ......
5.14 匿名函数
lambda x , y : x+y
1 匿名的目的就是要没有名字,给匿名函数赋给一个名字是没有意义的 2 匿名函数的参数规则、作用域关系与有名函数是一样的 3 匿名函数的函数体通常应该是 一个表达式,该表达式必须要有一个返回值
f=lambda x,n:x ** n
print(f(2,3))
lambda匿名函数的应用:**max,min,sorted,map,reduce,filter**
求工资最高的人:max
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
def get(k):
return salaries[k]
print(max(salaries,key=get)) #'alex'
print(max(salaries,key=lambda x:salaries[x]))
info = [
{'name': 'egon', 'age': '18', 'salary': '3000'},
{'name': 'wxx', 'age': '28', 'salary': '1000'},
{'name': 'lxx', 'age': '38', 'salary': '2000'}
]
max(info, key=lambda dic: int(dic['salary']))
max([11, 22, 33, 44, 55])
求工资最低的人:min
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
print(min(salaries,key=lambda x:salaries[x])) # 'yuanhao'
info=[
{'name':'egon','age':'18','salary':'3000'},
{'name':'wxx','age':'28','salary':'1000'},
{'name':'lxx','age':'38','salary':'2000'}
]
min(info,key=lambda dic:int(dic['salary']))
把薪资字典,按照薪资的高低排序sort
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
alaries=sorted(salaries) # 默认按照字典的键排序
print(salaries)
# salaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x]) #默认是升序排
alaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x],reverse=true) #降序
print(salaries)
info=[
{'name':'egon','age':'18','salary':'3000'},
{'name':'wxx','age':'28','salary':'1000'},
{'name':'lxx','age':'38','salary':'2000'}
]
l=sorted(info,key=lambda dic:int(dic['salary']))
map 映射, 循环让每个元素执行函数,将每个函数执行的结果保存到新的列表中
v1 = [11,22,33,44]
result = map(lambda x:x+100,v1) # 第一个参数为执行的函数,第二个参数为可迭代元素.
print(list(result)) # [111,122,133,144]
names=['alex','wupeiqi','yuanhao','egon']
res=map(lambda x:x+'_nb' if x == 'egon' else x + '_sb',names)
print(list(res))
reduce , 对参数序列中元素进行累积.
import functools
v1 = ['wo','hao','e']
def func(x,y):
return x+y
result = functools.reduce(func,v1)
print(result) # wohaoe
result = functools.reduce(lambda x,y:x+y,v1)
print(result) # wohaoe
from functools import reduce
l=['my','name','is','alex','alex','is','sb']
res=reduce(lambda x,y:x+' '+y+' ',l)
print(res)
#my name is alex alex is sb
filter , 按条件筛选.
result=filter(lambda x:x > 2,[1,2,3,4])
print(list(result))
v1 = [11,22,33,'asd',44,'xf']
# 一般做法
def func(x):
if type(x) == int:
return true
return false
result = filter(func,v1)
print(list(result)) # [11,22,33,44]
# 简化做法
result = filter(lambda x: true if type(x) == int else false ,v1)
print(list(result))
# 极简做法
result = filter(lambda x: type(x) == int ,v1)
print(list(result))
names=['alex_sb','wxx_sb','yxx_sb','egon']
res=filter(lambda x:true if x.endswith('sb') else false,names)
res=filter(lambda x:x.endswith('sb'),names)
print(list(res)) #['alex_sb', 'wxx_sb', 'yxx_sb']
ages=[18,19,10,23,99,30]
res=filter(lambda n:n >= 30,ages)
print(list(res)) #[99, 30]
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
res=filter(lambda k:salaries[k] >= 10000,salaries)
print(list(res)) #['alex', 'wupeiqi']
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