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Python教程之函数式编程之匿名函数

2020-07-28

Python培训

  好程序员Python培训分享函数式编程之匿名函数在定义函数的时候,不想给函数起一个名字。这个时候就可以用lambda来定义一个匿名函数;匿名函数又称之为高效函数;因为在声明的时候可以直接调用(不需要先声明定义然后再调用)。

Python

  语法

  lambda 变量名....:语句表达式

  特点

  a.声明时没有函数名(减少程序员对函数名的定义)

  b.使用lambda关键字

  举个栗子

  *创建一个不带参匿名函数

  func1 = lambda: 1 == 2

  res = func1()

  print(res)

  #输出结果为False

  *创建一个传递多个参数匿名函数

  func2 = lambda x, y, z: x + y + z

  res = func2(1, 2, 3)

  print(res)

  #输出结果为6

  *创建一个带if判断的匿名函数

  func3 = lambda x, y: x if x >; y else y

  res = func3(2, 6)

  print(res)

  #输出结果为6

  以上定义不规范,为了更好理解,所以分步定义;详细请看下文的误区说明;

  注意

  1.变量名之间使用逗号隔开;

  2.调用时可以直接将lambda整体括起来,然后后面添加括号传入对应的实参(没有实参则需要带上括号表示执行该匿名函数,否则返回的是该匿名函数的对象)

  3.匿名函数之间是可以相互调用和嵌套的

  作用

  1. 程序一次行使用,所以不需要定义函数名,节省内存中变量定义空间

  2. 如果想让程序更加简洁时

  匿名函数几个规则

  1. 一般也就一行表达式,必须有返回值

  2. 不能有return

  3. 可以没有参数,可以有一个或多个参数

  匿名函数大量实例

  A.使用 max函数求字典的最大值

  dict1 = {'age1': 12, 'age2': 13, 'age3': 14}

  res = max(dict1, key=lambda x: dict1[x])

  print(res)

  B.使用filter过滤字符串是否以某个字母开头

  Names = ['Anne', 'Amy', 'Bob', 'David', 'Carrie', 'Barbara', 'Zach']

  B_Name= filter(lambda x: x.startswith('B'),Names)

  B_Name

  #输出结果为:['Bob', 'Barbara']

  C.lambdamap,filter联合使用

  squares = map(lambda x:x**2,range(10))

  filters = filter(lambda x:x>;5 and x<;50,squares)

  print(filters)

  #输出结果为:[9, 16, 25, 36, 49]

  D.lambdasorted联合使用

  death = [ ('James',32),('Alies',20),('Wendy',25)]

  sorted(death,key=lambda age:age[1])

  #按照第二个元素,索引为1排序

  #输出结果为:[('Alies', 20), ('Wendy', 25), ('James', 32)]

  E.lambdareduce联合使用

  list1 = [1,2,3,4]

  sum = reduce(lambda x,y:x+y,list1)

  print(sum)

  #输出结果为:10

  F.求两个列表元素的和

  a = [1,2,3,4]

  b = [5,6,7,8]

  map(lambda x,y:x+y, a,b)

  #输出结果为:[6, 8, 10, 12]

  使用误区

  1 .给匿名函数命名

  PEP 8 中建议我们不要写类似下面的代码

  func1 = lambda: 1 == 2

  匿名函数可以直接当做变量一样传递,比如传给函数作为参数,并不要求它一定有个名字。需要注意的是,其实上面的操作并没有真正起到给函数命名的作用。

  2. 没有必要的匿名函数

  某些时候,我们没有使用匿名函数的必要,但却无意中使用了。一般有两种情况。一是使用无意义的调用,比如下面的代码

  res=sorted(list1,key=lambda x:len(x))

  将列表按元素的长度进行排序

  其实,我们可以直接使用

  res=sorted(list1,key=len)

  上面的一提出来大家马上就理解了,但是平时我们却或多或少的犯了类似的毛病。另一方面,有很多函数,标准库中都已经实现了,我们不知道,所以做了多余的事情。

  3. 降低可读性的匿名函数

  按元素的长度和字典序对列表进行排序

  list1=["abc","bcde","mhjk"]

  res=sorted(list1,key=lambda x:(len(x),x.upper()))

  上面的代码能够实现功能,但是我觉得下面的可读性更强一些

  def get_len_upper(x):

  return len(x),x.upper()

  list1=["abc","bcde","mhjk"]

  res=sorted(list1,key=get_len_upper)

  我们通过函数函数名就大概知道了函数的作用,如果是匿名函数的话,我们还得去看相应的逻辑。

  4. 可能根本不需要传递函数

  对一个列表进行求和,我们可能会看到这样的代码

  from functools import reducedata=[1,2,3,4,5]

  res=reduce(lambda x,y:x+y,data)

  print(res)

  其实,直接使用sum函数就可以了

  data=[1,2,3,4,5]

  print(sum(data))

  对于一些特定的需求,很多时候 Python 可能已经有了现成的方案。我们要有这方面的意识,尽可能简单的去解决问题。

  5. 可以不使用 map/filter

  Python 中的 map 和 filter 一般都结合匿名函数在使用,前者是在迭代过程中对元素做一些处理,后者是过滤掉一些元素。很多情况下,我们可以使用列表推导式或者生成器表达式代替它们。

  用生成器表达式代替 map

  data=[1,2,3,4,5]

  res=map(lambda x:x**2,data)

  #等价于

  res2=(x**2 for x in data)

  用生成器表达式代替 filter

  data=[1,2,3,4,5]

  res=filter(lambda x:x>;3,data)

  #等价于

  res2=(x for x in data if x>;3)

  明显的可以看出,使用生成器表达式的代码可读性更强一些。

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