python中的匿名函数以及在内置函数中的使用
一. 匿名函数
Python使用 lambda 来创建匿名函数。所谓匿名函数，它与用 def 关键字定义的函数相比，没有函数名称。
语法：
lambda [para1, para2, ...]: expression
从匿名函数的定义格式可以看出:
1. lambda后没有跟函数名,这就是匿名函数名称的由来. 2. [para1, para2, ...]是一个参数列表,它是可选的,而且是任何类型的. 3. expression表达式实现匿名函数功能的过程,并返回操作结果, 具有通常函数return的功能. 4. 整个匿名函数要在一行内实现所有定义.
1.2 代码示例
>>> lambda x, y: x+y # 在一行定义匿名函数 <function <lambda> at 0x00000217D39E1F28> # 打印上面 >>> a = lambda x, y: x + y # 定义匿名函数并赋值给a >>> a(2, 3) # a具有匿名函数的功能, 通过参数传值 5 # 输出结果
说明:
lambda的冒号前面表示的是参数,冒号后面的是表达式. 注意, lambda 可以接受任意多个参数, 但只能有一个表达式.
1.3 匿名函数的优点
1 使用Python写一些脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简. 2 对于一些抽象的，不会被别的地方再重复使用的函数，有时候函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题. 3 使用lambda在某些时候能使代码更容易理解.
二. 匿名函数在内置函数中的使用
匿名函数一般不单独使用,经常与一些内置函数一块使用.
能使用匿名函数的内置函数为:
map，filter，sorted ，max，min
记住上面这五个!!!
2.1 在 map 函数中的使用
map()函数接受两个参数.一个是函数, 一个是 Iterable(可迭代).
map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素上., 并把结果作为新的 Iterator 返回，注意返回结果需要转为list.
举个例子:
def f(x):
return x * x
lis = [1, 2, 3, 4, 5]
res = map(f, lis) # 求列表中每个数的平方
print(res) # 此时返回的是一个对象
<map object at 0x00000254573B0B38>
print(list(res)) # 可以直接用list()求结果
[1, 4, 9, 16, 25]
用 lambda 表示就是这样:
lis = [1, 2, 3, 4, 5] res = map(lambda x: x*x, lis) # 求列表中每个数的平方 print(res) # 同上面的例子一样,返回的是一个对象 <map object at 0x000001D102040B38> print(list(res)) # 用list()获取结果 [1, 4, 9, 16, 25]
L1 = [12, 3, 12, 2, 1, 2, 35]
result1 = map(lambda x: str(x).strip().zfill(3), L1) #map方式实现
print(list(result1))
['012', '003', '012', '002', '001', '002', '035']
res=map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5,6])
print(list(res)) #按照条件，循环后面传入的参数的
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
2.2 在 filter 函数中的使用
和map()类似, filter()也接受一个函数,一个序列.
与map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素, 然后根据返回值是True还是False来决定保留还是丢弃该元素.
filter() 会根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素, 只返回由符合条件的元素组成的新列表(需要list一下).
举个例子:
# 在一个列表中, 删除偶数, 保留奇数
def is_odd(x):
return x%2 == 1
lis = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
res = filter(is_odd, lis)
print(res) # 注意, 这里依旧返回的是对象
<filter object at 0x0000022832D00C18>
print(list(res)) # 这样返回的才是我们想要的结果
[1, 3, 5, 7, 9]
用 lambda 表示就是这样:
# 在一个列表中, 删除偶数, 保留奇数 lis = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] res = filter(lambda x: x % 2 == 1, lis) print(res) # 同上例子,返回的是对象. <filter object at 0x0000020A8F240B38> print(list(res)) # 这样就是我们想要的结果 [1, 3, 5, 7, 9]
def filter_test(x):
return x>5
result = filter(filter_test, [12, 3, 12, 2, 1, 2, 35])
print(list(result))
[12, 12, 35]
用 lambda 表示就是这样:
result = filter(lambda x: x > 5, [12, 3, 12, 2, 1, 2, 35])
print(list(result))
[12, 12, 35]
2.3 在 max 函数中的使用
max() 函数返回给定参数的最大值.
举个例子:
# 找出字典中值最大的那个key
prices = {
'A': 123,
'B': 450.1,
'C': 12,
'E': 444,
}
res = max(prices, key=lambda x: prices[x]) 按照值取最大,返回key
print(res)
B
2.4 在 min 函数中的使用
min() 函数返回给定参数的最小值.
用法和 max() 一样
2.5 在 sorted 函数中的使用
排序是在程序中经常用到的算法, 如果是数字, 我们可以直接比较. 而如果是字符串或者是dict, 我们就可以用 sorted() 来进行排序.
sorted() 语法:
sorted(Iterable,key = None,reverse = False)
- Iterable: 可迭代的.
- key:排序规则(排序函数). 在sorted内部将可迭代对象的每一个元素传递给这个函数的参考值,根据函数运算的结果进行排序.
- reverse:排序规则. reverse = True 降序 ， reverse = False 升序(默认).
举个例子:
# 按绝对值大小排序 >>>sorted([2, 1, -3, 8, -5], key = abs) [1, 2, -3, -5, 8]
用 lambda 表示就是这样:
>>>sorted([2, 1, -3, 8, -5], key = lambda x: abs(x)) [1, 2, -3, -5, 8]
再来个例子:
# 按照字母长度排序, 如果长度一样, 则按照字母顺序(ASCII)排序. ret = sorted(['cat', 'bird', 'dog', 'bira', 'animal'], key=lambda x: len(x)) print(ret) -> ['cat', 'dog', 'bird', 'bira', 'animal']
可以根据可迭代的对象中的元素进行排序：
# sort和sorted的区别，sorted有返回值 sort没有
# key传一个函数名：可以循环的都可以排序，字符串、字典、列表、元组
多维数组排序
name = [
('小名',5,['xx',11]),
['xiaohei',19,['xx',13]],
['xiaobai',20,['xx',18]],
['xiaolan',10,['xx',20]]
]
def use_key(x):
return x[1]
l4 = sorted(name,reverse=True,key=lambda x:x[-1][-1])
print(l4)
[['xiaolan', 10, ['xx', 20]], ['xiaobai', 20, ['xx', 18]], ['xiaohei', 19, ['xx', 13]], ('小名', 5, ['xx', 11])]
列表排序
print(sorted([2, 31, 34, 6, 1, 23, 4])) # 排序 [1, 2, 4, 6, 23, 31, 34]
字典排序：
d={'a':1,'b':2}
print(d.items())
l2 = sorted(d.items(),reverse=True,key=lambda x:x[0])
print(l2)
l3 = sorted(d.items(),reverse=True,key=lambda x:x[1])
print(l3)
dict_items([('b', 2), ('a', 1)])
[('b', 2), ('a', 1)]
[('b', 2), ('a', 1)]
