python 匿名函数和函数式
目录
一 函数式
二 匿名函数
一函数式
函数式编程并非用函数编程这么简单，而是将计算机的运算视为数学意义上的运算，比起面向过程，函数式更加注重的是执行结果而非执行的过程，代表语言有：Haskell、Erlang。而python并不是一门函数式编程语言，但是仍为我们提供了很多函数式编程好的特性，如lambda，map，reduce，filter
# 函数map、reduce、filter都支持迭代器协议，用来处理可迭代对象，我们以一个可迭代对象array为例来介绍它们三个的用法
array=[1,2,3,4,5]
# 要求一：对array的每个元素做平方处理，可以使用map函数
# map函数可以接收两个参数，一个是函数，另外一个是可迭代对象，具体用法如下
>>> res=map(lambda x:x**2,array)
>>> res
<map object at 0x1033f45f8>
>>>
# 解析：map会依次迭代array，得到的值依次传给匿名函数（也可以是有名函数），而map函数得到的结果仍然是迭代器。
>>> list(res) #使用list可以依次迭代res，取得的值作为列表元素
[1, 4, 9, 16, 25]
# 要求二：对array进行合并操作，比如求和运算，这就用到了reduce函数
# reduce函数可以接收三个参数，一个是函数，第二个是可迭代对象，第三个是初始值
# reduce在python2中是内置函数，在python3中则被集成到模块functools中，需要导入才能使用
>>> from functools import reduce
>>> res=reduce(lambda x,y:x+y,array)
>>> res
15
# 解析：
# 1 没有初始值，reduce函数会先迭代一次array得到的值作为初始值，作为第一个值数传给x，然后继续迭代一次array得到的值作为第二个值传给y，运算的结果为3
# 2 将上一次reduce运算的结果作为第一个值传给x，然后迭代一次array得到的结果作为第二个值传给y，依次类推，知道迭代完array的所有元素，得到最终的结果15
# 也可以为reduce指定初始值
>>> res=reduce(lambda x,y:x+y,array,100)
>>> res
115
# 要求三：对array进行过滤操作，这就用到了filter函数，比如过滤出大于3的元素
>>> res=filter(lambda x:x>3,array)
# 解析：filter函数会依次迭代array，得到的值依次传给匿名函数，如果匿名函数的返回值为真，则过滤出该元素，而filter函数得到的结果仍然是迭代器。
>>> list(res)
[4, 5]
# 提示：我们介绍map、filter、reduce只是为了带大家了解函数式编程的大致思想，在实际开发中，我们完全可以用列表生成式或者生成器表达式来实现三者的功能。
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### 二 匿名函数
对比使用def关键字创建的是有名字的函数，使用lambda关键字创建则是没有名字的函数，即匿名函数，语法如下
```python
# lambda 参数1,参数2,...: expression(表达式跟返回值)
# 举例
# 1、定义
lambda x,y,z:x+y+z
#等同于
def func(x,y,z):
return x+y+z
# 2、调用
# 方式一：
res=(lambda x,y,z:x+y+z)(1,2,3)
# 方式二：
func=lambda x,y,z:x+y+z # “匿名”的本质就是要没有名字，所以此处为匿名函数指定名字是没有意义的
res=func(1,2,3)
匿名函数与有名函数有相同的作用域，但是匿名意味着引用计数为0，使用一次就释放，所以匿名函数用于临时使用一次的场景，匿名函数通常与其他函数配合使用，我们以下述字典为例来介绍它
salaries={
'siry':3000,
'tom':7000,
'lili':10000,
'jack':2000
}
# 要想取得薪水的最大值和最小值，我们可以使用内置函数max和min（为了方便开发，python解释器已经为我们定义好了一系列常用的功能，称之为内置的函数，我们只需要拿来使用即可）
>>> max(salaries)
'tom'
>>> min(salaries)
'jack'
# 内置max和min都支持迭代器协议，工作原理都是迭代字典，取得是字典的键，因而比较的是键的最大和最小值，而我们想要的是比较值的最大值与最小值，于是做出如下改动
# 函数max会迭代字典salaries，每取出一个“人名”就会当做参数传给指定的匿名函数，然后将匿名函数的返回值当做比较依据，最终返回薪资最高的那个人的名字
>>> max(salaries,key=lambda k:salaries[k])
'lili'
# 原理同上
>>> min(salaries,key=lambda k:salaries[k])
'jack'
# 同理，我们直接对字典进行排序，默认也是按照字典的键去排序的
>>> sorted(salaries)
['jack', 'lili', 'siry', 'tom']
