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好程序员Python培训分享函数式编程之匿名函数

原创 Python 作者:好程序员 时间:2020-07-28 15:01:26 0 删除 编辑

   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)。

   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.lambda map,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.lambda sorted 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.lambda reduce 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 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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