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  • python中lambda的用法

    万次阅读 多人点赞 2016-03-25 11:25:18
    一、lambda函数也叫匿名函数,即,...Python中使用lambda的话,写成这样 g = lambda x : x**2 print g(4) 二、lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享别的地方调用。 其

    一、lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子:

    def f(x):
        return x**2
    print f(4)

    Python中使用lambda的话,写成这样

    g = lambda x : x**2
    print g(4)

    二、lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享在别的地方调用。

    其实说的没错,lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用,因为有很多别的方法能够代替lambda。

    1. 使用Python写一些执行脚本时,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,不会别的地方再复用的函数,有时候给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在某些时候让代码更容易理解。

    三、lambda基础

    lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象,见证一下:

    >>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
    >>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
    [18, 9, 24, 12, 27]
    >>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
    [14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
    >>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)
    139

    在对象遍历处理方面,其实Python的for..in..if语法已经很强大,并且在易读上胜过了lambda。

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  • python中lambda函数

    2020-07-30 12:11:53
    python中lambda函数 lambdaPython预留的关键字 lambda函数的特性: 1.lambda函数是匿名的:所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。 2.lambda函数有输入和输出:输入是传入到参数列表...

    python中lambda函数

    lambda是Python预留的关键字

    lambda函数的特性:

    1.lambda函数是匿名的:所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。

    2.lambda函数有输入和输出:输入是传入到参数列表argument_list的值,输出是根据表达式expression计算得到的值。

    3.lambda函数一般功能简单:单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑,只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然,甚至不需要专门的名字来说明。

     

    下面是一些lambda函数示例:

    lambda x, y: x*y;函数输入是x和y,输出是它们的积x*y

    lambda:None;函数没有输入参数,输出是None

    lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数,输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)

    lambda **kwargs: 1;输入是任意键值对参数,输出是1


    #lambda表达式使用
    # 定义一个函数名来使用
    test=lambda x,y:x+y
    print(test(1, 2))  #3
    
    #将函数作为一个参数进行传递
    def cal(a,b,fn):
        return fn(a,b)
    x1 =cal(5,7,lambda x,y:x+y)
    x2 =cal(5,3,lambda x,y:x-y)
    x3=cal(4,2,lambda x,y:x/y)
    x4=cal(4,3,lambda x,y:x*y)
    print(x1)
    print(x2)
    print(x3)
    print(x4)

    lambda函数在appium和selenium中的应用

    元素出现

    WebDriverWait(driver,8).until(lambda x:x.find_element_by_id(''))

    元素消失

    WebDriverWait(driver,8).until_not(lambda x:x.find_element_by_id(''))

     

     

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  • lambda语句,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右侧的是返回值>>> g=lambda x,y:x*y>>> g(45,200)9000使用lambda的好处:1、lambda函数可省去函数定义过程2、对于一些抽象,别的地方不会使用的函数3、...

    1、lambda函数使用如下:

    lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右侧的是返回值

    >>> g=lambda x,y:x*y

    >>> g(45,200)

    9000

    使用lambda的好处:

    1、lambda函数可省去函数定义过程

    2、对于一些抽象,别的地方不会使用的函数

    3、lambda函数在有些时候会让代码容易理解

    >>> def f(x,y):

    return(x*y)

    >>> l=[1,2,3,4,5]

    >>> from functools import reduce

    >>> reduce(f,l)

    120

    >>> reduce(lambda x,y:x*y,l)

    120

    >>> reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4,5])

    120

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  • Python中lambda 函数详解与运用一、lambda表达式介绍二、lambda语法三、lambda 特性四、lambda 常见用法五、lambda 结合其它函数 一、lambda表达式介绍 python中有一种灵活,便捷的且具有函数功能的表达式:lambda...

    一、lambda表达式介绍

    python中有一种灵活,便捷的且具有函数功能的表达式:lambda表达式!
    lambda表达式,又称匿名函数,是现代各种编程语言争相引入的一种语法,其功能堪比函数,设计却比函数简洁。

    二、lambda语法

    lambda [parameter_list] : expression
    根据其语法格式可以得到lambda 表达式的两个要点:

    • lambda 表达式必须使用 lambda 关键字定义。
    • lambda匿名函数的格式:在lambda关键字之后、冒号左边为参数列表,可不带参数,也可有多个参数。若有多个参数,则参数间用逗号隔开;冒号右边的为表达式,其实lambda返回值是一个函数的地址,也就是函数对象。

    [parameter_list] 是参数列表,它的结构与 Python 中函数(function)的参数列表是一样的。并且可以有多种形式,以下是参考形式。

    a, b
    a=1, b=2
    *args
    **kwargs
    a, b=1, *args
    空
    #包括但不限于以上
    

    expression 是一个参数表达式,表达式中出现的参数需要在[parameter_list]中有定义,并且表达式只能是单行的,只能有一个表达式。以下是合法的表达式:

    6
    None
    a + b
    sum(b)
    6 if a >10 else 7
    #包括但不限于以上
    

    三、lambda 特性

    • lambda 函数是匿名的
      所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。
    • lambda 函数有输入和输出
      输入是传入到参数列表[parameter_list]的值,输出是根据表达式expression计算得到的值。
    • lambda 函数拥有自己的命名空间
      不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数,只能完成非常简单的功能。
    • lambda 表达式可以写成函数的形式
      lambda 表达式的本质是匿名的、单行函数体的函数,故lambda 表达式可以写成函数的形式。例如,对于如下 lambda 表达式:
      lambda x , y : x * y
      改写
      def add(x, y):return x * y

    常见的lambda函数示例:

    lambda x, y: x+y			# 函数输入是x和y,输出是它们的和x+y
    lambda:None					# 函数没有输入参数,输出是None
    lambda *args: sum(args)		# 输入是任意个数参数,输出是它们的和(隐性要求输入参数必须能进行算术运算)
    lambda **kwargs: 6			# 输入是任意键值对参数,输出是6
    

    四、lambda 常见用法

    • 1.将lambda函数赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数
    a = lambda x, y: x + y
    print(a(6, 7))
    #结果 13
    
    • 2.将lambda函数赋值给其他函数,从而将其他函数用该lambda函数替换
    print(sum([6, 7]))
    
    sum = lambda x: None
    print(sum([6, 7]))
    #结果 13
    #结果 None
    

    五、lambda 结合其它函数

    • max()函数
      描述
      max() 方法返回给定参数的最大值,参数可以为序列。
      语法
      以下是 max() 方法的语法:
      max( x, y, z, .... )
      参数
      x – 数值表达式。
      y – 数值表达式。
      z – 数值表达式。
      返回值
      返回给定参数的最大值。
    num = [(1, 2.9), (1.5, 3.2), (1.3, 4.0), (2.2, 2.8)]
    y = max(num, key=lambda x: x[0])
    print(y)
    #结果 (2.2, 2.8)
    
    num = [(1, 2.9), (1.5, 3.2), (1.3, 4.0), (2.2, 2.8)]
    y = max(num, key=lambda x: x[1])
    print(y)
    #结果 (1.3, 4.0)
    

    min()函数同理

    • map()函数
      描述
      map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
      第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
      语法
      map() 函数语法:
      map(function, iterable, ...)
      参数
      function --> 函数
      iterable --> 一个或多个序列
      返回值
      Python 2.x 返回列表。
      Python 3.x 返回迭代器。
    #python3.x
    num = [1, 2, 3, 4, 5]
    print(list(map(lambda x: x ** 2, num)))
    #结果 [1, 4, 9, 16, 25]
    
    num1 = [1, 2, 3, 4, 5]
    num2 = [6, 7, 8, 9, 10]
    print(list(map(lambda x, y: x + y, num1, num2)))
    #结果 [7, 9, 11, 13, 15]
    
    • reduce() 函数
      描述
      reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
      函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。
      语法
      reduce() 函数语法:
      reduce(function, iterable[, initializer])
      参数
      function – 函数,有两个参数
      iterable – 可迭代对象
      initializer – 可选,初始参数
      返回值
      返回函数计算结果。
    from functools import reduce
    
    
    def add(x, y):  # 两数相加
        return x + y
    a = reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])  # 计算列表和:1+2+3+4+5
    print(a)
    #结果 15
    
    b = reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
    print(b)
    #结果 15
    
    • sorted() 函数
      描述
      sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。
      sort 与 sorted 区别:
      sort 是应用在 list 上的方法,sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
      list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作,而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list,而不是在原来的基础上进行的操作。
      语法
      sorted 语法:
      sorted(iterable, key=None, reverse=False)
      参数说明:
      iterable – 可迭代对象。
      key – 主要是用来进行比较的元素,只有一个参数,具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中,指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
      reverse – 排序规则,reverse = True 降序 , reverse = False 升序(默认)。
      返回值
      返回重新排序的列表。
    a = [1,7,8,3,4,1,2]
    b = sorted(a)       # 使用sorted,保留原列表,不改变列表a的值
    print(a)
    #结果 [1, 7, 8, 3, 4, 1, 2]
    print(b)
    #结果[1, 1, 2, 3, 4, 7, 8]
    
    L = [11, 5, 0, 6, 1, 2, 7, 3, 4, -3]
    L.sort()
    print(L)
    #结果 [-3, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 11]
    a = 4
    print(sorted(L, key=lambda x: abs(x - a))) #按L列表所有元素对a作差的绝对值大小进行对L列表排序,默认升序
    #结果 [4, 3, 5, 2, 6, 1, 7, 0, -3, 11]
    
    print(sorted(L, key = lambda x: abs(x - a),  reverse=True)) #此为降序
    #结果[-3, 11, 0, 1, 7, 2, 6, 3, 5, 4]
    
    students = [('j', 'A', 15), ('j1', 'B', 12), ('j2', 'B', 10)]
    print(sorted(students, key=lambda s: s[2])) #按第三维s[2]进行排序
    #结果 [('j2', 'B', 10), ('j1', 'B', 12), ('j', 'A', 15)]
    
    • filter() 函数
      描述
      filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象,如果要转换为列表,可以使用 list() 来转换。
      该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。
      注意
      Pyhton2.7 返回列表,Python3.x 返回迭代器对象
      语法
      以下是 filter() 方法的语法:
      filter(function, iterable)
      参数
      function – 判断函数。
      iterable – 可迭代对象。
      返回值
      返回一个迭代器对象
    #过滤出列表中的所有奇数
    def is_odd(n):
        return n % 2 == 1
    
    
    tmplist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    newlist = list(tmplist)
    print(newlist)
    #结果 [1, 3, 5, 7, 9]
    
    # 将列表a中能够被3整除的元素过滤出来
    a = [1, 2, 3, 9, 11, 8, 6, 10]
    newlist1 = filter(lambda x: x % 3 == 0, a)
    print(list(newlist1))
    #结果 [3, 9, 6]
    
    展开全文
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空空如也

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