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  • 匿名函数和关键字lambda匿名函数就是没有名称的函数,也就是不再使用def语句定义的函数在Python中,如果要声匿名函数,则需要使用lambda关键字使用lambda声明的匿名函数能接收任何数量的参数,但只能返回一个表达式的...

    匿名函数和关键字lambda

    匿名函数就是没有名称的函数,也就是不再使用def语句定义的函数

    在Python中,如果要声匿名函数,则需要使用lambda关键字

    使用lambda声明的匿名函数能接收任何数量的参数,但只能返回一个表达式的值。

    匿名函数不能直接调用priht(),因为lambda需要一个表达式。

    匿名函数的用处:

    当我们要对两个数进行运算,如果希望声明的函数支持所有的运算,可以将匿名函数作为函数参数传递。

    匿名函数还通常作为内置函数的参数来使用

    匿名函数lambda和普通函数def的区别

    def创建的函数是有名称的,而lambda没有函数名称,这是最明显的区别之一。

    lambda返回的结果通常是一个对象或者一个表达式,它不会将结果赋给一个变量,而def可以。

    lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多,而def是一个语句。

    lambda表达式的冒号后面只能有一个表达式,def则可以有多个.

    像if或for等语句不能用于lambda中, def则可以。

    lambda一般用来定义简单的函数,而def可以定义复杂的函数。

    lambda函数不能共享给别的程序调用,def可以。

    为什么要用到匿名函数lambda?

    因为简单 、简洁,它能很快的写函数,非常适用于小型函数,能在一行命令将函数表达完整。

    申明lamnda的格式:

    lambda 变量1,变量2,···变量n :运算表达式

    例一:

    # 定义一个计算三数相加的匿名函数

    f=lambda x,y,z : x+y+y # x,y,z表示匿名函数的参数; x+y+z表示的返回的结果

    f(1,2,3) # 执行匿名函数

    例二:

    # 通过匿名函数判断数字是否是偶数

    is_num = lambda num: True if num % 2 == 0 else False

    # 执行匿名函数

    result = is_num(1)

    print(result)

    匿名函数的应用

    应用一: 作为函数的参数传递

    示例(1):匿名函数作自定义函数的参数

    #定义函数

    def myFunc(num1,num2,option):

    print('num1 = %d'%num1)

    print('num2 = %d'%num2)

    print('num1 + num2 = %d'%option(num1,num2))

    #调用函数

    myFunc(3,5,lambda x,y:x+y)

    上述代码运行结果:

    num1 = 3

    num2 = 5

    num1 + num2 = 8

    示例(2): 作为内置函数的参数

    #定义一个列表,列表中的元素是字典

    stus = [{'name':'xiaoming','age':18},

    {'name':'xiaohong','age':19},

    {'name':'xiaoxue','age':17}]

    #实现列表中的元素按name排序

    stus.sort(key = lambda x:x['name'])

    print('列表中的元素按name排序:', stus)

    #实现列表中的元素按age排序

    stus.sort(key = lambda x:x['age'])

    print('列表中的元素按age排序:', stus)

    上述代码运行结果:

    列表中的元素按name排序: [{'name': 'xiaohong', 'age': 19}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaoxue', 'age': 17}]

    列表中的元素按age排序: [{'name': 'xiaoxue', 'age': 17}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaohong', 'age': 19}]

    示例(3): 匿名函数和普通函数都是函数,都是可以作为函数的参数使用的

    # 使用一个变量sum保存sum_num函数的内存地址

    sum = sum_num

    # 执行函数

    result = sum(1, 2)

    print(result)

    def calc(num1, num2, func_name):

    result = func_name(num1, num2)

    print("func_name:", id(func_name))

    return result

    # 匿名函数作为函数的参数使用

    result = calc(1, 2, func)

    print(result)

    # 普通函数也可以作为函数的参数使用

    result = calc(5, 2, sum_num)

    print(result)

    应用二: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。

    add=lambda x, y: x+y

    print(add(1,2))

    上述代码中,执行语句add=lambda x, y: x+y,定义了加法函数lambda x, y: x+y,并将其赋值给变量add,这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如,执行打印add(1,2),输出为3。

    应用三:传递一个函数的结果作为另一个函数的参数

    经常可以见到如下调用:

    import thread, time

    thread.start_new_thread(lambda : (thread.interrupt_main(), ), ())

    lambda在这里的作用是传递一个函数的结果作为另一个函数的参数,例如:

    def perform( fun, *args ):

    fun( *args )

    def action1( args ):

    pass

    def action2( args ):

    pass

    perform( action1 )

    perform( action2, p )

    perform( action3, p, r )

    可以被方便的写成:

    def Perform(f):

    f()

    Perform(lambda: Action1())

    Perform(lambda: Action2(p))

    Perform(lambda: Action3(p, r))

    应用四:在内置函数中使用

    1, 用在过滤函数filter中,指定过滤列表元素的条件:

    filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    上述代码运行结果:

    [3, 6, 9]

    2, 用在排序函数sorted中,指定对列表中所有元素进行排序的准则:

    sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))

    上述代码运行结果:

    [5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]

    另外一个例子:

    # 匿名函数可以结合sort方法使用,完成数据的排序

    my_list = [{"name": "zs", "age": 18}, {"name": "ls", "age": 28}]

    # 默认是按照升序排序的

    # ([参数])-> any 表示匿名函数

    # 下面的代码解释: 变量列表,给匿名函数传入一个字典,根据字典name的value值进行排序

    # my_list.sort(key=lambda x: x["name"])

    # print(my_list)

    # 根据年龄进行排序,然后进行数据反转,完成降序

    my_list.sort(key=lambda x: x["age"],reverse=True)

    print(my_list)

    3, 用在reduce函数中,指定列表中两两相邻元素的结合条件

    reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    上述代码运行结果:

    '1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'

    4, 用在map函数中,指定对列表中每一个元素的共同操作

    map(lambda x: x+1, [1, 2,3])

    上述代码运行结果:

    [2, 3, 4]

    5, 从另一函数中返回一个函数,常用来实现函数装饰器(Wrapper),例如python的function decorators

    def transform(n):

    return lambda x: x + n

    f = transform(3)

    print f(3)

    上述代码运行结果:

    7

    匿名函数特点:

    1.只能有一个表达式

    2.不用return,默认return结果

    3.不需要名字,防止函数名重复

    4.是对象,可赋值给一个变量

    参考:

    展开全文
  • 匿名函数和关键字lambda匿名函数就是没有名称的函数,也就是不再使用def语句定义的函数在Python中,如果要声匿名函数,则需要使用lambda关键字使用lambda声明的匿名函数能接收任何数量的参数,但只能返回一个表达式的...

    匿名函数和关键字lambda

    匿名函数就是没有名称的函数,也就是不再使用def语句定义的函数

    在Python中,如果要声匿名函数,则需要使用lambda关键字

    使用lambda声明的匿名函数能接收任何数量的参数,但只能返回一个表达式的值。

    匿名函数不能直接调用priht(),因为lambda需要一个表达式。

    匿名函数的用处:

    当我们要对两个数进行运算,如果希望声明的函数支持所有的运算,可以将匿名函数作为函数参数传递。

    匿名函数还通常作为内置函数的参数来使用

    匿名函数lambda和普通函数def的区别

    def创建的函数是有名称的,而lambda没有函数名称,这是最明显的区别之一。

    lambda返回的结果通常是一个对象或者一个表达式,它不会将结果赋给一个变量,而def可以。

    lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多,而def是一个语句。

    lambda表达式的冒号后面只能有一个表达式,def则可以有多个.

    像if或for等语句不能用于lambda中, def则可以。

    lambda一般用来定义简单的函数,而def可以定义复杂的函数。

    lambda函数不能共享给别的程序调用,def可以。

    为什么要用到匿名函数lambda?

    因为简单 、简洁,它能很快的写函数,非常适用于小型函数,能在一行命令将函数表达完整。

    申明lamnda的格式:

    lambda 变量1,变量2,···变量n :运算表达式

    例一:

    # 定义一个计算三数相加的匿名函数

    f=lambda x,y,z : x+y+y # x,y,z表示匿名函数的参数; x+y+z表示的返回的结果

    f(1,2,3) # 执行匿名函数

    例二:

    # 通过匿名函数判断数字是否是偶数

    is_num = lambda num: True if num % 2 == 0 else False

    # 执行匿名函数

    result = is_num(1)

    print(result)

    匿名函数的应用

    应用一: 作为函数的参数传递

    示例(1):匿名函数作自定义函数的参数

    #定义函数

    def myFunc(num1,num2,option):

    print('num1 = %d'%num1)

    print('num2 = %d'%num2)

    print('num1 + num2 = %d'%option(num1,num2))

    #调用函数

    myFunc(3,5,lambda x,y:x+y)

    上述代码运行结果:

    num1 = 3

    num2 = 5

    num1 + num2 = 8

    示例(2): 作为内置函数的参数

    #定义一个列表,列表中的元素是字典

    stus = [{'name':'xiaoming','age':18},

    {'name':'xiaohong','age':19},

    {'name':'xiaoxue','age':17}]

    #实现列表中的元素按name排序

    stus.sort(key = lambda x:x['name'])

    print('列表中的元素按name排序:', stus)

    #实现列表中的元素按age排序

    stus.sort(key = lambda x:x['age'])

    print('列表中的元素按age排序:', stus)

    上述代码运行结果:

    列表中的元素按name排序: [{'name': 'xiaohong', 'age': 19}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaoxue', 'age': 17}]

    列表中的元素按age排序: [{'name': 'xiaoxue', 'age': 17}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaohong', 'age': 19}]

    示例(3): 匿名函数和普通函数都是函数,都是可以作为函数的参数使用的

    # 使用一个变量sum保存sum_num函数的内存地址

    sum = sum_num

    # 执行函数

    result = sum(1, 2)

    print(result)

    def calc(num1, num2, func_name):

    result = func_name(num1, num2)

    print("func_name:", id(func_name))

    return result

    # 匿名函数作为函数的参数使用

    result = calc(1, 2, func)

    print(result)

    # 普通函数也可以作为函数的参数使用

    result = calc(5, 2, sum_num)

    print(result)

    应用二: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。

    add=lambda x, y: x+y

    print(add(1,2))

    上述代码中,执行语句add=lambda x, y: x+y,定义了加法函数lambda x, y: x+y,并将其赋值给变量add,这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如,执行打印add(1,2),输出为3。

    应用三:传递一个函数的结果作为另一个函数的参数

    经常可以见到如下调用:

    import thread, time

    thread.start_new_thread(lambda : (thread.interrupt_main(), ), ())

    lambda在这里的作用是传递一个函数的结果作为另一个函数的参数,例如:

    def perform( fun, *args ):

    fun( *args )

    def action1( args ):

    pass

    def action2( args ):

    pass

    perform( action1 )

    perform( action2, p )

    perform( action3, p, r )

    可以被方便的写成:

    def Perform(f):

    f()

    Perform(lambda: Action1())

    Perform(lambda: Action2(p))

    Perform(lambda: Action3(p, r))

    应用四:在内置函数中使用

    1, 用在过滤函数filter中,指定过滤列表元素的条件:

    filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    上述代码运行结果:

    [3, 6, 9]

    2, 用在排序函数sorted中,指定对列表中所有元素进行排序的准则:

    sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))

    上述代码运行结果:

    [5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]

    另外一个例子:

    # 匿名函数可以结合sort方法使用,完成数据的排序

    my_list = [{"name": "zs", "age": 18}, {"name": "ls", "age": 28}]

    # 默认是按照升序排序的

    # ([参数])-> any 表示匿名函数

    # 下面的代码解释: 变量列表,给匿名函数传入一个字典,根据字典name的value值进行排序

    # my_list.sort(key=lambda x: x["name"])

    # print(my_list)

    # 根据年龄进行排序,然后进行数据反转,完成降序

    my_list.sort(key=lambda x: x["age"],reverse=True)

    print(my_list)

    3, 用在reduce函数中,指定列表中两两相邻元素的结合条件

    reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    上述代码运行结果:

    '1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'

    4, 用在map函数中,指定对列表中每一个元素的共同操作

    map(lambda x: x+1, [1, 2,3])

    上述代码运行结果:

    [2, 3, 4]

    5, 从另一函数中返回一个函数,常用来实现函数装饰器(Wrapper),例如python的function decorators

    def transform(n):

    return lambda x: x + n

    f = transform(3)

    print f(3)

    上述代码运行结果:

    7

    匿名函数特点:

    1.只能有一个表达式

    2.不用return,默认return结果

    3.不需要名字,防止函数名重复

    4.是对象,可赋值给一个变量

    参考:

    展开全文
  • 匿名函数和关键字lambda匿名函数就是没有名称的函数,也就是不再使用def语句定义的函数在Python中,如果要声匿名函数,则需要使用lambda关键字使用lambda声明的匿名函数能接收任何数量的参数,但只能返回一个表达式的...

    匿名函数和关键字lambda

    匿名函数就是没有名称的函数,也就是不再使用def语句定义的函数

    在Python中,如果要声匿名函数,则需要使用lambda关键字

    使用lambda声明的匿名函数能接收任何数量的参数,但只能返回一个表达式的值。

    匿名函数不能直接调用priht(),因为lambda需要一个表达式。

    匿名函数的用处:

    当我们要对两个数进行运算,如果希望声明的函数支持所有的运算,可以将匿名函数作为函数参数传递。

    匿名函数还通常作为内置函数的参数来使用

    匿名函数lambda和普通函数def的区别

    def创建的函数是有名称的,而lambda没有函数名称,这是最明显的区别之一。

    lambda返回的结果通常是一个对象或者一个表达式,它不会将结果赋给一个变量,而def可以。

    lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多,而def是一个语句。

    lambda表达式的冒号后面只能有一个表达式,def则可以有多个.

    像if或for等语句不能用于lambda中, def则可以。

    lambda一般用来定义简单的函数,而def可以定义复杂的函数。

    lambda函数不能共享给别的程序调用,def可以。

    为什么要用到匿名函数lambda?

    因为简单 、简洁,它能很快的写函数,非常适用于小型函数,能在一行命令将函数表达完整。

    申明lamnda的格式:

    lambda 变量1,变量2,···变量n :运算表达式

    例一:

    # 定义一个计算三数相加的匿名函数

    f=lambda x,y,z : x+y+y # x,y,z表示匿名函数的参数; x+y+z表示的返回的结果

    f(1,2,3) # 执行匿名函数

    例二:

    # 通过匿名函数判断数字是否是偶数

    is_num = lambda num: True if num % 2 == 0 else False

    # 执行匿名函数

    result = is_num(1)

    print(result)

    匿名函数的应用

    应用一: 作为函数的参数传递

    示例(1):匿名函数作自定义函数的参数

    #定义函数

    def myFunc(num1,num2,option):

    print('num1 = %d'%num1)

    print('num2 = %d'%num2)

    print('num1 + num2 = %d'%option(num1,num2))

    #调用函数

    myFunc(3,5,lambda x,y:x+y)

    上述代码运行结果:

    num1 = 3

    num2 = 5

    num1 + num2 = 8

    示例(2): 作为内置函数的参数

    #定义一个列表,列表中的元素是字典

    stus = [{'name':'xiaoming','age':18},

    {'name':'xiaohong','age':19},

    {'name':'xiaoxue','age':17}]

    #实现列表中的元素按name排序

    stus.sort(key = lambda x:x['name'])

    print('列表中的元素按name排序:', stus)

    #实现列表中的元素按age排序

    stus.sort(key = lambda x:x['age'])

    print('列表中的元素按age排序:', stus)

    上述代码运行结果:

    列表中的元素按name排序: [{'name': 'xiaohong', 'age': 19}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaoxue', 'age': 17}]

    列表中的元素按age排序: [{'name': 'xiaoxue', 'age': 17}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaohong', 'age': 19}]

    示例(3): 匿名函数和普通函数都是函数,都是可以作为函数的参数使用的

    # 使用一个变量sum保存sum_num函数的内存地址

    sum = sum_num

    # 执行函数

    result = sum(1, 2)

    print(result)

    def calc(num1, num2, func_name):

    result = func_name(num1, num2)

    print("func_name:", id(func_name))

    return result

    # 匿名函数作为函数的参数使用

    result = calc(1, 2, func)

    print(result)

    # 普通函数也可以作为函数的参数使用

    result = calc(5, 2, sum_num)

    print(result)

    应用二: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。

    add=lambda x, y: x+y

    print(add(1,2))

    上述代码中,执行语句add=lambda x, y: x+y,定义了加法函数lambda x, y: x+y,并将其赋值给变量add,这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如,执行打印add(1,2),输出为3。

    应用三:传递一个函数的结果作为另一个函数的参数

    经常可以见到如下调用:

    import thread, time

    thread.start_new_thread(lambda : (thread.interrupt_main(), ), ())

    lambda在这里的作用是传递一个函数的结果作为另一个函数的参数,例如:

    def perform( fun, *args ):

    fun( *args )

    def action1( args ):

    pass

    def action2( args ):

    pass

    perform( action1 )

    perform( action2, p )

    perform( action3, p, r )

    可以被方便的写成:

    def Perform(f):

    f()

    Perform(lambda: Action1())

    Perform(lambda: Action2(p))

    Perform(lambda: Action3(p, r))

    应用四:在内置函数中使用

    1, 用在过滤函数filter中,指定过滤列表元素的条件:

    filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    上述代码运行结果:

    [3, 6, 9]

    2, 用在排序函数sorted中,指定对列表中所有元素进行排序的准则:

    sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))

    上述代码运行结果:

    [5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]

    另外一个例子:

    # 匿名函数可以结合sort方法使用,完成数据的排序

    my_list = [{"name": "zs", "age": 18}, {"name": "ls", "age": 28}]

    # 默认是按照升序排序的

    # ([参数])-> any 表示匿名函数

    # 下面的代码解释: 变量列表,给匿名函数传入一个字典,根据字典name的value值进行排序

    # my_list.sort(key=lambda x: x["name"])

    # print(my_list)

    # 根据年龄进行排序,然后进行数据反转,完成降序

    my_list.sort(key=lambda x: x["age"],reverse=True)

    print(my_list)

    3, 用在reduce函数中,指定列表中两两相邻元素的结合条件

    reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    上述代码运行结果:

    '1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'

    4, 用在map函数中,指定对列表中每一个元素的共同操作

    map(lambda x: x+1, [1, 2,3])

    上述代码运行结果:

    [2, 3, 4]

    5, 从另一函数中返回一个函数,常用来实现函数装饰器(Wrapper),例如python的function decorators

    def transform(n):

    return lambda x: x + n

    f = transform(3)

    print f(3)

    上述代码运行结果:

    7

    匿名函数特点:

    1.只能有一个表达式 2.不用return,默认return结果 3.不需要名字,防止函数名重复 4.是对象,可赋值给一个变量

    参考:

    展开全文
  • 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:复制代码 代码如下:def f(x):return x**2print f(4)Python中使用lambda的话,写成这样复制代码 代码如下:g = lambda x : x**2print g(4) ...
  • 间接调用函数 前面调用函数时,使用函数名...匿名函数是指没有函数名称的、临时使用的微函数。它可以通过lambda表达式来声明,其语法格式如下: 其中,“[arg1 [, arg2, …, argn]]”表示函数的参数,“表达式”表示函

    间接调用函数

    前面调用函数时,使用函数名加参数列表的形式调用。除此之外,还可以将函数名赋值给一个变量,再通过变量名加参数列表的形式间接调用函数,如例所示。
    在这里插入图片描述
    大家可能会疑惑:间接调用函数有何用处?这种用法可以使一个函数作为另一个函数的参数,如例所示。
    在这里插入图片描述
    另外,函数名还可以作为其他数据类型的元素,如例所示。
    在这里插入图片描述
    匿名函数

    匿名函数是指没有函数名称的、临时使用的微函数。它可以通过lambda表达式来声明,其语法格式如下:
    在这里插入图片描述
    其中,“[arg1 [, arg2, …, argn]]”表示函数的参数,“表达式”表示函数体。lambda表达式只可以包含一个表达式,其计算结果可以看作是函数的返回值。虽然lambda表达式不允许包含其他复杂的语句,但在表达式中可以调用其他函数。
    接下来演示lambda表达式的使用,如例所示。
    在这里插入图片描述
    在例中,第1行使用lambda表达式声明匿名函数并赋值给sum,相等于这个函数有了函数名sum,该行相当于以下代码:
    在这里插入图片描述
    使用lambda表达式声明的匿名函数也可以作为自定义函数的实参,如例所示。
    在这里插入图片描述
    此外,lambda表达式声明的匿名函数还可以作为内建函数的实参,如例所示。
    在这里插入图片描述
    lambda表达式表示一个匿名函数,也可以作为列表或字典的元素,如例所示。
    在这里插入图片描述
    闭包

    在前面章节中,函数可以通过return返回一个变量。此外,函数也可以返回另外一个函数名,如例所示。
    在这里插入图片描述
    此外,还可以将f1()函数的定义移动到f2()函数中,这样f2()函数外的作用域就不能直接调用f1()函数,如例所示。
    在这里插入图片描述
    将一个函数的定义嵌套到另一个函数中,还有其他的作用,如例所示。
    在这里插入图片描述
    在例中,函数f2()中传入一个参数,在函数f1()中对该参数中的元素求和,具体执行过程如图所示。
    在这里插入图片描述
    在上图中,list1作为参数传进函数f2()中,此时不能把函数f1()移到函数f2()的外面。因为函数f1()的功能是计算list中所有元素值的和,所以f1()函数必须依赖于函数f2()的参数。如果函数f1()在函数f2()外,则无法取得f2()中的数据进行计算,这就引出了闭包的概念。

    如果内层函数引用了外层函数的变量(包括其参数),并且外层函数返回内层函数名,这种函数架构称为闭包。从概念中可以得出,闭包需要满足的三个条件:

    内层函数的定义嵌套在外层函数中。

    内层函数引用外层函数的变量。

    外层函数返回内层函数名。

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