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  • Python学习---匿名函数和闭包的学习
    2021-01-15 00:36:07

    1.1. 匿名函数

    匿名函数的命名规则:  用lamdba 关键字标识,冒号(:)左侧表示函数接收的参数(a,b) ,冒号(:)右侧表示函数的返回值(a+b)。 因为lamdba在创建时不需要命名,所以,叫匿名函数add = lambda a, b: a * b

    print(add(2, 3)) # 6

    1.2. 函数式编程和命令式编程

    我们常见的编程范式有命令式编程(Imperative programming),函数式编程

    常见的面向对象编程是也是一种命令式编程。

    命令式编程是面向计算机硬件的抽象,有变量(对应着存储单元),赋值语句(获取,存储指令),表达式(内存引用和算术运算)和控制语句(跳转指令),一句话,命令式程序就是一个冯诺依曼机的指令序列。

    函数式编程是面向数学的抽象,将计算描述为一种表达式求值,一句话,函数式程序就是一个表达式。

    函数式编程关心数据的映射,命令式编程关心解决问题的步骤

    1.3. 闭包

    定义:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure).

    简单讲就是闭包 = 函数块(内部函数) + 定义内部函数时的(外部)环境变量# def outer(x): # 当这个x变量作为一个形参传入进来的时候,都相当于内部函数的外部变量

    def outer():

    x = 19

    def inner():

    print(x)

    return inner

    # yy = outer(100) # yy()执行的结果就是100,道理相同

    xx = outer() # outer()已经执行完成了

    xx() # 19 为什么outer已经执行完了,但是inner()还可以取到x=10值呢?

    # 闭包(closure)!outer里return的inner是一个闭包函数,有x这个环境变量。

    outer()() # 19

    # inner() # name ‘inner‘ is not defined 作用域是local

    # print(x) # name ‘x‘ is not defined 作用域local

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  • Python中的匿名函数

    千次阅读 2021-04-27 01:33:44
    关于匿名函数这块儿,其实可以用常见的循环等方法来实现,但是如果你想成为一个python的高手,匿名函数还是必须要了解的。因为匿名函数,能够让你的代码足够简洁,01什么是匿名函数?在python中,匿名函数,顾名思义...

    写python的时候,大多数场景下,我都是if else选手,因为最核心的逻辑几乎都是通过if else语句来实现的。关于匿名函数这块儿,其实可以用常见的循环等方法来实现,但是如果你想成为一个python的高手,匿名函数还是必须要了解的。因为匿名函数,能够让你的代码足够简洁,01什么是匿名函数?

    在python中,匿名函数,顾名思义,就是没有名字的函数,它主要用在那些只使用一次的场景中。如果我们的程序中只需要调用一次某个简单逻辑,把它写成函数还需要先定义、取函数名字等一些列操作,这种场景下使用匿名函数往往能够让你的程序更加简单。

    匿名函数还有名称,叫做lambda。匿名函数格式如下:

    lambda arg1,arg2 ...,argN : expression

    它常用格式是lambda关键字+逗号分隔的参数+冒号+表达式。

    简单看个例子吧:----计算一个数的平方---

    >>> lambda x: x**2

     at 0x7f6ebe013a28>

    ---注意,这个是一个函数的地址---

    >>> func=lambda x: x**2

    >>> func(2)

    4

    >>>

    >>> func(3)

    9

    利用lambda,我们实现对一个数字x求平方的运算,在python中,**代表乘方操作。

    上面的例子中,x就是参数,冒号后面的x**2就是expression表达式。

    当然,我们也可以定义一个函数来实现乘方操作。

    lambda区别于函数的一点在于,lambda是一个表达式,它不是一个函数,也不是一个语句。因此,lambda可以被用在一些特殊的地方,例如下面的场景:

    我们可以用range函数来生成一个list,如下:>>> a=[ range(10)]

    >>> a

    [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]

    如果我们要对这些数字做乘方操作,则可以直接写成下面的样子:>>> b=[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]

    >>> b

    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    ----如果用函数来实现,会发现报错---

    >>> def fun(x):

    ...    return x**2

    ...

    >>>

    >>> c=[fun(range(10))]

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in 

    File "", line 2, in fun

    TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int'

    当然,你也可以利用函数,使用另外的方法来实现这个过程如下:>>> def fun2(x):

    ...    return x**2

    ...

    >>> c=[]

    >>> for i in range(10):

    ...     c.append(fun2(i))

    >>> c

    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    相比于前面的lambda函数,这个方法显得不那么灵巧。02函数式编程

    所谓的函数式编程,代表代码中每块都是不可变的,都是由函数构成的,函数本身相互独立,互不影响,相同的输入都对应相同的输出,函数式编程特性,和lambda有密切的关系。

    来看下面的例子,假如我们想让一个list中的元素都乘以2,可以写成下面的形式:>>> l=[1,2,3,4,5]

    >>> def double_num(l):

    ...   for index in range(0, len(l)):

    ...       l[index] *= 2

    ...   return l

    ...

    >>> double_num(l)

    [2, 4, 6, 8, 10]

    >>> l

    [2, 4, 6, 8, 10]

    上面这段代码,就不是一个函数式编程的例子。

    因为每次输入列表L,L的值都会被改变,如果我们多次调用double_num这个函数,每次的结果都不一样。

    那么如果我们让它变成一个函数式编程,就得写成下面这样:>>> l=[1,2,3,4,5]

    >>> def double_num1(l):

    ...     new_list=[]

    ...     for index in l:

    ...          new_list.append(index*2)

    ...     return new_list

    ...

    >>> double_num1(l)

    [2, 4, 6, 8, 10]

    >>> l

    [1, 2, 3, 4, 5]

    在python中,提供了常用的几个函数map、filter、reduce同lambda一起使用,来实现函数式编程(注意,这3个函数需要在python3的环境下使用)。

    map函数  map(function, list)

    注意,这里的function可以是匿名函数,也可以是普通的函数。

    还是上面的乘以2的例子,假如我们使用map函数配合lambda来实现,可以写成下面这样:>>> l = [1, 2, 3, 4, 5]

    >>> new_list = map(lambda x: x * 2, l)

    >>> for i in new_list:

    ...   print(i)

    ...

    2

    4

    6

    8

    10

    这里的lambda就可以用函数来替换,如下:>>> l = [1, 2, 3, 4, 5]

    >>> def double_x(x):

    ...    return x*2

    >>> res=map(double_x, l)

    >>> for i in res:

    ...   print(i)

    ...

    2

    4

    6

    8

    10

    filter函数 filter(function,list)

    filter函数主要用来对可迭代的对象中的每个元素,都用function判断,将返回true的对象返回,返回false的对象抛弃,如下为判断一个集合中的偶数:>>> l = [1, 2, 3, 4, 5]

    >>> new_l=filter(lambda x: x%2==0, l)

    >>> for i in new_l:

    ...     print(i)

    ...

    2

    4

    reduce函数 reduce(function, list)

    reduce主要用来对一个列表做一些累计操作,假如我们要计算某个列表的累计乘积,可以用下面的方法:>>> from functools import reduce

    >>> l = [1, 2, 3, 4, 5]

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

    >>> product

    12003lambda的性能如何?

    下面是一个例子,测试不同的方案下,使用lambda、for循环和新建list的方法,分别对一个集合元素乘以2,计算的耗时情况:[root@VM-0-14-centos ~]# python3 -mtimeit -s'a=range(1000)' 'map(lambda x: x*2, a)'

    1000000 loops, best of 3: 0.538 usec per loop

    [root@VM-0-14-centos ~]# python3 -mtimeit -s'a=range(1000)' '[x * 2 for x in a]'

    10000 loops, best of 3: 122 usec per loop

    [root@VM-0-14-centos ~]# python3 -mtimeit -s'a=range(1000)' 'l = []' 'for i in a: l.append(i * 2)'

    1000 loops, best of 3: 252 usec per loop

    可以看到,使用map+lambda计算的时候,性能是更好的。map函数是由c语言写的,运行的时候不需要通过python解释器,并且内部做了很多优化,因此性能会更好。

    更多lambda细节请关注python3的官方文档。今天就到这里吧。

    展开全文
  • 关键字...)可以不接收参数(x可以不写):x是普通函数的函数值(只能返回一个数据类型)(:x返回值必须写)1)此函数不是没有名字,他是有名字的,他的名字就叫做lambda2)lambda 是定义匿名函数关键字,相当于函数...

    匿名函数—— 一行函数

    lambda —— 关键字

    x是普通函数的形参(位置,关键字...)可以不接收参数(x可以不写)

    :x是普通函数的函数值(只能返回一个数据类型)(:x返回值必须写)

    1)此函数不是没有名字,他是有名字的,他的名字就叫做lambda

    2)lambda 是定义匿名函数的关键字,相当于函数的def.

    3)lambda 后面直接加形参,形参加多少都可以,只要用逗号隔开就行。

    func = lambda a, b, *args, sex='alex', c, **kwargs: kwargs

    print(func(3, 4, c=666, name='alex'))

    结果:{'name': 'alex'}

    # 所有类型的形参都可以加,但是一般使用匿名函数只是加位置参数,其他的用不到。

    把匿名函数拆开写,如下

    def func(a, b, *args, sex='alex', c, **kwargs):

    return kwargs

    a = func(3, 4, c=666, name='alex')

    print(a)

    结果:{'name': 'alex'}

    4)返回值在冒号之后设置,返回值和正常的函数一样,可以是任意数据类型。(但是想要返回多个元素要以容器的形式返回)

    5)匿名函数不管多复杂.只能写一行.且逻辑结束后直接返回数据

    格式:lambda x:x

    print((lambda x: x + 6)(5))

    结果:11

    def func(x):

    return x + 6

    print(func(5))

    结果:11

    此处使用列表推导式,返回值是地址

    lst = [lambda :i for i in range(5)]

    print(lst)

    拆解成函数:

    lis = []

    for i in range(5):

    def func():

    return i

    a = func

    lis.append(a)

    print(lis)

    结果:[, , , , ]

    lambda表达式是可以嵌套的

    action = (lambdax : (lambda y : x + y))

    a = action(10)

    a(5)

    结果:15

    这就是一个用lambda实现的闭包,与普通闭包一样,内嵌lambda表达式可以获得上层lambda函数的变量。

    匿名函数的使用

    匿名函数通常被用作高阶函数(higher-order function,参数为函数的函数)的参数。比如,几个内置函数:filter(),map(),reduce()。下面我们分别看看这几个函数的用法及达到相同效果的python另一种特征的用法

    filter函数

    lis = [1, 2, 3, 4]

    re = filter(lambda x: x % 2 == 0, lis)

    print(list(re))

    result1 = [x for x in lis if x % 2 == 0]

    print(result1)

    结果:[2,4]

    [2,4]

    map函数

    lis = [1, 2, 3]

    result = map(lambda x: x*2, lis)# 使用lambda函数

    print(list(result))

    result1 = [x*2 for x in lis]#使用列表推导式

    print(result1)

    结果:[2, 4, 6]

    [2, 4, 6]

    reduce函数

    from functools import reduce

    lis = [1, 2, 3, 4]

    result = reduce(lambda x, y: x+y, lis)

    print(result)

    结果:10

    在Python2.x版本中recude是直接 import就可以的, Python3.x版本中需要从functools这个包中导入

    除reduce函数的替代用法比较特殊外,map和filter函数都可以使用列表推导式代替。据说,龟叔本打算将 lambda 和 reduce 都从全局名字空间都移除, 舆论说龟叔不喜lambda 和 reduce最后lambda没删除是因为和一个人给龟叔写了好多封,进行交流然后把lambda保住了

    展开全文
  • python3----函数、匿名函数

    千次阅读 2021-03-06 02:29:07
    本节将学习如何用Python定义函数,调用函数,以及学习匿名函数的使用1.定义函数Python中定义函数用关键字def,如下例所示,func为函数名def func():print( "hello world")2.函数参数一个函数可以有0个或多个形式参数...

    本节将学习如何用Python定义函数,调用函数,以及学习匿名函数的使用

    1.定义函数

    Python中定义函数用关键字def,如下例所示,func为函数名

    def func():

    print( "hello world")

    2.函数参数

    一个函数可以有0个或多个形式参数:

    def test_add(x, y):

    print (x + y)

    函数的形式参数值可以初始化,使用了初始值的参数,在调用的时候可以不需要指定该参数。

    def test_sum(z, x = 1, y = 0):

    print(x + y + z)

    调用函数:

    test_sum(3) #   将打印出:4

    test_sum(10, y = 1) # 将打印出:12

    test_sum(y = 1, x = 2, z = 10) #将打印出:13

    注意:定义函数时,没有初始化的形式参数必须放在初始化形式参数的前面,否则会报错

    调用函数时,必须指定未初始化的参数,且参数的顺序要与函数定义的参数顺序一致(除非调用时指定了参数名)

    3.函数返回值

    Python函数可以通过return语句返回函数值,如果没有return语句或者return语句后什么都没有,函数将返回:None

    字典形参(**args)例子:

    def test_dict(a,**b):

    print('a is:',a)

    print( 'b is:',b)

    调用函数方法一:

    tict={'x':1, 'y':2,'z':3}

    test_dict(10, **tict)

    调用函数方法二:

    test_dict(10,x=1,y=2,z=3)

    输出结果:

    >>>

    a is: 10

    b is: {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}

    元组形参(*args)例子:

    def test_tuple(a,*b):

    print( 'a is :' ,a)

    print( b)

    调用函数方法一:

    tup = ('a', 1, 2, 'b')

    test_tuple(1, *tup)

    调用函数方法二:

    test_tuple(1, 'a', 1, 2, 'b')

    输出结果:

    >>>

    a is : 1

    ('a', 1, 2, 'b')

    5.匿名函数

    Python可以用关键字lambda定义一个匿名函数,当需要一个函数类型的对象时,可以创建一个匿名函数来实现

    def test_lambda(x):

    return lambda x:x+y     #这里将返回一个函数对象

    函数调用:

    f=test_lambda(10)  #创建了一个函数对象:f

    print( f(5) )       #将会打印出:15

    6.要点记录

    当多次调用一个具有初始化参数的函数时,该参数只会在第一次调用时被初始化一次。 这使得当形式参数为可变对象,如:列表、字典或者类的实例时,其结果可能和我们预期的不一样:

    def test_param(x=[]):

    x.append(10)

    print(x)

    多次调用函数(可能我们希望调用函数的结果是:都打印出列表[10]):

    testParam()

    testParam()

    testParam()

    testParam()

    实际输出结果:

    >>>

    [10]

    [10, 10]

    [10, 10, 10]

    [10, 10, 10, 10]

    当形式参数为不可变对象时,又是怎样的情况呢?我们再观察另一个例子:

    def testParam(x = 2):

    x=x + 2

    print(x)

    调用函数:

    testParam()

    testParam()

    testParam()

    testParam()

    实际输出结果:

    >>>

    4

    4

    4

    4

    备注:

    python中,万物皆对象。

    python中不存在所谓的传值调用,一切传递的都是对象的引用,也可以认为是传址。

    不可变对象(immutable):int、字符串(string)、float、(数值型number)、元组(tuple)

    可变对象(mutable):字典型(dictionary)、列表型(list)、类的实例

    展开全文
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空空如也

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创建匿名函数的关键字是

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