Python之必備函式

2022-06-25 19:24:09 字數 2724 閱讀 5848

匿名函式（anonymous function）是指一類無需定義識別符號（函式名）的函式。通俗來講，就是它可以讓我們的函式，可以不需要函式名。

正常情況下，我們定義乙個函式，使用的是def關鍵字，而當你學會使用匿名函式後，替代def的是lambda。

下面就def和lambda分別舉例說明：

def mysum(x, y):


return x+y


mysum01(2, 3)


# 5(lambda x, y: x+y)(2, 4)


# 6
從上面的示例，我們可以看到匿名函式直接執行，省下了很多行的**！

下面，我們來仔細看一下它的用法

帶 if/else

>>>( lambda x, y: x if x 


1
巢狀函式

>>>( lambda x: ( lambda y: ( lambda z: x + y + z  )( 1 ) )( 2 ) )( 3)


6
遞迴函式

>>> func = lambda n:1 if n == 0 else n * func(n-1)


>>> func(5)


120
或者

>>> f = lambda func, n: 1 if n == 0 else n * func( func, n - 1)


>>> f(f,4)


24
從以上示例來看，lambda表示式和常規的函式相比，寫法比較怪異，可讀性相對較差。除了可以直接執行之外，好像並沒有其他較為突出的功能，為什麼在今天我們要介紹它呢？

首先我們要知道lambda是乙個表示式，而不是乙個語句。正因為這個特點，我們可以在一些特殊的場景中去使用它。具體是什麼場景呢？接下來我們會介紹到幾個非常好用的內建函式。

map函式，它接收兩個引數，第乙個引數是乙個函式物件（當然也可以是乙個lambda表示式），第二個引數是乙個序列。

它可以實現怎樣的功能呢，我舉個例子你就明白了。

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


[2, 4, 6, 8, 10]
可以很清楚地看到，它可以將後面序列中的每乙個元素做為引數傳入lambda中。

當我們不使用 map 函式時，你也許會這樣子寫。

mylist=


for i in [1,2,3,4,5]:


filter函式，和map函式相似。同樣也是接收兩個引數，乙個lambda表示式，乙個序列。它會遍歷後面序列中每乙個元素，並將其做為引數傳入lambda表示式中，當表示式返回 true，則元素會被保留下來，當表示式返回 false ，則元素會被丟棄。


下面這個例子，將過濾出乙個列表中小於0的元素。


>>>filter(lambda x: x < 0, range(-5, 5))


[-5, -4, -3, -2, -1]
reduce函式，也是類似的。它的作用是先對序列中的第 1、2 個元素進行操作，得到的結果再與第三個資料用lambda函式運算，將其得到的結果再與第四個元素進行運算，以此類推下去直到後面沒有元素了。

reduce 邏輯演示

這邊舉個例子你也就明白了。

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


15
它的運算過程分解一下是這樣的。

1+2=3


3+3=6


6+4=10


10+5=15
以上幾個函式，熟練的掌握它們的寫法，可以讓我們的**看起來更加的 pythonic ，在某一程度上**看起來更加的簡潔。

如果你是新手呢，你需要注意的是，以上示例是在 python2.x 環境下演示的。而在 python3.x 中，卻有所不同，你可以自己嘗試一下。

這裡總結一下：

第一點，map和filter函式返回的都不再是乙個列表，而是乙個迭代器物件。這裡以map為例

>>> map_obj = map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])


>>> from collections.abc import


iterator


>>>isinstance(map_obj, iterator)


true


>>>next(map_obj)


2>>>list(map_obj)


[4, 6, 8, 10]
第二點，reduce不可以直接呼叫，而是要先導入才能使用。

from functools import reduce
注：**於----痴海

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