lambda表达式

2019-06-04
lambda表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。
1、应用在函数式编程中#这四个高阶函数还要在廖雪峰的官网上继续深入学习！
高阶函数：map reduce filter sorted
这些函数都支持函数作为参数，所以lambda可以应用在函数式编程中。
map:
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
eg:将序列li = [1,2,3,4,5]中的每个元素加1。

>>> li = [1,2,3,4,5]
>>> a = map(lambda x: x+1,li)#返回所有的元素都加1
>>> list(a)
[2, 3, 4, 5, 6]

reduce：
reduce()把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x, y: x * y, li)#返回所有元素相乘的结果
120

filter:
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

>>> filter(lambda x:x % 2 == 0,li)
<filter object at 0x0000020DB5CA8320>
>>> c = filter(lambda x:x % 2 == 0,li)#返回序列中的偶数
>>> list(c)
[2, 4]

sorted:
sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序。

>>> sorted([3,-8,9,-11,1])
[-11, -8, 1, 3, 9]
>>> sorted([3,-8,9,-11,1],key=abs)
[1, 3, -8, 9, -11]

2、嵌套在函数内使用

def make_repeat(n):
    return lambda s : s * n
double = make_repeat(2)
print(double(8))
>>>16