day15 【六】匿名函数lambda
【六】匿名函数lambda
【1】匿名函数的定义
在 Python 里有两类函数：
- 第一类：用
def关键词定义的正规函数- 第二类：用
lambda关键词定义的匿名函数
- Python 使用
lambda关键词来创建匿名函数，而非def关键词- 它没有函数名，其语法结构如下：
lambda argument_list: expression
lambda
- 定义匿名函数的关键词。
argument_list
- 函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。
:
- 冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。
expression
- 只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。
注意：
expression中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。- 匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
【2】匿名函数的应用
- 函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。
- 这里的纯函数，是指函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用。
匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：
- 参数是函数 (filter, map)
- 返回值是函数 (closure)
如，在 filter和map函数中的应用：
filter(function, iterable)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。
odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9]
map(function, *iterables)根据提供的函数对指定序列做映射。
m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))
# [1, 4, 9, 16, 25]
m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
print(list(m2))
# [3, 7, 11, 15, 19]
除了 Python 这些内置函数，我们也可以自己定义高阶函数。
def apply_to_list(fun, some_list):
return fun(some_list)
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
# 15
print(apply_to_list(len, lst))
# 5
print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
# 3.0