匿名函數(shù)

lambda x , y : x+y

1.匿名的目的就是要沒(méi)有名字，給匿名函數(shù)賦給一個(gè)名字是沒(méi)有意義的。

2.匿名函數(shù)的參數(shù)規(guī)則、作用域關(guān)系與有名函數(shù)是一樣的。

3.匿名函數(shù)的函數(shù)體通常應(yīng)該是 一個(gè)表達(dá)式,該表達(dá)式必須要有一個(gè)返回值。

f=lambda x,n:x ** n

print(f(2,3))

lambda匿名函數(shù)的應(yīng)用：**max,min,sorted,map,reduce,filter**

求工資最高的人：max

salaries={ ’egon’:3000, ’alex’:100000000, ’wupeiqi’:10000, ’yuanhao’:2000}def get(k): return salaries[k]print(max(salaries,key=get)) #’alex’ print(max(salaries,key=lambda x:salaries[x]))info = [ {’name’: ’egon’, ’age’: ’18’, ’salary’: ’3000’}, {’name’: ’wxx’, ’age’: ’28’, ’salary’: ’1000’}, {’name’: ’lxx’, ’age’: ’38’, ’salary’: ’2000’}]max(info, key=lambda dic: int(dic[’salary’]))max([11, 22, 33, 44, 55])

求工資最低的人：min

salaries={ ’egon’:3000, ’alex’:100000000, ’wupeiqi’:10000, ’yuanhao’:2000}print(min(salaries,key=lambda x:salaries[x])) # ’yuanhao’ info=[ {’name’:’egon’,’age’:’18’,’salary’:’3000’}, {’name’:’wxx’,’age’:’28’,’salary’:’1000’}, {’name’:’lxx’,’age’:’38’,’salary’:’2000’} ]min(info,key=lambda dic:int(dic[’salary’]))

sort把薪資字典，按照薪資的高低排序

salaries={ ’egon’:3000, ’alex’:100000000, ’wupeiqi’:10000, ’yuanhao’:2000}alaries=sorted(salaries) # 默認(rèn)按照字典的鍵排序print(salaries)# salaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x]) #默認(rèn)是升序排alaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x],reverse=True) #降序print(salaries)info=[ {’name’:’egon’,’age’:’18’,’salary’:’3000’}, {’name’:’wxx’,’age’:’28’,’salary’:’1000’}, {’name’:’lxx’,’age’:’38’,’salary’:’2000’} ]l=sorted(info,key=lambda dic:int(dic[’salary’]))

map 映射, 循環(huán)讓每個(gè)元素執(zhí)行函數(shù)，將每個(gè)函數(shù)執(zhí)行的結(jié)果保存到新的列表中

v1 = [11,22,33,44]result = map(lambda x:x+100,v1) # 第一個(gè)參數(shù)為執(zhí)行的函數(shù),第二個(gè)參數(shù)為可迭代元素.print(list(result)) # [111,122,133,144]names=[’alex’,’wupeiqi’,’yuanhao’,’egon’]res=map(lambda x:x+’_NB’ if x == ’egon’ else x + ’_SB’,names)print(list(res))

reduce , 對(duì)參數(shù)序列中元素進(jìn)行累積

import functoolsv1 = [’wo’,’hao’,’e’]def func(x,y): return x+yresult = functools.reduce(func,v1) print(result) # wohaoeresult = functools.reduce(lambda x,y:x+y,v1)print(result) # wohaoefrom functools import reducel=[’my’,’name’,’is’,’alex’,’alex’,’is’,’sb’]res=reduce(lambda x,y:x+’ ’+y+’ ’,l)print(res)#my name is alex alex is sb

filter , 按條件篩選

result=filter(lambda x:x > 2,[1,2,3,4])print(list(result))v1 = [11,22,33,’asd’,44,’xf’]# 一般做法def func(x): if type(x) == int: return True return Falseresult = filter(func,v1)print(list(result)) # [11,22,33,44]# 簡(jiǎn)化做法result = filter(lambda x: True if type(x) == int else False ,v1)print(list(result))# 極簡(jiǎn)做法result = filter(lambda x: type(x) == int ,v1)print(list(result))names=[’alex_sb’,’wxx_sb’,’yxx_sb’,’egon’]res=filter(lambda x:True if x.endswith(’sb’) else False,names)res=filter(lambda x:x.endswith(’sb’),names)print(list(res)) #[’alex_sb’, ’wxx_sb’, ’yxx_sb’]ages=[18,19,10,23,99,30]res=filter(lambda n:n >= 30,ages)print(list(res)) #[99, 30]salaries={ ’egon’:3000, ’alex’:100000000, ’wupeiqi’:10000, ’yuanhao’:2000}res=filter(lambda k:salaries[k] >= 10000,salaries)print(list(res)) #[’alex’, ’wupeiqi’]

內(nèi)容擴(kuò)展：

匿名函數(shù)調(diào)用

步驟一：將創(chuàng)建好的匿名函數(shù)通過(guò)一個(gè)變量來(lái)去接收。

步驟二：使用變量再去調(diào)用匿名函數(shù)。

舉例

第一步： 創(chuàng)建一個(gè)匿名函數(shù)，作用是實(shí)現(xiàn)兩個(gè)數(shù)的和。

lambda num1 , num2 : num1 + num2

第二步：使用一個(gè)變量來(lái)去接收這個(gè)匿名函數(shù)

sum = lambda num1 , num2 : num1 + num2

第三步：調(diào)用此匿名函數(shù)

sum(10 , 20)

到此這篇關(guān)于什么是Python中的匿名函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python匿名函數(shù)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！