1、map()
此函数可以,将列表每贰个函数功效在函数上,并回到list

lambda只是一个表明式,函数体比def不难很多。

原型 map(function,[list])

def fc(x):
    return x * 2

print(map(fc,[1,2,3,4,5]))

lambda的主体是一个表达式,而不是二个代码块。仅仅能在lambda表明式中封装有限的逻辑进去。

输出:

lambda表明式是起到贰个函数速写的遵守。允许在代码内放置二个函数的概念。

[2,4,6,8,10]

咱俩先来看一个例证:

 

def add(x, y): return x + y

是否很便利,当然有人说,能够写成for循环,是的这么也得以完毕,不过大家有更便捷的方式,有不可缺少写这样3个for循环吗。

大家定义了一个函数叫add,有多少个参数,重临结果是x+y

list = []
for i in [1,2,3,4,5]:
    list.append(i*2)

print(list)

def usuallyAdd2(x, y=2): return x+y

输出:

这么些usuallyAdd二的差异在于y有了私下认可值

[2,4,6,8,10]

只要选择lambda怎么样展现呢?

 

lambda x, y: x + y

本来map()函数还有更多,更扑朔迷离的用法

lambda x, y=2: x+y

print(map(str,[1,2,3,4,5]))

看一下测试结果:

结果:列表内成分都转换来了字符串

>>> test = lambda x,y=2:x+y
>>> test(3
… )
5
>>> test(5)
7
>>> test(1)
3
>>>

['1', '2', '3', '4', '5']

实质上lambda正是把参数和再次来到简写,11分有利

 

选用lambda高效操作列表

首字母大写;用到str.title属性

Python用于匡助将函数赋值给变量的三个操作符
暗许是回到的,所以不要再加return关键字,不然会报错

print(map(str.title,['abc','def','ghj']))

result = lambda x: x * x
result(2) # return 4
map()/filter()/reduce()

输出:

急需八个参数,第二个是2个处理函数,第三个是3个队列(list,tuple,dict)
map()

['Abc', 'Def', 'Ghj']

将系列中的成分通过处理函数处理后归来三个新的列表
filter()

 

将类别中的成分通过函数过滤后赶回二个新的列表
reduce()

贰、eval()此函数,将字符串,转换到其项目对象

将体系中的成分通过三个2元函数处理回来1个结果
将地点多个函数和lambda结合使用

缘何说eval()是转换来,其种类对象啊,那是因为,具体是哪些项目标数目在于,字符串内容

li = [1, 2, 3, 4, 5]
# 体系中的每种元素加1
map(lambda x: x+1, li) # [2,3,4,5,6]
 
# 再次回到系列中的偶数
filter(lambda x: x % 2 == 0, li) # [2, 4]
 
# 重临所有因素相乘的结果
reduce(lambda x, y: x * y, li) # 1*2*3*4*5 = 120

如:eval(“1234”)这几个会转成int型

sorted() 结合lambda对列表实行排序

eval(“{‘user’:’name’}”)
那样会转成字典等

sorted 用于列表的排序,比列表自带的更是智能
有七个列表,每一种列表中都有1个字典([{},{}])要求将八个那样的列表合并后依据时间排序,
多个列表中的时间以便能够因此json输出已经由岁月格式转变为字符串格式.字段名叫sort_time 今后将他们根据倒序排列

事例:将字符串,转换来字典

sorted 的用法

strdic = '''{'username':'pyhleng','password':'q123456'}
'''
print eval(strdic)
print(eval(strdic)['password'])

sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) –> new sorted
list terable:是可迭代类型;
cmp:用于比较的函数,比较什么由key决定,有暗中同意值,迭代聚集中的一项;
key:用列表成分的某部属性和函数进行作为重中之重字,有暗中同意值,迭代集合中的1项;
reverse:排序规则. reverse = True 或许 reverse = False,有私下认可值。 *
重回值:是二个因而排序的可迭代类型,与iterable1样。
sorted()结合lambda对可迭代类型用sort_time排序

输出:

sorted(data, key=lambda d: d[‘sort_time’], reverse=True)

{'username': 'pyhleng', 'password': 'q123456'}
q123456

 

 有未有下面的代码是少见多怪,直接定义八个字典对象不就行了,为啥要有三引号,引上。是啊为何要如此做?????

上边代码只是写1个事例,模拟将数据{‘username’:’pyhleng’,’password’:’q12345陆’}
存款和储蓄在数据表,然后在读出来的榜样。

假定将{‘username’:’pyhleng’,’password’:’q12345陆’}存在数量表中,在读出来的时候就是字符串。假诺要当字典用那么

eval()函数是必备的。

 

3、reduce()此函数,函数参数必须有五个,把结果与种类的下三个因素做累计

def add(x,y):
    return x + y
print reduce(add,[1,2,3,4,5])

输出:

15

add函数必须有多个参数,然后每趟,结果和下多个做累计,稍加改动壹*2*3*4*5

def add(x,y):
    return x * y
print reduce(add,[1,2,3,4,5])

输出:

120

 

四、filter()此函数,传入二个函数和类别做为参数

过滤,系列中的每三个成分,符合函数条件True的预留,False的清除,最终回到一个过虑后的队列

def fcq(x):
    return x==4
print filter(fcq,[1,3,4,5,4,6,4])

输出:

[4, 4, 4]

 

伍、lambda()匿名函数,有时不需求出示的定义函数,能够运用此函数

以map()为例:lambda y: y*2 其中y:是参数,y*二是函数体

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