用js做网站登录,阿里巴巴运营岗位,邯郸网站建设哪儿好,建设部网站施工合同范本去哪找来源:http://www.cnblogs.com/jydeng/p/4145188.html 一、lambda函数 1、lambda函数基础#xff1a; lambda函数也叫匿名函数#xff0c;即#xff0c;函数没有具体的名称,而用def创建的方法是有名称的。如下#xff1a; 命名的foo函数 lambda函数也叫匿名函数即函数没有具体的名称,而用def创建的方法是有名称的。如下 命名的foo函数
def foo():return beginman #Python中单行参数可以和标题写在一行
lambda关键字创建匿名函数,该表达式同以上函数
lambda:beginman
上面的只是简单的用lambda创建一个函数对象并没有保存它也没有调用它时刻会被回收了。这里我们保存并调用bar lambda:beginman
print bar() #beginman
从上面几个例子中可易理解Python lambda语法lambda [arg1[,arg2,arg3....argN]]:expression
lambda语句中冒号前是参数可以有多个用逗号隔开冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象。print lambda:beginman #function lambda at 0x00B00A30 2、无参数 如果没有参数则lambda冒号前面就没有如以上例子。 3、有参数
def add(x,y):return xy
add2 lambda x,y:xy
print add2(1,2) #3def sum(x,y10):return xy
sum2 lambda x,y10:xy
print sum2(1) #11
print sum2(1,100) #101 二、lambda与def 上面的例子中可知lambda函数只是创建简单的函数对象是一个函数的单行版本但是这种语句由于性能的原因调用的时候绕过函数的栈分配。python lambda还有哪些和def不一样呢 def与lambda的区别 : 它们的主要不同点是python def 是语句而python lambda是表达式 理解这点对你了解它们很重要。 使用lambda函数还有一些注意事项 lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。 lambda 函数不能包含命令包含的表达式不能超过一个。 1 、python lambda会创建一个函数对象但不会把这个函数对象赋给一个标识符而def则会把函数对象赋值给一个变量。 def foo():return foo()foo
function foo at 0x011A34F0 2、python lambda它只是一个表达式而def则是一个语句。lambda表达式运行起来像一个函数当被调用时创建一个框架对象。 三、lambda函数的用途 个人认为有以下 1、对于单行函数使用lambda可以省去定义函数的过程让代码更加精简。 2、在非多次调用的函数的情况下lambda表达式即用既得提高性能 注意如果for..in..if能做的最好不要选择lambda 四、参考 http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2010/04/30/python-cookbook-lambda.html http://www.cnblogs.com/wanpython/archive/2010/11/01/1865919.html lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。list(filter(lambda x:True if x % 3 0 else False, range(100)))
如上所示使用lambda表达式定义了一个匿名函数用于筛选100以内的3的倍数并生成一个列表。def make_repeat(n):return lambda s : s * n
当然lambda也可以嵌套在一个函数内使用如上函数中嵌套了一个lambda表达式。double make_repeat(2)
double
function make_repeat.locals.lambda at 0x0000000003A01D90
然后要使用的时候可以用一个变量来接收显示double变量double变量是一个函数并且需要一个参数参见lambda表达式需要一个s参数。print(double(8))
16 最后调用double变量并且传入参数 8 得到返回值16。因为前面传入的n的值为 2 故 2 * 8 得到16。 内置BIF介绍 filter()简单的理解为过滤器需要两个参数function和一个序列字符串、列表、元组都是序列过滤器会依次将序列的值传入function中 如果返回True的话将其重新生成一个列表返回。 list(filter(lambda x:True if x % 3 0 else False, range(100)))
[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99] values [1, 2, -3, -, 4, N/A, 5]
def is_int(val):try:x int(val)return Trueexcept ValueError:return False
ivals list(filter(is_int, values))
print(ivals)filter() 函数创建了一个迭代器因此如果你想得到一个列表的话就得像示例那样使. 用 list() 去转换。 zip()字面意思理解就是zip打包可以将多个序列进行打包它会将序列拆分然后把第一个序列和第二个序列的元素依次组成元组2个一组组合成列表。 不过要注意的是这是以最短序列来组合的就是说如果一个序列比较长一个比较短的话组合只会进行到断序列的最后一个元素多余的部分会被抛弃。 str1 abcdestr2 abcdefglist(zip(str1, str2))
[(a, a), (b, b), (c, c), (d, d), (e, e)]map()映射用法和filter()类似也是将序列放入函数进行运算但是不论运算结果为什么map()都将忠实反馈这是map()和filter()的主要区别。请注意filter()和map()中的function都必要有一个返回值。 list(map(lambda x:True if x % 3 0 else False, range(100)))
[True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True]我比较认同电影《教父》里的人生观 第一步要努力实现自我价值第二步要全力照顾好家人第三步要尽可能帮助善良的人第四步为族群发声第五步为国家争荣誉。 事实上作为男人前两步成功人生已算得上圆满做到第三步堪称伟大而随意颠倒次序的那些人一般不值得信任。 f lambda x,y,z : xyz
print f(1,2,3)
g lambda x,y2,z3 : xyz
print g(1,z4,y5)
#lambda表达式常用来编写跳转表jump table就是行为的列表或字典。例如
L [(lambda x: x**2), (lambda x: x**3), (lambda x: x**4)]
print L[0](2),L[1](2),L[2](2) D {f1:(lambda: 23), f2:(lambda: 2*3), f3:(lambda: 2**3)}
print D[f1](),D[f2](),D[f3]()
#3lambda表达式可以嵌套使用但是从可读性的角度来说应尽量避免使用嵌套的lambda表达式。
#4map函数可以在序列中映射函数进行操作。例如
def inc(x): return x10 L [1,2,3,4]
print map(inc,L) print map((lambda x: x10),L) #5列表解析可以实现map函数同样的功能而且往往比map要快。例如
print [x**2 for x in range(10)]
print map((lambda x: x**2), range(10))
#6列表解析比map更强大。例如
print [xy for x in range(5) if x%2 0 for y in range(10) if y%2 1]
#7生成器函数就像一般的函数但它们被用作实现迭代协议因此生成器函数只能在迭代语境中出现。例如
def gensquares(N): for i in range(N): yield i**2
for i in gensquares(5): print i,
#8所有的迭代内容包括for循环、map调用、列表解析等等将会自动调用iter函数来看看是不是支持了迭代协议。
#9生成器表达式就像列表解析一样但它们是扩在圆括号()中而不是方括号[]中。例如
for num in (x**2 for x in range(5)): print num,
#10列表解析比for循环具有更好的性能。尽管如此在编写Python代码时性能不应该是最优先考虑的。
#11没有return语句时函数将返回None对象。
#12函数设计的概念#耦合性只有在真正必要的情况下才使用全局变量
#耦合性不要改变可变类型的参数除非调用者希望这样做
#耦合性避免直接改变另一个文件模块中的变量
#聚合性每一个函数都应有一个单一的、统一的目标
#13最后给个默认参数和可变参数的例子def saver(x[]): x.append(1) print x saver([2]) saver() saver() saver()
