当前位置:
首页 > Python基础教程 >
-
python 之 匿名函数
5.14 匿名函数
lambda x , y : x+y
1 匿名的目的就是要没有名字,给匿名函数赋给一个名字是没有意义的
2 匿名函数的参数规则、作用域关系与有名函数是一样的
3 匿名函数的函数体通常应该是 一个表达式,该表达式必须要有一个返回值
f=lambda x,n:x ** n print(f(2,3))
lambda匿名函数的应用:**max,min,sorted,map,reduce,filter**
求工资最高的人: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])
求工资最低的人: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']))
把薪资字典,按照薪资的高低排序sort
salaries={ 'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } alaries=sorted(salaries) # 默认按照字典的键排序 print(salaries) # salaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x]) #默认是升序排 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, 循环让每个元素执行函数,将每个函数执行的结果保存到新的列表中
v1 = [11,22,33,44] result = map(lambda x:x+100,v1) # 第一个参数为执行的函数,第二个参数为可迭代元素. 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 , 对参数序列中元素进行累积.
import functools v1 = ['wo','hao','e'] def func(x,y): return x+y result = functools.reduce(func,v1) print(result) # wohaoe result = functools.reduce(lambda x,y:x+y,v1) print(result) # wohaoe from functools import reduce l=['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 , 按条件筛选.
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 False result = filter(func,v1) print(list(result)) # [11,22,33,44] # 简化做法 result = filter(lambda x: True if type(x) == int else False ,v1) print(list(result)) # 极简做法 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']
栏目列表
最新更新
nodejs爬虫
Python正则表达式完全指南
爬取豆瓣Top250图书数据
shp 地图文件批量添加字段
爬虫小试牛刀(爬取学校通知公告)
【python基础】函数-初识函数
【python基础】函数-返回值
HTTP请求:requests模块基础使用必知必会
Python初学者友好丨详解参数传递类型
如何有效管理爬虫流量?
SQL SERVER中递归
2个场景实例讲解GaussDB(DWS)基表统计信息估
常用的 SQL Server 关键字及其含义
动手分析SQL Server中的事务中使用的锁
openGauss内核分析:SQL by pass & 经典执行
一招教你如何高效批量导入与更新数据
天天写SQL,这些神奇的特性你知道吗?
openGauss内核分析:执行计划生成
[IM002]Navicat ODBC驱动器管理器 未发现数据
初入Sql Server 之 存储过程的简单使用
这是目前我见过最好的跨域解决方案!
减少回流与重绘
减少回流与重绘
如何使用KrpanoToolJS在浏览器切图
performance.now() 与 Date.now() 对比
一款纯 JS 实现的轻量化图片编辑器
关于开发 VS Code 插件遇到的 workbench.scm.
前端设计模式——观察者模式
前端设计模式——中介者模式
创建型-原型模式