目录
匿名函数
1 匿名函数的定义
python中使用lambda定义的函数即为匿名函数,它定义时没有自己的名字
# 1、def用于定义有名函数
# func=函数的内存地址
def func(x,y):
return x+y
print(func)
# 2、lamdab用于定义匿名函数
# 定义匿名函数,下面一行代码即为匿名函数的内存地址
lambda x,y:x+y
2 定义匿名函数的格式
lambda 参数1,参数2:表达式返回值
3 匿名函数的调用
# 方式一：
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)
# 方式二：
func=lambda x,y:x+y
res=func(1,2)
print(res)
以上两种方式都可以调用匿名函数,但是匿名函数基本不会这样使用
匿名一般用于临时调用一次的场景：
更多的是将匿名与其他函数配合使用
4匿名函数使用实例
4.1 分析过程
salaries={
'siry':3000,
'tom':7000,
'lili':10000,
'jack':2000
}
# 需求1：找出薪资最高的那个人=》lili
# max函数可以传入可迭代对象,得到最大值
res=max([3,200,11,300,399])
print(res)
# 直接对字典使用会发现比较的是key大小,而不是value
res=max(salaries)
print(res)
4.2 max,min配合匿名函数使用
salaries={
'siry':3000,
'tom':7000,
'lili':10000,
'jack':2000
}
# 迭代出的内容 比较的值
# 'siry' 3000
# 'tom' 7000
# 'lili' 10000
# 'jack' 2000
# ========================max的应用
# 不使用匿名函数
def func(k):
return salaries[k]
res=max(salaries,key=func) # 返回值=func('siry')
print(res)
# 使用匿名函数
res=max(salaries,key=lambda k:salaries[k])
print(res)
# ========================min的应用
res=min(salaries,key=lambda k:salaries[k])
print(res)
4.3 sorted配合匿名函数使用
# ========================sorted排序
salaries={
'siry':3000,
'tom':7000,
'lili':10000,
'jack':2000
}
res=sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True)
print(res)
4.4 map配合匿名函数使用
# ========================map的应用(映射)
l=['alex','lxx','wxx','薛贤妻']
new_l=(name+'_dsb' for name in l)
print(new_l)
res=map(lambda name:name+'_dsb',l)
print(res) # 生成器
4.5 filter配合匿名函数使用
# ========================filter的应用（过滤筛选）
l=['alex_sb','lxx_sb','wxx','薛贤妻']
res=(name for name in l if name.endswith('sb'))
print(res)
res=filter(lambda name:name.endswith('sb'),l)
print(res)
4.6 reduce配合匿名函数使用
# ========================reduce的应用
from functools import reduce # python 3中需导入,python2可以直接使用reduce()
res=reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3],10) # 可以设定初始值:10
print(res)
# 16
res=reduce(lambda x,y:x+y,['a','b','c'])
print(res)
# abc