[Python知识库]Python基础（五）——匿名函数

一.什么是匿名函数

顾名思义，没有名字。适用于简单的业务逻辑

二.匿名函数的声明

使用lambda声明

变量 = lambda 参数 : 逻辑代码

#调用
变量(参数)

三.三目运算

表达式1 if 条件 else 表达式2

如果条件成立，表达式1就作为整个表达式的结果，反之，表达式二为整个表达式的结果。

四.匿名函数使用方式

4.1 lanbda与三目运算的结合使用

compare = lanbda x,y :x if x>y else y

#调用
compare(8,9)

4.2 给def函数中的lambda传参

def 函数无参数

def main():
	return lambda x : True if x==10 else False

#传参
main()(10)

def 有参数

def main(num1,num2,num3):
	return lambda x : x+num1+num2+num3
#调用
total = main(10,20,30)(40)

4.3 匿名函数传入def函数

str_list = ['Python基础', 'Java基础', 'Python爬虫', 'Java Web', ]

def main(keys, func):
    result_list = []
    for result in keys:
        if func(result):
            result_list.append(result)
    return result_list

condition = lambda x: True if 'Python' in x else False
# 调用
print(main(str_list, condition))

五.与匿名函数结合的常用函数

5.1 map(function,sequence)

data = [1,2,3,4]
#def函数 +map
def func(n):
    return n+1  
print(list(map(func,data)))
#lambda + map
print(list(map(lambda n : n+1,data)))

• 参数顺序：方法/表达式，可迭代对象
• 对可迭代对象中每个数据进行函数规定的操作
• 返回的结果是迭代器，用list转一下在调用
• 函数为传统函数调用时不要加()

5.2reduce(function,sequence)

引入：from functools import reduce

from functools import reduce

data = [1, 2, 3, 4]
def func(x, y):
    return x + y
print(reduce(func,data))
print(reduce(lambda x, y: x + y, data))

• 参数顺序：方法/表达式，可迭代对象
• 每次取两个数进行运算，可迭代对象中数据越来越少

5.3sorted(iterable,key=None,reverse=False)

data = {'李彤':480, '苏丹':520,'王梅':340, '赵夏伟':555 }

print(sorted(data.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True))

• 对可迭代对象进行排序，不影响原数据
• 返回的排序是列表嵌套元组，可用dict()转回字典
• iterable：可迭代数据类型列表，字典
• key:是否基于某一个元素排序
• reverse：是否反转，默认false升序，反之降序
• 如果基于的条件不是一个，key=lambda d: (d[0],d[1])

5.4filter(function,sequence)

data = [1, 2, 3, 4]
print(list(filter(lambda x : x>2,data)))

• 参数顺序：方法/表达式，可迭代对象
• 根据条件过滤
• 函数返回类型需要为布尔
• filter返回的结果为迭代器，转list调用