Python学习笔记：lambda表达式与函数式编程

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Python学习笔记：lambda表达式与函数式编程

2022-04-27 03:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

1，lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，以后是一个表达式。lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在Python语法不允许def出现的地方。作为表达式，lambda返回一个值（即一个新的函数）。lambda用来编写简单的函数，而def用来处理更强大的任务。

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f = lambda x,y,z : x+y+z print f(1,2,3) g = lambda x,y=2,z=3 : x+y+z print g(1,z=4,y=5)

输出结果为：

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6 10

2，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：

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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: 2+3), 'f2':(lambda: 2*3), 'f3':(lambda: 2**3)} print D['f1'](),D['f2'](),D['f3']()

输出结果为：

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4 8 16 5 6 8

3，lambda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。

4，map函数可以在序列中映射函数进行操作。例如：

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def inc(x): return x+10 L = [1,2,3,4] print map(inc,L) print map((lambda x: x+10),L)

输出结果为：

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[11, 12, 13, 14] [11, 12, 13, 14]

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：

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print [x**2 for x in range(10)] print map((lambda x: x**2), range(10))

输出结果为：

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[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

6，列表解析比map更强大。例如：

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print [x+y for x in range(5) if x%2 == 0 for y in range(10) if y%2 ==1]

输出结果为：

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[1, 3, 5, 7, 9, 3, 5, 7, 9, 11, 5, 7, 9, 11, 13]

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：

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def gensquares(N): for i in range(N): yield i**2 for i in gensquares(5): print i,

输出结果为：

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0 1 4 9 16

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：

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for num in (x**2 for x in range(5)): print num,

输出结果为：

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0 1 4 9 16

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：

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def saver(x=[]): x.append(1) print x saver([2]) saver() saver() saver()

输出结果为：

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[2, 1] [1] [1, 1] [1, 1, 1]

原文地址http://www.bieryun.com/748.html

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