python匿名函数&高阶函数map reduce filter

lambda匿名函数：

特征：

•  没有函数名，没有括号
• 只能实现简单的表达式计算或函数调用
• 函数体中不能使用return if while for in，可以使用 if实现的三目运算

格式：

lambda 形参1 形参2 : 单行表达式或函数调用

使用场景：

不能实现复杂功能，在使用时一般会用于实现一些简单的，一次性使用的场景

python中一切都是对象，每个对象都有内存地址，都会有一个引用，通过这个引用就可以找到对象并使用它

func = lambda x: x+2
print(func)
print(func(2))

lambda默认返回的是表达式的计算结果，不需要添加return

func = lambda m, n: m if m > n else n
print(func)
print(func(10, 2))
print(func(0, 2))

map

map() 根据提供的函数对指定序列进行映射

对参数列表中的每一项执行某个函数并返回每一项的执行结果

list = [2, 4, 6, 8]


# map需要利用这个函数计算每一个元素的映射值，因为该函数有且只能有一个参数
def func(x):
    return x + 1


res = map(func, list)
for i in res:
    print(i)

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利用lambda代替函数传参

list = [2, 4, 6, 8]


def func(x):
    return x + 1


res_list = map(lambda n : n + 1, list)
for i in res_list:
    print(i)

map实现原理

list = [2, 4, 6, 8]


def func(x):
    return x + 1


def my_map(func, list):
    new_list = []
    for i in list:
        n = func(i)
        new_list.append(n)

    return new_list


res_list = my_map(lambda n: n + 1, list)
print(res_list)

reduce：

reduce函数对参数序列中的元素进行累计（求和 拼接）

import functools


list = [1, 2, 3, 4, 5]


def func(a,b):
    return a + b


res = functools.reduce(func, list)
print(res)

使用lambda作为reduce参数

import functools


list = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
res = functools.reduce(lambda a, b: a + b, list)
print(res)

filter 过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个filter对象，如果要转换为列表，可以使用list()

接受两个参数，函数和序列，序列中每个元素传递给函数，返回过滤为true的元素

mylist = ['1212', '  ', 'hi', '312', 'abc12', '123abc']


res = filter(lambda s: s.isdigit(), mylist)
print(res)

for s in list(res):
    print(s)

sort排序字典：

默认sort是不能对字典进行比较排序的，但可以通过key指定排序方式

my_list = [
    {
        'id': 1,
        'name': 'jack',
        'age': 12
    },
    {
        'id': 3,
        'name': 'rose',
        'age': 20
    },
    {
        'id': 2,
        'name': 'jerry',
        'age': 18
    }
]

my_list.sort(key=lambda x: x['id'])
print(my_list)