【Class 18】python 匿名函数 lambda表达式
lambda表达式
lambda 参数一，参数二：表达式
实例一：
def add(x, y):
return x+y
print(add(1, 2))
#匿名函数
f = lambda x,y: x+y
print( f(1,2) )
输出结果：
3
3
python 三元表达式
x if x > y else y
# x > y ? x : y
x = 1
y = 3
r = x if x > y else y
print(r)
map(fucn, list) 将list中每个元素都传入func，将结果以list返回
实例一：
# 求一个数组内每个数字的平方
list_x = [1,2,3,4,5,6,7]
def square(x):
return x * x
# for x in list_x:
# square(x)
r = map(square, list_x)
print( list(r) )
实例二：
# 求一个数组内每个数字的平方
list_x = [1,2,3,4,5,6,7]
r = map(lambda x:x*x, list_x)
print(list(r))
实例三：
# 求一个数组内每个数字的平方
list_x = [1,2,3,4,5,6,7]
list_y = [1,2,3,4,5,6,7]
r = map(lambda x , y : x * x + y, list_x,list_y)
print(list(r))
输出结果：
[2, 6, 12, 20, 30, 42, 56]
## map 的输出结果，取决于 后面集合中较少的那一个
# 求一个数组内每个数字的平方
list_x = [1,2,3,4]
list_y = [1,2,3,4,5,6,7]
r = map(lambda x , y : x * x + y, list_x,list_y)
print(list(r))
输出结果：
[2, 6, 12, 20]
reduce(func, list) 连续计算
每次运行结果，都会作为下一次运行的参数，参与计算
reduce( lambda x,y:x+y, list_x , 初始值)
from functools import reduce
list_x = [1,2,3,4,5,6,7]
# 连续计算，连续调用 lambda
# 初始时： 先从列表取 1，2 ，赋值x=1,y=2, 结果 3
# 第二次： 将上次运行结果3 赋值x, 从列表取3 赋值y， 结果 6
# 第三次： 将上次运行结果6 赋值x, 从列表取4 赋值y， 结果 10
# 第四次： 将上次运行结果10 赋值x, 从列表取5 赋值y， 结果 15
# 第五次： 将上次运行结果15 赋值x, 从列表取6 赋值y， 结果 21
# 第六次： 将上次运行结果21 赋值x, 从列表取7 赋值y， 结果 28
r = reduce( lambda x,y:x+y, list_x )
print( r )
输出结果：
28
filter(func, list) 通过判断 func返回的真假来判断 x 是否要保留在某集合中
list_x = [1,2,3,4,5,6,7]
# 将list 中所有偶数 都剔除
# 如果 x % 2 是真，则返回True, 将x保留在集合中， 如果返回False，则从集合中舍弃x
r = filter( lambda x : True if x % 2 else False, list_x )
print( list(r) )
输出结果：
[1, 3, 5, 7]
装饰器： 注解
#装饰器结构
def decorator(func):
def wrapper():
print(time.time())
func()
return wrapper
当有函数需要添加装饰器的时候，使用 @decorator 即可
@decorator
def f3():
#装饰器
import time
def f1():
print(time.time())
print('This is f1 function')
def f2():
print('This is f2 function')
# 如果有很多类似f1,f2的函数都需要新增一个打印时间，不可能所有函数都去改
def print_current_time(func):
print(time.time())
func()
print_current_time(f1)
print_current_time(f2)
打印结果：
1550904894.0954685
1550904894.0954685
This is f1 function
1550904894.09644
This is f2 function
=================================================
改进版本，使用装饰器来实现上述功能
import time
def f2():
print('This is f2 function')
# 装饰器结构
def decorator(func):
def wrapper():
print(time.time())
func()
return wrapper
f = decorator(f2)
f()
print("-----装饰器的好处-----")
@decorator
def f3():
print('This is f3 function')
f3()
输出结果：
1550905474.7415645
This is f2 function
-----装饰器的好处-----
1550905474.7415645
This is f3 function
实例二：
import time
# 装饰器结构
def decorator(func):
def wrapper(*args):
print(time.time())
func()
return wrapper
def f2():
print('This is f2 function')
@decorator
def f3():
print('This is f3 function')
f2()
print("-----装饰器的好处-----")
f3()
输出结果：
This is f2 function
-----装饰器的好处-----
1550905938.4208028
This is f3 function
带参数的装饰器： 利用可变参数来解决不同函数参数不一样的问题
import time
# 装饰器结构
def decorator(func):
def wrapper(*args):
print(time.time())
func(*args)
return wrapper
@decorator
def f2(a):
print('This is f2 function'+a)
@decorator
def f3(b, c):
print('This is f3 function'+b + c)
f2("一个参数")
f3("第一个参数","第二个参数")
输出结果：
PS C:\Users\Administrator\Desktop\tmp\tmp2> python .\c13.py
1550906121.4243588
This is f2 function一个参数
1550906121.4253302
This is f3 function第一个参数第二个参数
带 关键字 **keyword 的装饰器
import time
# 带关键字参数的，装饰器结构
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kw):
print(time.time())
func(*args, **kw)
return wrapper
@decorator
def f3(b, c, **kw):
print('This is f3 function'+b + c)
print(kw)
f3("第一个参数","第二个参数", key1=1, key2=2,key3='abc')
执行结果：
PS C:\Users\Administrator\Desktop\tmp\tmp2> python .\c13.py
1550906412.727659
This is f3 function第一个参数第二个参数
{'key1': 1, 'key2': 2, 'key3': 'abc'}
tips:
在一些不知道参数的抽象函数中，可以使用 *args, **kw 来替代所有参数
*args是非关键字参数，用于元组tuple，**kw是关键字参数，用于字典dict