1、lambda函数
lambda只是一个表达式,不需要def标准形式定义。因此只能写一些较为简单的函数表达式。
lambda函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表以外的或全局命名空间里的参数。
语法:lambda[参数1[,参数2,参数3...,参数n]]:表达式
例:
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))
输出结果:
相加后的值为 : 30
相加后的值为 : 40
2、map函数
map函数会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
语法:map(function,iterable,...)
其中:function----------->函数
iterable------------>一个或多个序列
例:
print map(lambda x: x % 2, range(7))
输出结果:
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
3、filter函数
filter函数时用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。
语法:filter(function,iterable)
例:打印出1-100之间平方根为整数的数字
import math
print(list(filter(lambda x:math.sqrt(x)%1==0,range(1,101))))
输出结果:
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
4、reduce函数
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。在引用reduce函数的时候,需要先导入functools模块。
函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。
语法:reduce(function,iterable[,initializer])
其中:function--------函数
iterable-------可迭代对象
initializer---------初始函数
例:
from functools import reduce
def add(x,y):
return x + y
print (reduce(add, range(1, 101)))
输出结果:
5050