Lambder笔记

记录Lambda语法(λ ，匿名函数)以及三个Python常见内置函数

---

形如：y=f(x)=x*x

使用lambda语法将对一个变量的运算抽象出来，如同f()，或是数学中的函数、关系、映射

f = lambda x : x + 1
f(1) = 2
lambda x : x + 1(1) = 2

filter()、map()、reduce()

• filter() 函数用于过滤序列，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。
  
  filter(function, iterable)
  
  该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
  
  Pyhton2.7 返回列表，Python3.x 返回迭代器对象。

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(newlist)
foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
[18, 9, 24, 12, 27]

• map() 根据提供的函数对指定序列做映射。
  
  map(function, iterable, ...)
  
  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。
  
  Pyhton2.7 返回列表，Python3.x 返回迭代器对象。

def square(x) :            # 计算平方数
    return x ** 2
map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]

• reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
  
  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。
  
  reduce(function, iterable[, initializer])

def add(x, y) :            # 两数相加
    return x + y
reduce(add, [1,2,3,4,5])   # 计算列表和：1+2+3+4+5
15
reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
15

---

总结：

lambda 定义了一个匿名函数

lambda 并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁。

如果可以使用for...in...if来完成的，坚决不用lambda。

如果使用lambda，lambda内不要包含循环，如果有，我宁愿定义函数来完成，使代码获得可重用性和更好的可读性。

lambda 是为了减少单行函数的定义而存在的。

---

参考：

https://www.zhihu.com/question/20125256

https://www.cnblogs.com/evening/archive/2012/03/29/2423554.html

https://www.runoob.com/python/python-func-reduce.html