1.lambda的用法 sum = lambda arg1,arg2:arg1+arg2 sum(10,20) --->30 | | 实际上是def sum(arg1,arg2) return arg1+arg2 2.reduce的用法 l = [1,2,3,4,5] print(reduce(lambda x,y:x+y,l,10))   //lambda上面有用法,第二的参数是l的数组,第三个为x的起始值 -->25 3.filter的用法    过滤器 l = [100,20,24,50…

1.map(function,sequence) 对sequence 中的item依次执行function(item), 见执行结果组成一个List返回 例如: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def add100(x): return x+100 hh = [10,11,12] print(map(add100,hh)) def abc(a,b,c): return a*1000+b*100+c list1 = [11,22,33] list…

lambda 可以这样认为,lambda作为一个表达式 非常容易理解,在这里lambda简化了函数定义的书写形式.是代码更为简洁,但是使用函数的定义方式更为直观,易理解. #定义函数:普通方式 def add1(a,b,c): return a +b+c print(add1(1,2,3)) #定义函数(lambda表达式 f= lambda a,b,c : a+b+c print(f(1,2,3)) #lambda 存在的意义就是对简单函数的简介表示 #map 就是遍历每个参数,函数可以在序列…

python中有一些非常有趣的函数,面试的时候可能会遇到.今天也来总结一下,不过该类的网上资料也相当多,也没多少干货,只是习惯性将一些容易遗忘的功能进行整理. lambda 为关键字.filter,map,reduce为内置函数. lambda:实现python中单行最小函数. g = lambda x: x * 2 #相当于 def g(x): return x*2 filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行…

python中有一些非常有趣的函数,面试的时候可能会遇到.今天也来总结一下,不过该类的网上资料也相当多,也没多少干货,只是习惯性将一些容易遗忘的功能进行整理. lambda 为关键字.filter,map,reduce为内置函数. lambda:实现python中单行最小函数. g = lambda x: x * 2 #相当于 def g(x): return x*2 filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行…

1.1函数式编程 面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数 能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量 以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri…

filter用法 filter(func,seq) 将seq的元素逐一代入func,通过func的返回值来判断是保留还是过滤 >>> def foo(x): return x>3 >>> filter(foo,range(6)) [4, 5] >>> filter(lambda x:x>3,range(6))[4, 5] #注意只需要写函数名,不带参数 map用法map(func/lambda,seq) 通过函数对队列中的每个元素进行操作,…

  函数的返回值: 函数一旦执行到   return,函数就会结束,并会返回return 后面的值,如果不使用显式使用return返回,会默认返回None . return None可以简写为   return. def my_add(x,y): z=x+y return z print(my_add(1,2))##打印的是返回值 def my_add_none(x,y): z=x+y print(my_add_none(1,2)) 上述代码结果: 3 None 可以通过返回列表.元组等多元素形…

1. lambda: Python 支持用lambda对简单的功能定义“行内函数” 2.map() : 3.reduce() : 4.filter() : map() ,reduce() , filter()循环速度比Python内置的for , while 循环要快的多,所以在可以使用这些函数的时间尽量不去使用列表解析:…

Python内建了map()/reduce()/filter()函数. map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. reduce()把一个函数作用在一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) filter()函数用于过滤序列,接收…