Python知识点:lambda, map, filter

简介: 通过示例介绍Python中的lambda,map,filter 函数的使用方法。 lambdalambda 操作符(或 lambda函数)通常用来创建小巧的,一次性的匿名函数对象。它的基本语法如下: lambda arguments : expression lambda操作符可以有任意数量的参数,但是它只能有一个表达式,且不能包含任何语句,返回一个可以赋值给任何变量的函数对象。

通过示例介绍Python中的lambda,map,filter 函数的使用方法。
QQ_20190314094928

lambda
lambda 操作符(或 lambda函数)通常用来创建小巧的,一次性的匿名函数对象。它的基本语法如下:

lambda arguments : expression
AI 代码解读

lambda操作符可以有任意数量的参数,但是它只能有一个表达式,且不能包含任何语句,返回一个可以赋值给任何变量的函数对象。

下面通过一个例子来理解一下。首先看看一个Python函数:

def add(x, y):
    return x+y

# call the function
add(1, 2)  # Output: 3
AI 代码解读

上述函数名为add, 它需要两个参数x和y,并返回它们的和。
接下来,我们把上面的函数变成一个lambda函数

add = lambda x, y : x + y

print(add(1,2))  # Output: 3
AI 代码解读

在lambda x, y : x + y中,x和y是函数的参数,x+y是表达式,它被执行并返回结果。

lambda x, y : x + y返回的是一个函数对象,它可以被赋值给任何变量。在本例中函数对象被赋值给了add变量。如果我们查看add的type,可以看到它是一个function

type(add)  # Output: function
AI 代码解读

绝大多数lambda函数作为一个参数传给一个需要函数对象为参数的函数,比如map,reduce,filter等函数。

**map
map的基本语法如下:**

map(function_object, iterable1, iterable2, ...)
AI 代码解读

map函数需要一个函数对象和任意数量的iterables,如list,dictionary等。它为序列中的每个元素执行function_object,并返回由函数对象修改的元素组成的列表。
示例如下:

def add2(x):
    return x+2

map(add2, [1,2,3,4])  # Output: [3,4,5,6]
AI 代码解读

在上面的例子中,map对list中的每个元素1,2,3,4执行add2函数并返回[3,4,5,6]
接着看看如何用map和lambda重写上面的代码:

map(lambda x: x+2, [1,2,3,4])  #Output: [3,4,5,6]
AI 代码解读

仅仅一行即可搞定!

使用map和lambda迭代dictionary:

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]
  
map(lambda x : x['name'], dict_a) # Output: ['python', 'java']
  
map(lambda x : x['points']*10,  dict_a) # Output: [100, 80]

map(lambda x : x['name'] == "python", dict_a) # Output: [True, False]
AI 代码解读

以上代码中,dict_a中的每个dict作为参数传递给lambda函数。lambda函数表达式作用于每个dict的结果作为输出。

map函数作用于多个iterables

list_a = [1, 2, 3]
list_b = [10, 20, 30]
  
map(lambda x, y: x + y, list_a, list_b) # Output: [11, 22, 33]
AI 代码解读

这里,list_a和list_b的第i个元素作为参数传递给lambda函数。

Python3中,map函数返回一个惰性计算(lazily evaluated)的迭代器(iterator)或map对象。就像zip函数是惰性计算那样。
我们不能通过index访问map对象的元素,也不能使用len()得到它的长度。
但我们可以强制转换map对象为list:

map_output = map(lambda x: x*2, [1, 2, 3, 4])
print(map_output) # Output: map object: 



list_map_output = list(map_output)

print(list_map_output) # Output: [2, 4, 6, 8]
AI 代码解读

filter
filter的基本语法如下:

filter(function_object, iterable)
filter函数需要两个参数,function_object返回一个布尔值(boolean),对iterable的每一个元素调用function_object,filter只返回满足function_object为True的元素。

和map函数一样,filter函数也返回一个list,但与map函数不同的是,filter函数只能有一个iterable作为输入。
示例:
返回偶数:

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filter(lambda x : x % 2 == 0, a) # Output: [2, 4, 6]
AI 代码解读

过滤dicts的list:

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]

filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a)
# Output: [{'name': 'python', 'points': 10}]
AI 代码解读

和map一样,filter函数在Python3中返回一个惰性计算的filter对象或迭代器。我们不能通过index访问filter对象的元素,也不能使用len()得到它的长度。

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

filter_obj = filter(lambda x: x % 2 == 0, list_a) # filter object 

even_num = list(filter_obj) # Converts the filer obj to a list

print(even_num) # Output: [2, 4]
AI 代码解读

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