列表推导式
列表推导式是一种简洁且强大的方式来创建列表。它允许你在一行代码中生成新的列表，而不需要使用循环。
基本语法
new_list = [expression for item in iterable if condition]
expression：对每个元素进行的操作。item：迭代中的当前元素。iterable：可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。condition：可选的条件表达式，用于过滤元素。
示例1：基本用法
假设我们有一个整数列表，我们想创建一个新的列表，其中包含原列表中所有偶数的平方。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 使用列表推导式生成新列表
squared_evens = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(squared_evens) # 输出: [4, 16, 36, 64, 100]
示例2：嵌套列表推导式
假设我们有一个二维列表，我们想将其展平成一维列表。
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
# 使用嵌套列表推导式展平矩阵
flattened = [num for row in matrix for num in row]
print(flattened) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Lambda函数
Lambda函数是一种匿名函数，通常用于简单的操作。它们可以在需要时定义，并且可以作为参数传递给其他函数。
基本语法
lambda arguments: expression
arguments：函数的参数。expression：单个表达式，其结果是函数的返回值。
示例1：基本用法
假设我们有一个列表，我们想按每个元素的长度对其进行排序。
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
# 使用lambda函数按单词长度排序
sorted_words = sorted(words, key=lambda word: len(word))
print(sorted_words) # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']
示例2：结合map和filter
假设我们有一个整数列表，我们想创建一个新的列表，其中包含原列表中所有偶数的平方。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 使用filter和map结合lambda函数
even_squares = list(map(lambda x: x**2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))
print(even_squares) # 输出: [4, 16, 36, 64, 100]
综合示例：列表推导式与Lambda函数的结合
假设我们有一个包含字典的列表，每个字典表示一个学生的信息。我们想创建一个新的列表，其中包含每个学生的姓名和他们的平均成绩。
students = [
{
"name": "Alice", "grades": [85, 90, 92]},
{
"name": "Bob", "grades": [78, 82, 80]},
{
"name": "Charlie", "grades": [95, 98, 97]}
]
# 使用列表推导式和lambda函数
student_averages = [
{
"name": student["name"], "average": sum(student["grades"]) / len(student["grades"])}
for student in students
]
print(student_averages)
# 输出:
# [
# {'name': 'Alice', 'average': 89.0},
# {'name': 'Bob', 'average': 80.0},
# {'name': 'Charlie', 'average': 96.66666666666667}
# ]
总结
通过以上示例，我们可以看到列表推导式和lambda函数在Python编程中的强大和灵活性。列表推导式使我们能够以简洁的方式创建和处理列表，而lambda函数则为我们提供了定义简单函数的便捷方法。这些工具在数据处理和功能实现中非常有用。
希望这个详细示例和吸引人的题目能帮助你更好地理解和应用这些Python特性！
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