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lambda函数一般是在函数式编程中使用的。通常学习的C/C++/Java等等都是过程式编程,所以不常接触lambda函数。 其实这货在C++中已经有所运用了,如果对stl的迭代器比较熟悉的话,就会知道里头的foreach等函数,需要给一个函数,这对于C/C++这种古老的语言来说比较痛苦,一般是在主函数外再写一个函数,然后传入函数指针,看起来非常不直观。boosts用一些特殊的语法技巧实现了C++的lambda。 举个栗子,对于这样一个list L,求L中大于3的元素集合 L = [1, 2, 3, 4, 5] 对于过程式编程,通常会这么写L3 = []for i in L:if i 3:L3.append(i) 而对于函数式变成,只需要给filter函数一个判断函数就行了 def greater_than_3(x): return x 3 L3 = filter(greater_than_3, L) 由于这个判断函数非常简单,用def写起来太累赘了,所以用lambda来实现就非常简洁、易懂 L3 = filter(lambda x: x 3, L) 这是个很简单的例子,可以看出lambda的好处。lambda函数更常用在map和reduce两个函数中。 当然,lambda函数也不见得都好,它也可以被用得很复杂,比如这个问题 的答案,可以用python这样一句解决,这个lambda函数看起来那的确是挺辛苦的。
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python中的函数,大多需要配置参数,以下是几种函数的参数类型:
1.必备参数:以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。
def tplink(a,b):
c=a+b+b
return c
tplink(4,2)
2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致,因为python解析器会在调用函数时,用参数名匹配参数值。
def tplink(age1,age2):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age2=4,age1=2)
3.默认参数:默认某个参数的取值
def tplink(age1,age2=5):
ageall=age1+age2+age2
return ageall
tplink(age1=4)
4.不定长参数:在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况,可以用不定长参数进行解决,具体操作是在参数名前用*。
但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。
*args、**kwargs的定义:
这两个都是python中的不定长参数,又称为可变参数。
*args 表示任何多个无名参数,它是一个 tuple ;
**kwargs 表示关键字参数,它是一个dict。
同时使用 * args和 ** kwargs 时,必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。
函数在调用时,会根据顺序,看是否放进 *args 或者 **kwargs中。
具体可根据实际情况使用,可以 更方便灵活的接收信息。
Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。
它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。
你这是return了一个闭包函数,这个函数接收一个参数x,返回x+n的值。n是外层函数make_fun的参数。
f = make_fun(15)
调用make_fun函数,返回lambda函数
f(5),调用lambda函数,返回x+n=5+15=20
print输出20。