1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
|
1.函数式编程
#例如：一个整数列表，要求按照列表中元素的绝对值大小升序排列
list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]
print(sorted(list1,key=abs))
print(sorted(list1,key=lambda x:abs(x)))
2.python中最常见的filter筛选、map小刷子、reduce合并，都可以用lambda表达式来生成。对于序列来讲，有三个函数式编程工具：filter()、map()、reduce()
map(function,sequence)：把sequence中的值当参数逐个传给function，返回一个包含函数执行结果的list。如果function有两个参数，即map(function,sequence1,sequence2)。
#求1~20的平方
print(list(map(lambda x:x**2,range(1,21))))
#[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400]
filter(function,sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回。
#求1~20之间的偶数
print(list(filter(lambda x:x%2 == 0,range(1,21))))
#[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
reduce(function,sequence)：function接收的参数个数只能为2，先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function，再把function的返回值和第三个值当参数传给function，然后只返回一个结果。
#求1~100之和
from functools import reduce
print(reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101)))
#5050
#求1~100之和，再加上10000
from functools import reduce
print(reduce(lambda x,y:x+y,range(101),10000))
#15050
3.闭包
一个定义在函数内部的函数，内部函数使用了外部函数的临时变量，并且外部函数的返回值是内部函数的引用。
def outer(a):
b=10
def inner(): # 内部函数
print(a+b)
return inner # 外函数的返回值是内函数的引用
outer(5)
|
