匿名函数与内置函数结合使用max,min,sorted,map,filter,reduce
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1 匿名函数:就是没有名字的函数
2 为何要用:
用于仅仅临时使用一次的场景,没有重复使用的需求
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def sum2(x,y):
return x+y
# print(lambda x,y:x+y)
# print((lambda x,y:x+y)(1,2))
# 匿名函数的精髓就是没有名字,为其绑定名字是没有意义的
# f=lambda x,y:x+y
# print(f)
# print(f(1,2))
# 匿名函数与内置函数结合使用
# max,min,sorted,map,filter,reduce
salaries={
'egon':300000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
# 求薪资最高的那个人名:即比较的是value,但取结果是key
# res=max(salaries)
# print(res)
# 可以通过max函数的key参数来改变max函数的比较依据,运行原理:
# max函数会“for循环”出一个值,然后将该值传给key指定的函数
# 调用key指定的函数,将拿到的返回值当作比较依据
# def func(name):
# # 返回一个人的薪资
# return salaries[name]
#
# res=max(salaries,key=func) #'egon'
# print(res)
# 求最大值
# res=max(salaries,key=lambda name:salaries[name]) #'egon'
# print(res)
# 求最小值
# res=min(salaries,key=lambda name:salaries[name]) #'egon'
# print(res)
# sorted排序
# nums=[11,33,22,9,31]
# res=sorted(nums,reverse=True)
# print(nums)
# print(res)
# salaries={
# 'egon':300000,
# 'alex':100000000,
# 'wupeiqi':10000,
# 'yuanhao':2000
# }
# for v in salaries.values():
# print(v)
# res=sorted(salaries.values())
# print(res)
# res=sorted(salaries,key=lambda name:salaries[name],reverse=True)
# print(res)
max,min,sorted(字典,key=func)
max,min.sorted for循环出字典的key,将key当做func的参数
map,reduce,filter(匿名函数,列表)
# map:把一个列表按照我们自定义的映射规则映射成一个新的列表
# names=['alex','lxx','wxx','yxx']
# res=map(lambda name: name + "dSB", names)
# print(list(res))
# filter: 从一个列表中过滤出符合我们过滤规则的值
# 运行原理:相当于for循环取出每一个人名,然后传给匿名函数,将调用匿名函数返回值为True的那个人名给留下来
# names=['alex_sb','lxx_sb','wxx_sb','egon','yxx']
# res=filter(lambda name:name.endswith('sb'),names)
# print(list(res))
# print([name for name in names if name.endswith('sb')])
# reduce: 把多个值合并成一个结果
from functools import reduce
l=['a','b','c','d']
# res=reduce(lambda x,y:x+y,l,'A')
#'A','a' => 'Aa'
#'Aa','b'=>'Aab'
#'Aab','c'=>'Aabc'
#'Aabc','d'=>'Aabcd'
# print(res)
# res=reduce(lambda x,y:x+y,l)
#'a','b'=>'ab'
# print(res)
# res=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101))
#1,2=>3
#3,3=>6
# print(res)
当前标题:匿名函数与内置函数结合使用max,min,sorted,map,filter,reduce
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