Python 提供了非常多的庫和內(nèi)置函數(shù)。有不同的方法可以執(zhí)行相同的任務(wù)，而在 Python 中使用最為頻繁函數(shù)莫過于：lambda()、 map()、filter() 和 reduce() 函數(shù)，今天我將和大家一起研究學(xué)習(xí)，喜歡記得收藏、關(guān)注、點(diǎn)贊。

【注】代碼、資料、交流文末獲取

Lambda 函數(shù)簡介

Lambda函數(shù)也被稱為匿名(沒有名稱)函數(shù)，它直接接受參數(shù)的數(shù)量以及使用該參數(shù)執(zhí)行的條件或操作，該參數(shù)以冒號分隔，并返回最終結(jié)果。為了在大型代碼庫上編寫代碼時(shí)執(zhí)行一項(xiàng)小任務(wù)，或者在函數(shù)中執(zhí)行一項(xiàng)小任務(wù)，便在正常過程中使用lambda函數(shù)。

lambda argument_list:expersion

argument_list是參數(shù)列表，它的結(jié)構(gòu)與Python中函數(shù)(function)的參數(shù)列表是一樣的

a,b a=1,b=2 *args **kwargs a,b=1,*args 空 ....

expression是一個(gè)關(guān)于參數(shù)的表達(dá)式，表達(dá)式中出現(xiàn)的參數(shù)需要在argument_list中有定義，并且表達(dá)式只能是單行的。

1 None a+b sum(a) 1 if a >10 else 0 [i for i in range(10)] ...

普通函數(shù)和Lambda函數(shù)的區(qū)別

沒有名稱
Lambda函數(shù)沒有名稱，而普通操作有一個(gè)合適的名稱。

Lambda函數(shù)沒有返回值
使用def關(guān)鍵字構(gòu)建的普通函數(shù)返回值或序列數(shù)據(jù)類型，但在Lambda函數(shù)中返回一個(gè)完整的過程。假設(shè)我們想要檢查數(shù)字是偶數(shù)還是奇數(shù)，使用lambda函數(shù)語法類似于下面的代碼片段。

b = lambda x: "Even" if x%2==0 else "Odd" b(9)

函數(shù)只在一行中
Lambda函數(shù)只在一行中編寫和創(chuàng)建，而在普通函數(shù)的中使用縮進(jìn)

不用于代碼重用
Lambda函數(shù)不能用于代碼重用，或者不能在任何其他文件中導(dǎo)入這個(gè)函數(shù)。相反，普通函數(shù)用于代碼重用，可以在外部文件中使用。

為什么要使用Lambda函數(shù)?

一般情況下，我們不使用Lambda函數(shù)，而是將其與高階函數(shù)一起使用。高階函數(shù)是一種需要多個(gè)函數(shù)來完成任務(wù)的函數(shù)，或者當(dāng)一個(gè)函數(shù)返回任何另一個(gè)函數(shù)時(shí)，可以選擇使用Lambda函數(shù)。

什么是高階函數(shù)?

通過一個(gè)例子來理解高階函數(shù)。假設(shè)有一個(gè)整數(shù)列表，必須返回三個(gè)輸出。

• 一個(gè)列表中所有偶數(shù)的和

• 一個(gè)列表中所有奇數(shù)的和

• 一個(gè)所有能被三整除的數(shù)的和

首先假設(shè)用普通函數(shù)來處理這個(gè)問題。在這種情況下，將聲明三個(gè)不同的變量來存儲各個(gè)任務(wù)，并使用一個(gè)for循環(huán)處理并返回結(jié)果三個(gè)變量。該方法常規(guī)可正常運(yùn)行。

現(xiàn)在使用Lambda函數(shù)來解決這個(gè)問題，那么可以用三個(gè)不同的Lambda函數(shù)來檢查一個(gè)待檢驗(yàn)數(shù)是否是偶數(shù)，奇數(shù)，還是能被三整除，然后在結(jié)果中加上一個(gè)數(shù)。

def return_sum(func, lst):result = 0for i in lst:#if val satisfies funcif func(i):result = result + ireturn result lst = [11,14,21,56,78,45,29,28] x = lambda a: a%2 == 0 y = lambda a: a%2 != 0 z = lambda a: a%3 == 0 print(return_sum(x, lst)) print(return_sum(y, lst)) print(return_sum(z, lst))

這里創(chuàng)建了一個(gè)高階函數(shù)，其中將Lambda函數(shù)作為一個(gè)部分傳遞給普通函數(shù)。其實(shí)這種類型的代碼在互聯(lián)網(wǎng)上隨處可見。然而很多人在使用Python時(shí)都會忽略這個(gè)函數(shù)，或者只是偶爾使用它，但其實(shí)這些函數(shù)真的非常方便，同時(shí)也可以節(jié)省更多的代碼行。接下來我們一起看看這些高階函數(shù)。

Python內(nèi)置高階函數(shù)

Map函數(shù)

map() 會根據(jù)提供的函數(shù)對指定序列做映射。

Map函數(shù)是一個(gè)接受兩個(gè)參數(shù)的函數(shù)。第一個(gè)參數(shù) function 以參數(shù)序列中的每一個(gè)元素調(diào)用 function 函數(shù)，第二個(gè)是任何可迭代的序列數(shù)據(jù)類型。返回包含每次 function 函數(shù)返回值的新列表。

map(function, iterable, ...)

Map函數(shù)將定義在迭代器對象中的某種類型的操作。假設(shè)我們要將數(shù)組元素進(jìn)行平方運(yùn)算，即將一個(gè)數(shù)組的每個(gè)元素的平方映射到另一個(gè)產(chǎn)生所需結(jié)果的數(shù)組。

arr = [2,4,6,8] arr = list(map(lambda x: x*x, arr)) print(arr)

我們可以以不同的方式使用Map函數(shù)。假設(shè)有一個(gè)包含名稱、地址等詳細(xì)信息的字典列表，目標(biāo)是生成一個(gè)包含所有名稱的新列表。

students = [{"name": "John Doe","father name": "Robert Doe","Address": "123 Hall street"},{"name": "Rahul Garg","father name": "Kamal Garg","Address": "3-Upper-Street corner"},{"name": "Angela Steven","father name": "Jabob steven","Address": "Unknown"} ] print(list(map(lambda student: student['name'], students))) >>> ['John Doe', 'Rahul Garg', 'Angela Steven']

上述操作通常出現(xiàn)在從數(shù)據(jù)庫或網(wǎng)絡(luò)抓取獲取數(shù)據(jù)等場景中。

Filter函數(shù)

Filter函數(shù)根據(jù)給定的特定條件過濾掉數(shù)據(jù)。即在函數(shù)中設(shè)定過濾條件，迭代元素，保留返回值為True 的元素。Map 函數(shù)對每個(gè)元素進(jìn)行操作，而 filter 函數(shù)僅輸出滿足特定要求的元素。

假設(shè)有一個(gè)水果名稱列表，任務(wù)是只輸出那些名稱中包含字符“g”的名稱。

fruits = ['mango', 'apple', 'orange', 'cherry', 'grapes'] print(list(filter(lambda fruit: 'g' in fruit, fruits)))

filter(function or None, iterable) --> filter object

返回一個(gè)迭代器，為那些函數(shù)或項(xiàng)為真的可迭代項(xiàng)。如果函數(shù)為None，則返回為真的項(xiàng)。

Reduce函數(shù)

這個(gè)函數(shù)比較特別，不是 Python 的內(nèi)置函數(shù)，需要通過from functools import reduce 導(dǎo)入。Reduce 從序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)返回單個(gè)輸出值，它通過應(yīng)用一個(gè)給定的函數(shù)來減少元素。

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

將包含兩個(gè)參數(shù)的函數(shù)(function)累計(jì)應(yīng)用于序列(sequence)的項(xiàng)，從左到右，從而將序列reduce至單個(gè)值。

如果存在initial，則將其放在項(xiàng)目之前的序列，并作為默認(rèn)值時(shí)序列是空的。

假設(shè)有一個(gè)整數(shù)列表，并求得所有元素的總和。且使用reduce函數(shù)而不是使用for循環(huán)來處理此問題。

from functools import reduce lst = [2,4,6,8,10] print(reduce(lambda x, y: x+y, lst)) >>> 30

還可以使用 reduce 函數(shù)而不是for循環(huán)從列表中找到最大或最小的元素。

lst = [2,4,6,8] # 找到最大元素 print(reduce(lambda x, y: x if x>y else y, lst)) # 找到最小元素 print(reduce(lambda x, y: x if x<y else y, lst))

高階函數(shù)的替代方法

列表推導(dǎo)式

其實(shí)列表推導(dǎo)式只是一個(gè)for循環(huán)，用于添加新列表中的每一項(xiàng)，以從現(xiàn)有索引或一組元素創(chuàng)建一個(gè)新列表。之前使用map、filter和reduce完成的工作也可以使用列表推導(dǎo)式完成。然而，相比于使用Map和filter函數(shù)，很多人更喜歡使用列表推導(dǎo)式，也許是因?yàn)樗菀讘?yīng)用和記憶。

同樣使用列表推導(dǎo)式將數(shù)組中每個(gè)元素進(jìn)行平方運(yùn)算，水果的例子也可以使用列表推導(dǎo)式來解決。

arr = [2,4,6,8] arr = [i**2 for i in arr] print(arr) fruit_result = [fruit for fruit in fruits if 'g' in fruit] print(fruit_result)

字典推導(dǎo)式

與列表推導(dǎo)式一樣，使用字典推導(dǎo)式從現(xiàn)有的字典創(chuàng)建一個(gè)新字典。還可以從列表創(chuàng)建字典。

假設(shè)有一個(gè)整數(shù)列表，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)字典，其中鍵是列表中的每個(gè)元素，值是列表中的每個(gè)元素的平方。

lst = [2,4,6,8] D1 = {item:item**2 for item in lst} print(D1) >>> {2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64} # 創(chuàng)建一個(gè)只包含奇數(shù)元素的字典 arr = [1,2,3,4,5,6,7,8] D2 = {item: item**2 for item in arr if item %2 != 0} print(D2) >>> {1: 1, 3: 9, 5: 25, 7: 49}

一個(gè)簡單應(yīng)用

如何快速找到多個(gè)字典的公共鍵

方法一

dl = [d1, d2, d3] # d1, d2, d3為字典，目標(biāo)找到所有字典的公共鍵 [k for k in dl[0] if all(map(lambda d: k in d, dl[1:]))]

例

dl = [{1:'life', 2: 'is'}, {1:'short', 3: 'i'}, {1: 'use', 4: 'python'}] [k for k in dl[0] if all(map(lambda d: k in d, dl[1:]))] # 1

解析

# 列表表達(dá)式遍歷dl中第一個(gè)字典中的鍵 [k for k in dl[0]] # [1, 2]# lambda 匿名函數(shù)判斷字典中的鍵，即k值是否在其余字典中 list(map(lambda d: 1 in d, dl[1:])) # [True, True] list(map(lambda d: 2 in d, dl[1:])) #[False, False]# 列表表達(dá)式條件為上述結(jié)果([True, True])全為True,則輸出對應(yīng)的k值 #1

方法二

# 利用集合（set）的交集操作 from functools import reduce # reduce(lambda a, b: a*b, range(1,11)) # 10! reduce(lambda a, b: a & b, map(dict.keys, dl))

寫在最后

目前已經(jīng)學(xué)習(xí)了Lambda函數(shù)是什么，以及Lambda函數(shù)的一些使用方法。隨后又一起學(xué)習(xí)了Python中的高階函數(shù)，以及如何在高階函數(shù)中使用lambda函數(shù)。除此之外，還學(xué)習(xí)了高階函數(shù)的替代方法：在列表推導(dǎo)式和字典推導(dǎo)式中執(zhí)行之前操作。雖然這些方法看似簡單，或者說你之前已經(jīng)見到過這類方法，但你很可能很少使用它們。你可以嘗試在其他更加復(fù)雜的函數(shù)中使用它們，以便使代碼更加簡潔。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python 最频繁使用的4个函数：lambda、 map、filter 和 reduce的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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