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Python学习笔记:lambda表达式与函数式编程

1,lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数,紧跟一个冒号,以后是一个表达式。lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在Python语法不允许def出现的地方。作为表达式,lambda返回一个值(即一个新的函数)。lambda用来编写简单的函数,而def用来处理更强大的任务。

[python] view plain copy

  1. f = lambda x,y,z : x+y+z
  2. print f(1,2,3)
  3. g = lambda x,y=2,z=3 : x+y+z
  4. print g(1,z=4,y=5)

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. 6
  2. 10

2,lambda表达式常用来编写跳转表(jump table),就是行为的列表或字典。例如:

[python] view plain copy

  1. L = [(lambda x: x**2),
  2.     (lambda x: x**3),
  3.     (lambda x: x**4)]
  4. print L[0](2),L[1](2),L[2](2)
  5. D = {‘f1’🙁lambda2+3),
  6.     ‘f2’🙁lambda2*3),
  7.     ‘f3’🙁lambda2**3)}
  8. print D[‘f1’](),D[‘f2’](),D[‘f3’]()

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. 4 8 16
  2. 5 6 8

3,lambda表达式可以嵌套使用,但是从可读性的角度来说,应尽量避免使用嵌套的lambda表达式。

4,map函数可以在序列中映射函数进行操作。例如:

[python] view plain copy

  1. def inc(x):
  2.     return x+10
  3. L = [1,2,3,4]
  4. print map(inc,L)
  5. print map((lambda x: x+10),L)

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. [11121314]
  2. [11121314]

5,列表解析可以实现map函数同样的功能,而且往往比map要快。例如:

[python] view plain copy

  1. print [x**2 for x in range(10)]
  2. print map((lambda x: x**2), range(10))

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. [0149162536496481]
  2. [0149162536496481]

6,列表解析比map更强大。例如:

[python] view plain copy

  1. print [x+y for x in range(5if x%2 == 0 for y in range(10if y%2 ==1]

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. [135793579115791113]

7,生成器函数就像一般的函数,但它们被用作实现迭代协议,因此生成器函数只能在迭代语境中出现。例如:

[python] view plain copy

  1. def gensquares(N):
  2.     for i in range(N):
  3.         yield i**2
  4. for i in gensquares(5):
  5.     print i,

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. 0 1 4 9 16

8,所有的迭代内容(包括for循环、map调用、列表解析等等)将会自动调用iter函数,来看看是不是支持了迭代协议。

9,生成器表达式就像列表解析一样,但它们是扩在圆括号()中而不是方括号[]中。例如:

[python] view plain copy

  1. for num in (x**2 for x in range(5)):
  2.     print num,

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. 0 1 4 9 16

10,列表解析比for循环具有更好的性能。尽管如此,在编写Python代码时,性能不应该是最优先考虑的。

11,没有return语句时,函数将返回None对象。

12,函数设计的概念:

  • 耦合性:只有在真正必要的情况下才使用全局变量
  • 耦合性:不要改变可变类型的参数,除非调用者希望这样做
  • 耦合性:避免直接改变另一个文件模块中的变量
  • 聚合性:每一个函数都应有一个单一的、统一的目标

13,最后给个默认参数和可变参数的例子:

[python] view plain copy

  1. def saver(x=[]):
  2.     x.append(1)
  3.     print x
  4. saver([2])
  5. saver()
  6. saver()
  7. saver()

输出结果为:

[python] view plain copy

  1. [21]
  2. [1]
  3. [11]
  4. [111]

 

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