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python 匿名函数干系总结

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xj844662017 显示全部楼层 发表于 2021-10-26 13:52:41 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
目次


  • 01  什么是匿名函数?
  • 02  函数式编程
  • 03  lambda的性能如何?
     写python的时间,大多数场景下,我都是if else选手,由于最核心的逻辑几乎都是通过if else语句来实现的。关于匿名函数这块儿,着实可以用常见的循环等方法来实现,但是如果你想成为一个python的高手,匿名函数照旧必须要相识的。由于匿名函数,可以或许让你的代码足够简洁,

01  什么是匿名函数?


     在python中,匿名函数,顾名思义,就是没闻名字的函数,它重要用在那些只利用一次的场景中。如果我们的步伐中只必要调用一次某个简朴逻辑,把它写成函数还必要先定义、取函数名字等一些列操纵,这种场景下利用匿名函数往往可以或许让你的步伐更加简朴。
    匿名函数另闻名称,叫做lambda。匿名函数格式如下:
lambda arg1,arg2 ...,argN : expression
它常用格式是lambda关键字+逗号分隔的参数+冒号+表达式。
简朴看个例子吧:
  1. ----计算一个数的平方---
  2. >>> lambda x: x**2
  3. <function <lambda> at 0x7f6ebe013a28>  
  4. ---注意,这个是一个函数的地址---
  5. >>> func=lambda x: x**2
  6. >>> func(2)
  7. 4
  8. >>>
  9. >>> func(3)
  10. 9
复制代码
利用lambda,我们实现对一个数字x求平方的运算,在python中,**代表乘方操纵。
上面的例子中,x就是参数,冒号背面的x**2就是expression表达式。
固然,我们也可以定义一个函数来实现乘方操纵。
lambda区别于函数的一点在于,lambda是一个表达式,它不是一个函数,也不是一个语句。因此,lambda可以被用在一些特殊的地方,比方下面的场景:
我们可以用range函数来天生一个list,如下:
  1. >>> a=[ range(10)]   
  2. >>> a
  3. [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]
复制代码
如果我们要对这些数字做乘方操纵,则可以直接写成下面的样子:
  1. >>> b=[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]
  2. >>> b
  3. [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
  4. ----如果用函数来实现,会发现报错---
  5. >>> def fun(x):
  6. ...  return x**2
  7. ...
  8. >>>
  9. >>> c=[fun(range(10))]
  10. Traceback (most recent call last):
  11. File "<stdin>", line 1, in <module>
  12. File "<stdin>", line 2, in fun
  13. TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int'
复制代码
固然,你也可以利用函数,利用别的的方法来实现这个过程如下:
  1. >>> def fun2(x):
  2. ...  return x**2
  3. ...
  4. >>> c=[]
  5. >>> for i in range(10):
  6. ...   c.append(fun2(i))
  7. >>> c
  8. [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
复制代码
相比于前面的lambda函数,这个方法显得不那么机灵。

02  函数式编程


所谓的函数式编程,代表代码中每块都是不可变的,都是由函数构成的,函数本身相互独立,互不影响,雷同的输入都对应雷同的输出,函数式编程特性,和lambda有密切的关系。
    来看下面的例子,如果我们想让一个list中的元素都乘以2,可以写成下面的情势:
  1. >>> l=[1,2,3,4,5]
  2. >>> def double_num(l):
  3. ...  for index in range(0, len(l)):
  4. ...    l[index] *= 2
  5. ...  return l
  6. ...
  7. >>> double_num(l)
  8. [2, 4, 6, 8, 10]
  9. >>> l
  10. [2, 4, 6, 8, 10]
复制代码
上面这段代码,就不是一个函数式编程的例子。
由于每次输入列表L,L的值都会被改变,如果我们多次调用double_num这个函数,每次的结果都不一样。
那么如果我们让它变成一个函数式编程,就得写成下面如许:
  1. >>> l=[1,2,3,4,5]         
  2. >>> def double_num1(l):
  3. ...   new_list=[]
  4. ...   for index in l:
  5. ...     new_list.append(index*2)
  6. ...   return new_list
  7. ...
  8. >>> double_num1(l)
  9. [2, 4, 6, 8, 10]
  10. >>> l
  11. [1, 2, 3, 4, 5]
复制代码
在python中,提供了常用的几个函数map、filter、reduce同lambda一起利用,来实现函数式编程(留意,这3个函数必要在python3的环境下利用)。
map函数  map(function, list)
   留意,这里的function可以是匿名函数,也可以是平凡的函数。
   照旧上面的乘以2的例子,如果我们利用map函数共同lambda来实现,可以写成下面如许:
  1. >>> l = [1, 2, 3, 4, 5]
  2. >>> new_list = map(lambda x: x * 2, l)      
  3. >>> for i in new_list:
  4. ...  print(i)
  5. ...
  6. 2
  7. 4
  8. 6
  9. 8
  10. 10
复制代码
这里的lambda就可以用函数来更换,如下:
  1. >>> l = [1, 2, 3, 4, 5]  
  2. >>> def double_x(x):
  3. ...  return x*2
  4. >>> res=map(double_x, l)
  5. >>> for i in res:
  6. ...  print(i)
  7. ...
  8. 2
  9. 4
  10. 6
  11. 8
  12. 10
复制代码
filter函数 filter(function,list)
   filter函数重要用来对可迭代的对象中的每个元素,都用function判定,将返回true的对象返回,返回false的对象扬弃,如下为判定一个集合中的偶数:
  1. >>> l = [1, 2, 3, 4, 5]  
  2. >>> new_l=filter(lambda x: x%2==0, l)
  3. >>> for i in new_l:
  4. ...   print(i)
  5. ...
  6. 2
  7. 4
复制代码
reduce函数 reduce(function, list)
   reduce重要用来对一个列表做一些累计操纵,如果我们要计算某个列表的累计乘积,可以用下面的方法:
  1. >>> from functools import reduce
  2. >>> l = [1, 2, 3, 4, 5]                  
  3. >>> product = reduce(lambda x,y: x*y, l)
  4. >>> product
  5. 120
复制代码
03  lambda的性能如何?


  下面是一个例子,测试差别的方案下,利用lambda、for循环和新建list的方法,分别对一个集合元素乘以2,计算的耗时环境:
  1. [root@VM-0-14-centos ~]# python3 -mtimeit -s'a=range(1000)' 'map(lambda x: x*2, a)'  
  2. 1000000 loops, best of 3: 0.538 usec per loop
  3. [root@VM-0-14-centos ~]# python3 -mtimeit -s'a=range(1000)' '[x * 2 for x in a]'  
  4. 10000 loops, best of 3: 122 usec per loop
  5. [root@VM-0-14-centos ~]# python3 -mtimeit -s'a=range(1000)' 'l = []' 'for i in a: l.append(i * 2)'  
  6. 1000 loops, best of 3: 252 usec per loop
复制代码
  可以看到,利用map+lambda计算的时间,性能是更好的。map函数是由c语言写的,运行的时间不必要通过python表明器,并且内部做了很多优化,因此性能会更好。
以上就是python 匿名函数相关总结的具体内容,更多关于python 匿名函数的资料请关注脚本之家别的相关文章!

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