Python高级函数：学习lambda表达式和map/reduce/filter等高级函数

在Python中，有一些高级函数，包括lambda表达式、map、reduce和filter等，这些函数可以让开发人员更灵活、高效的编写代码。下面就来简单介绍一下这些高级函数的用法。

1. lambda表达式

lambda表达式也称为匿名函数，它是一个很小的函数，不需要函数名，可以直接定义在其他函数的参数中使用。lambda是Python内置的一个函数，它可以用来快速定义简单的函数。其语法形式如下：

lambda 参数列表：表达式

例如，定义一个计算平方的lambda表达式可以如下所示：

square = lambda x: x * x

2. map函数

map函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，这个函数作用于序列中的每一个元素。map函数的返回值是一个可迭代的map对象，可以通过list()将其转换为列表。例如，我们可以定义一个函数来计算一个列表中每个元素的平方，然后使用map函数将这个函数应用到列表中的每个元素，返回一个新的平方值的列表。

def square(x):

    return x*x

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

squares = list(map(square, nums))

print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]

也可以使用lambda表达式来实现上述功能：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

squares = list(map(lambda x:x*x, nums))

print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]

3. filter函数

filter函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，这个函数作用于序列中的每一个元素，用来过滤出符合条件的元素。与map函数类似，filter函数的返回值也是一个可迭代的filter对象，可以通过list()将其转换为列表。例如，我们可以定义一个函数来检查一个数字是否是奇数，然后使用filter函数将这个函数应用到列表中的每个元素，返回一个新的奇数的列表。

def is_odd(x):

    return x % 2 == 1

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

odds = list(filter(is_odd, nums))

print(odds) # [1, 3, 5]

也可以使用lambda表达式来实现上述功能：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

odds = list(filter(lambda x:x%2==1, nums))

print(odds) # [1, 3, 5]

4. reduce函数

reduce函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，这个函数作用于序列中的每一个元素，不断将结果累加，最终返回一个单独的结果。Python 3已经将reduce函数移到了functools模块中。例如，我们可以定义一个函数来计算一个数字列表中的和，然后使用reduce函数将这个函数应用到列表中的每个元素，返回列表元素的和。

from functools import reduce

def add(x, y):

    return x + y

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

total = reduce(add, nums) # total = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15

print(total)

也可以使用lambda表达式来实现上述功能：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]

total = reduce(lambda x, y:x+y, nums)

print(total)

总结

上述介绍了Python中的几个高级函数，这些函数可以让开发人员更灵活、高效的编写代码。需要注意的是，虽然使用lambda表达式能够节省代码量，但是过多使用可能会影响代码的可读性和可维护性，所以在代码编写中，需要权衡优缺点，选择合适的编写方式。