- 序
- 译后感
- 原作者前言
- *args 和 **kwargs
- *args 的用法
- **kwargs 的用法
- 使用 *args 和 **kwargs 来调用函数
- 啥时候使用它们
- 调试 Debugging
- 生成器 Generators
- 可迭代对象(Iterable)
- 迭代器(Iterator)
- 迭代(Iteration)
- 生成器(Generators)
- Map,Filter 和 Reduce
- Map
- Filter
- Reduce
- set 数据结构
- 三元运算符
- 装饰器
- 一切皆对象
- 在函数中定义函数
- 从函数中返回函数
- 将函数作为参数传给另一个函数
- 你的第一个装饰器
- 使用场景
- 授权
- 日志
- 带参数的装饰器
- 在函数中嵌入装饰器
- 装饰器类
- Global和Return
- 多个return值
- 对象变动 Mutation
- __slots__魔法
- 虚拟环境 Virtualenv
- 容器 Collections
- 枚举 Enumerate
- 对象自省
- dir
- type和id
- inspect模块
- 推导式 Comprehension
- 列表推导式
- 字典推导式
- 集合推导式
- 异常
- 处理多个异常
- finally从句
- try/else从句
- lambda表达式
- 一行式
- For - Else
- else语句
- 使用C扩展
- CTypes
- SWIG
- Python/C API
- open函数
- 协程
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lambda表达式
lambda
表达式是一行函数。
它们在其他语言中也被称为匿名函数。如果你不想在程序中对一个函数使用两次,你也许会想用lambda表达式,它们和普通的函数完全一样。
原型
lambda 参数:操作(参数)
例子
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5))
# Output: 8
这还有一些lambda表达式的应用案例,可以在一些特殊情况下使用:
列表排序
a = [(1, 2), (4, 1), (9, 10), (13, -3)]
a.sort(key=lambda x: x[1])
print(a)
# Output: [(13, -3), (4, 1), (1, 2), (9, 10)]
列表并行排序
data = zip(list1, list2)
data = sorted(data)
list1, list2 = map(lambda t: list(t), zip(*data))
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