Python知識點的lambda和map及filter是什么

這篇文章給大家介紹Python知識點的lambda和map及filter是什么，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

通過示例介紹Python中的lambda，map，filter 函數的使用方法。

lambda

lambda 操作符（或 lambda函數）通常用來創建小巧的，一次性的匿名函數對象。它的基本語法如下：

lambda arguments : expression

lambda操作符可以有任意數量的參數，但是它只能有一個表達式，且不能包含任何語句，返回一個可以賦值給任何變量的函數對象。

下面通過一個例子來理解一下。首先看看一個Python函數：

def add(x, y):
    return x+y
    
# call the function
add(1, 2)  # Output: 3

上述函數名為add, 它需要兩個參數x和y，并返回它們的和。
接下來，我們把上面的函數變成一個lambda函數：

list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
filter_obj = filter(lambda x: x % 2 == 0, list_a) # filter object 
even_num = list(filter_obj) # Converts the filer obj to a list
print(even_num) # Output: [2, 4]

在lambda x, y : x + y中，x和y是函數的參數，x+y是表達式，它被執行并返回結果。
lambda x, y : x + y返回的是一個函數對象，它可以被賦值給任何變量。在本例中函數對象被賦值給了add變量。如果我們查看add的type，可以看到它是一個function

type(add)  # Output: function

絕大多數lambda函數作為一個參數傳給一個需要函數對象為參數的函數，比如map，reduce，filter等函數。

map

map的基本語法如下：

map(function_object, iterable1, iterable2, ...)

map函數需要一個函數對象和任意數量的iterables，如list，dictionary等。它為序列中的每個元素執行function_object，并返回由函數對象修改的元素組成的列表。
示例如下：

def add2(x):
    return x+2map(add2, [1,2,3,4])  # Output: [3,4,5,6]

在上面的例子中，map對list中的每個元素1,2,3,4執行add2函數并返回[3,4,5,6]
接著看看如何用map和lambda重寫上面的代碼：

map(lambda x: x+2, [1,2,3,4])  #Output: [3,4,5,6]

僅僅一行即可搞定！

使用map和lambda迭代dictionary:

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]
  
map(lambda x : x['name'], dict_a) # Output: ['python', 'java']
 
map(lambda x : x['points']*10,  dict_a) # Output: [100, 80]
map(lambda x : x['name'] == "python", dict_a) # Output: [True, False]

以上代碼中，dict_a中的每個dict作為參數傳遞給lambda函數。lambda函數表達式作用于每個dict的結果作為輸出。

map函數作用于多個iterables

list_a = [1, 2, 3]
list_b = [10, 20, 30]
  
map(lambda x, y: x + y, list_a, list_b) # Output: [11, 22, 33]

這里，list_a和list_b的第i個元素作為參數傳遞給lambda函數。

在Python3中，map函數返回一個惰性計算(lazily evaluated)的迭代器（iterator）或map對象。就像zip函數是惰性計算那樣。
我們不能通過index訪問map對象的元素，也不能使用len()得到它的長度。
但我們可以強制轉換map對象為list：

map_output = map(lambda x: x*2, [1, 2, 3, 4])
print(map_output) # Output: map object: 
list_map_output = list(map_output)
print(list_map_output) # Output: [2, 4, 6, 8]

filter

filter的基本語法如下：

filter(function_object, iterable)

filter函數需要兩個參數，function_object返回一個布爾值(boolean)，對iterable的每一個元素調用function_object，filter只返回滿足function_object為True的元素。

和map函數一樣，filter函數也返回一個list，但與map函數不同的是，filter函數只能有一個iterable作為輸入。
示例：
返回偶數：

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filter(lambda x : x % 2 == 0, a) # Output: [2, 4, 6]

過濾dicts的list：

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]
filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a)
# Output: [{'name': 'python', 'points': 10}]

和map一樣，filter函數在Python3中返回一個惰性計算的filter對象或迭代器。我們不能通過index訪問filter對象的元素，也不能使用len()得到它的長度。

list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
filter_obj = filter(lambda x: x % 2 == 0, list_a) # filter object 
even_num = list(filter_obj) # Converts the filer obj to a list
print(even_num) # Output: [2, 4]

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