有名函数:基于函数名重复使用
匿名函数:没有绑定名字的下场是用一次就回收了
def func(x,y): #func=函数的内存地址
return x + y
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)
f=lambda x,y:x+y
print(f)
print(f(1,2)) #匿名函数不需要return就可以返回值
#定义一个字典
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
# max的工作原理
#1 首先将可迭代对象变成迭代器对象
#2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给key指定的函数,然后将该函数的返回值当作判断依据
# def func(k):
# return salaries[k]
#
# print(max(salaries,key=func)) #next(iter_s)
#'egon', v1=func('egon')
#'alex', v2=func('alex')
#'wupeiqi', v3=func('wupeiqi')
#'yuanhao', v4=func('yuanhao')
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
#匿名函数写法
# print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #next(iter_s)
# print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k])) #next(iter_s)
sorted:重新排列
l=[10,1,3,-9,22]
l1=sorted(l,reverse=False) #按升序
print(l1)
l2=sorted(l,reverse=True) #按降序
print(l2)
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True))
#输出结果为['alex', 'wupeiqi', 'egon', 'yuanhao']
names=['张明言','刘华强','苍井空','alex']
# map的工作原理
# 1 首先将可迭代对象变成迭代器对象
# 2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后将该函数的返回值当作map的结果之一
aaa=map(lambda x:x+"_SB",names)
print(aaa)
print(list(aaa))
print([name+"_SB" for name in names])
# filter的工作原理
#1 首先将可迭代对象变成迭代器对象
#2 res=next(可迭代器对象),将res当作参数传给第一个参数指定的函数,然后filter会判断函数的返回值的真假,如果为真则留下res
names=['alexSB','egon','wxxSB','OLDBOYSB']
print([name for name in names if name.endswith('SB')])
aaa=filter(lambda x:x.endswith('SB'),names)
print(aaa)
print(list(aaa))