【摘要】lambda表达式格式以及应用场景1、lambda函数与list的结合使用list=lambda:xforxinrange(10) print(list[0]) >>>9 list=lambdax:xforxinrang

lambda表达式格式以及应用场景

1、lambda函数与list的结合使用

list = lambda:x for x in range(10)
print (list[0])
>>>9
list = lambda x:x for x in range(10)
print (list[0])
>>>0

2、map,filter,reduce函数

例子：

a = [('a',1),('b',2),('c',3),('d',4)]
a_1 = list(map(lambda x:x[0],a))

如上例子，map函数第一个参数是一个lambda表达式，输入一个对象，返回该对象的第一个元素。第二个就是需要作用的对象，此处是一个列表。Python3中map返回一个map对象，我们需要人工转为list，得到的结果就是[‘a’,’b’,’c’,’d’] 

例子：

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
a_1 = list(map(lambda x,y:x+y,a,b))

上边这个例子是为了说明,lambda表达式参数可以是多个。返回结果是[3,5,7,9]

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例子：

a = [1,2,3,4,5,6,7]
a_1 = filter(lambda x:x<4,a)

如上例子，定义lambda表达式，筛选a列表中小于4的元素，结果为[1,2,3]。filter函数直接返回一个列表，无需再进行转换，第三个是初始值，我们没给初始值，那么开始操作的两个元素就是序列的前两个。否则将使用我们给出的初始值和序列第一个元素操作，然后结果再与第三个元素操作，以此类推。上个例子结果是28

例子：

from functools import reduce #python3需要导入此模块
a = [1,2,3,4,5,6,7]
a_1 = reduce(lambda x,y:x+y,a)

reduce中使用的lambda表达式需要两个参数，reduce函数共三个参数。

第一个是就是lambda表达式，第二个是要累计的序列，第三个是初始值，我们没给初始值，那么开始操作的两个元素就是序列的前两个。否则将使用我们给出的初始值和序列第一个元素操作，然后结果再与第三个元素操作，以此类推。上个例子结果是28。

3、字典多条件排序

例子：

dict = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':3,'f':1,'g':7}
sorted_dict_asc = sorted(dict.items(),key=lambda item:item[0])
sorted_dict_dsc = sorted(dict.items(),key=lambda item:item[0],reverse=True)

输出（第一个升序，第二个降序）：

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 3), ('f', 1), ('g', 7)]
[('g', 7), ('f', 1), ('e', 3), ('d', 4), ('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)]]