lambda，map，filter学习概要笔记

lambda函数：
    基本结构：
        lambda arg:expression
        eg：
            xxx = lambda x,y:x+y  此时就是一个简单的函数
            等价于
            def xxx(x,y):
                return x+y
            调用也等同于普通的函数:
                xxx(1,2)

map函数:
    基本结构：
        map(function,iterable,...)
        就是将function多次迭代
    返回值是一个集合，且不改变原来的元素
        eg：
            def square(x):
                return x ** 2
    
            print(list(map(square,[1,2,3,4,5])))

            # 结果如下:
            [1,4,9,16,25]
    当不传入function时，map()就等同于zip()，将多个列表相同位置的元素归并到一个元组：
        map(None,iterable)
        eg:
            map([2,4,6],[3,2,1])
            ########直接print输出的是map函数的地址，输出值需要进行数据类型转换#########
            # 结果如下
            [(2,3),(4,2),(6,1)]

filter函数：
    Python内置的filter()函数能够从可迭代对象（如字典、列表）中筛选某些元素，并生成一个新的迭代器。可迭代对象是一个可以被“遍历”的Python对象，也就是说，它将按顺序返回各元素，这样我们就可以在for循环中使用它。
    重点在筛选，由function决定。也是其与map的区别
    基本结构：
        filter(function, iterable)
        返回值是一个可迭代的filter对象，也是要进行数据类型转换

map函数与filter函数的异同：
    相同点：
        第一个参数都是一个函数
        第二个参数是一个可迭代序列
        返回可迭代对象
    不同点：
        filter的第一个参数是函数，这个函数是用来判断条件的
            filter最后返回值中的值是满足function中的条件的值
        map的第一个函数也是函数，但这个函数是用来做映射的。
            map中最后返回值中的值是可迭代序列中的值在function中处理后的结果

map函数与lambda函数混合使用：
    把lambda函数放在function的位置作为一个函数使用
    eg:
        print(list(map(lambda x, y: x+y,[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10])))
    
        # 结果如下：
        [3,7,11,15,19]

最后

以上就是奋斗黄豆为你收集整理的lambda，map，filter学习概要笔记的全部内容，希望文章能够帮你解决lambda，map，filter学习概要笔记所遇到的程序开发问题。

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