本文实例讲述了Python函数的返回值、匿名函数lambda、filter函数、map函数、reduce函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

函数的返回值:

  • 函数一旦执行到   return,函数就会结束,并会返回return 后面的值,如果不使用显式使用return返回,会默认返回None 。
  • return None可以简写为   return

Python函数的返回值、匿名函数lambda、filter函数、map函数、reduce函数用法实例分析

def my_add(x,y):
  z=x+y
  return z
print(my_add(1,2))##打印的是返回值

def my_add_none(x,y):
  z=x+y

print(my_add_none(1,2))

上述代码结果:

3
None
  • 可以通过返回列表、元组等多元素形式来返回多个值【直接返回多个值相当于返回元组】:
def func2(x,y):
  list1=[]
  list1.append(x)
  list1.append(y)
  return list1
print(func2(1,2),type(func2(1,2)))

def func1(x,y):
  return x,y

print(func1(1,2),type(func1(1,3)))

上述代码结果:

[1, 2] <class 'list'>
(1, 2) <class 'tuple'>
  • 也可以返回一个函数:
def my_calc(sign):
  add=lambda x,y:x+y
  sub=lambda x,y:x-y
  if sign=='+':
    return add
  elif sign=='-':
    return sub
  else:
    print("错误!")
    return None
add=my_calc('+')
sub=my_calc('-')
print(add(1,2),sub(1,2))

匿名函数lambda:

  • 用处: 节约代码量,节约函数名,lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在python语法不允许def出现的地方。
  • 格式: lambda 参数:表达式
  • 返回结果:返回的是将参数带入计算后的表达式的结果
def my_calc(sign):
  add=lambda x,y:x+y
  sub=lambda x,y:x-y
  if sign=='+':
    return add
  elif sign=='-':
    return sub
  else:
    print("错误!")
    return None
add=my_calc('+')
sub=my_calc('-')
print(add(1,2),sub(1,2))
> sum = lambda x,y:x+y
> sum(4,5)
9

经常使用lambda搭配filter、map、reduce来处理列表 下面介绍filter、map、reduce


filter:

  • 格式:filter(筛选函数,可迭代的筛选参数)
  • 用法:将筛选参数传入到筛选函数中,根据表达式的值来判断真假,如果为真则保留结果,为假则不保留
print(list(filter(lambda x:x%2,range(20))))#range(20)中保留下了x%2结果为真的结果,奇数
print(list(filter(lambda x:x>5,range(20))))#range(20)中保留了大于5的结果

上述代码结果:

[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]


map:

格式:map(筛选函数, 可迭代的筛选参数)

用法:将筛选参数传入到筛选函数中,返回筛选函数的结果

#返回函数的结果
print(list(map(lambda x:x*x,range(20))))
print(list(map(str,range(10))))

上述代码结果:

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361]
['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

reduce:

格式:reduce(筛选函数, 序列)

用法:reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4),把前一次的结果作为后一次的参数

import functools
print(functools.reduce(lambda x,y:x+y,range(10)))
print(functools.reduce(lambda x,y:x*10+y,[1,2,3,4,5]))
print(functools.reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4,5]))

上述代码结果:

45
12345
120

关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python函数使用技巧总结》、《Python面向对象程序设计入门与进阶教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

标签:
Python,函数的返回值,匿名函数lambda,filter函数,map函数,reduce函数

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