P叔带你学Python-10-Lambda 表达式_train_sorted = sorted(train, key=lambda x int(x[5

Lambda 表达式的基本语法如下：

lambda arguments: expression

其中 arguments 是逗号分隔的参数列表，expression 是一个表达式，它将被执行并返回结果。

以下是一个简单的例子，展示了 Lambda 表达式如何工作：

f = lambda x: x + 1   print(f(1))  # 输出 2

在这个例子中，我们定义了一个 Lambda 表达式，它将参数 x 加 1，并将结果返回。我们将这个 Lambda 表达式分配给变量 f，然后调用 f 并传递一个值 1。调用 f(1) 的结果为 2。

二、优点

Lambda 表达式有很多优点，其中一些包括：

简洁性：Lambda 表达式通常比显式函数更短和简洁，可以使代码更易于阅读和理解。
可读性：当 Lambda 表达式只是简单的表达式时，可以使代码更具可读性。例如，将一个 Lambda 表达式传递给 Python 内置函数 map() 可以使代码更易于理解和管理。
功能性：Lambda 表达式是 Python 函数式编程的基础，它提供了许多强大的编程功能，例如函数式编程和惰性求值。

三、应用场景

Lambda 表达式在许多情况下都很有用，其中一些包括：

排序：在 Python 中，可以使用 sorted() 函数来对列表进行排序。该函数接受一个可选的 key 参数，用于指定排序的关键字。可以使用 Lambda 表达式来指定关键字，如下所示：

numbers = [1, 5, 2, 4, 3]   sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: x)   print(sorted_numbers)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

在这个例子中，我们使用 sorted() 函数对 numbers 列表进行排序。我们使用一个 Lambda 表达式 lambda x: x 作为关键字来进行排序。这意味着我们按数字的大小进行排序。

过滤：在 Python 中，可以使用 filter() 函数来过滤列表中的元素。该函数接受一个可调用对象和一个列表，然后返回一个新的列表，其中包含满足可调用对象的元素。Lambda 表达式可以用作可调用对象，如下所示：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]   even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))   print(even_numbers) # 输出 [2, 4]

在这个例子中，我们使用 filter() 函数来过滤 numbers 列表中的偶数。我们使用一个 Lambda 表达式 lambda x: x % 2 == 0 作为可调用对象来判断元素是否为偶数。

映射：在 Python 中，可以使用 map() 函数将一个函数应用于一个列表中的每个元素。可以使用 Lambda 表达式来指定要应用的函数，如下所示：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]   squares = list(map(lambda x: x**2, numbers))   print(squares)  # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]

在这个例子中，我们使用 map() 函数将一个 Lambda 表达式 lambda x: x**2 应用于 numbers 列表中的每个元素。这个 Lambda 表达式将每个元素平方，并将结果放入一个新列表 squares 中。

四、总结

Lambda 表达式是 Python 中一种非常有用的工具，它可以使代码更短、更简洁和更易于阅读。Lambda 表达式通常用于传递函数对象或简单的函数式编程，例如排序、过滤和映射。掌握 Lambda 表达式可以提高你的 Python 编程技能和效率。

一、Python所有方向的学习路线*

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！