普通函数测试
from functools import reduce
def getStr():
return "def is function"
print(f'普通函数 -- {getStr()}')
bar = lambda: "def is function"
print(f'lambda函数 -- {bar()}')
print('--lambda add function--')
add = lambda x, y: x + y
print(add(34, 56))
print('--lambda pingfang function--')
pingfang = lambda x, y: x ** y
print(pingfang(99, 2))
map() 函数案例
"""map() 函数：
描述：
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
语法：
map(function, iterable, ...)
参数：
function ----> 函数
iterable ----> 一个或多个序列
返回值：
Python 2.x 版本返回的是列表
Python 3.x 版本返回的是迭代器
"""
print('--lambda map function--')
def square(x):
return x ** 2
james_map = [1, 2, 3, 4, 5]
return_map = map(square, james_map)
print(list(return_map))
lambda_map = map(lambda x: x ** 3, james_map)
print(list(lambda_map))
lambda_map = map(lambda x, y: x + y, james_map, james_map)
print(list(lambda_map))
sorted() 函数案例
"""sorted() 函数：
描述：
sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。
sort 与 sorted 区别：
sort 是 list 的一个方法，而 sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。
PY2语法：
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
PY3语法：
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
参数说明：
iterable ----> 可迭代对象。
cmp ----> 比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。（注意：Python3中已去掉cmp关键字由key代替。）
key ----> 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
reverse ----> 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
返回值：
返回重新排序的列表。
"""
print('--lambda sorted function--')
sorted_nums = [1, 2, 3, 4, 5]
sorted_nums.reverse()
print(sorted_nums)
sorted_maps = [(10, 1), (13, 7), (30, 8), (10, 30), (10, 17)]
james_sorted = sorted(sorted_maps, key=lambda x: x[1])
print(james_sorted)
james_sorted1 = sorted(sorted_maps, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(james_sorted1)
# sorted_maps1 = [{'10': 11}, {'30': 14}, {'120': 12}]
# james_sorted2 = sorted(sorted_maps1, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# print(james_sorted2)
reduce() 函数案例
"""reduce() 函数：
描述：
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
语法：
reduce(function, iterable[, initializer])
参数：
function ----> 函数，有两个参数
iterable ----> 可迭代对象
initializer ----> 可选，初始参数
返回值：
返回函数计算结果。
"""
print('--lambda reduce function--')
reduce_nums = [1, 2, 3, 4, 5]
reduce_nums2 = [1, 3, 5, 7, 9]
def add(x, y):
return x + y
print(f'普通算法 = {reduce(add, reduce_nums)}')
print(f'lambda算法 = {reduce(lambda x, y: x + y, reduce_nums)}')
print(f'lambda算法2 = {reduce(lambda x, y: x * 10 + y, reduce_nums2)}')
filter() 函数案例
"""filter() 函数：
描述：
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
语法：
filter(function, iterable)
参数：
function ----> 判断函数。
iterable ----> 可迭代对象。
返回值：
Pyhton2.7 返回列表，Python3.x 返回迭代器对象，具体内容可以查看：Python3 filter() 函数
"""
print('--lambda filter function--')
filter_nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(filter_nums)
print(list(filter(lambda x: x < 3, filter_nums)))
