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
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。
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)
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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
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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