在对象遍历处理方面,其实Python的for..in..if语法已经很强大,并且在易读上胜过了lambda。比如上面map的例子,可以写成: print [x * 2 + 10 for x in foo] 1. 非常的简洁,易懂。filter的例子可以写成: print [x for x in foo if x % 3 == 0] 1. 同样也是比lambda的方式更容易理解。 一般情况下,...
with open('','r') as f: f.read() 。。。 1. 2. 3. 用with同时打开两个文件 with open('log1','r') as obj1 ,open('log2','r') as obj2: #例: with open('ha.log','r') as f1 ,open('ha12','r') as f2: with open('源文件','r') as obj1, open('新文件','w') ...
我想在 lambda 函数中使用 if…elif…else 将 lambda 函数应用于 DataFrame 列。 df 和代码类似于: df=pd.DataFrame({"one":[1,2,3,4,5],"two":[6,7,8,9,10]}) df["one"].apply(lambda x: x*10 if x<2 elif x<4 x**2 else x+10) 显然,这是行不通的。有没有办法将 if….elif…....
print((lambdax: xif(x >10)else10)(12)) Output: 10 12 如果存在多个条件(if-elif-...-else),我们必须嵌套它们: (lambdax: x *10ifx >10else(x *5ifx <5elsex))(11) Output: 110 但是上面的写法,又令代码变得难以阅读 在这种情况下,具有 if-elif-...-else 条件集的普通函数将是比 lambda ...
带if/else: >>> ( lambda x, y: x if x < y else y )( 1, 2 ) 1 科里化: >>> ( lambda x: ( lambda y: ( lambda z: x + y + z )( 1 ) )( 2 ) )( 3 ) 6 递归: >>> func = lambda n:1 if n == 0 else n * func(n-1) >>> func(5) 120 >>> f = ...
EN# python中的lambda函数 lambda函数相当于定义了一个匿名的函数，减少了代码量 # 代码 # Lambda表格 ...
f =(lambdax,y: xifx > yelsey)(1,2)print(f) # 判断字符串是否以某个字母开头f = (lambdax:x.startswith('B'))('Bob')print(f)True 4.3 将lambda嵌套到普通函数中,lambda函数本身做为return的值 代码示例: defadd(n):returnlambdax: x + n ...
1 if a >10 else 0 ... 除了上面提到的lambda函数的优点外,我看有的文章说用lambda函数会提高效率,那究竟是不是呢?我们写一段代码来验证一下 import time 测试的Def函数 def square1(n): return n ** 2 测试的Lambda函数 square2 = lambda n: n ** 2 print...
1 if a >10 else 0 ... 除了上面提到的lambda函数的优点外,我看有的文章说用lambda函数会提高效率,那究竟是不是呢?我们写一段代码来验证一下 import time # 测试的Def函数 def square1(n): return n ** 2 # 测试的Lambda函数 square2 = lambda n: n ** 2 print...
def squared2(x): return x[1] if isinstance(x,tuple) else x**2 squared = map(squared2, [1, 2, 3, 4, 5,(1,3)]) print(list(squared)) Python函数式编程 Python函数式编程有三个基本函数 map()、reduce()、filter() map(function, iterable [,iterable2]) map遍历可迭代对象取出元素,作为...