lambda函数用法,函数式编程-Lambda与Stream

lambda函数用法,函数式编程-Lambda与Stream详细介绍

本文目录一览： python Lambda 形式的使用？

4.7.5. Lambda 形式
出于实际需要，有几种通常在函数式编程语言例如 Lisp 中出现的功能加入到了 Python。通过 lambda 关键字，可以创建短小的匿名函数。这里有一个函数返回它的两个参数的和： lambda a, b: a+b。 Lambda 形式可以用于任何需要的函数对象。出于语法限制，它们只能有一个单独的表达式。语义上讲，它们只是普通函数定义中的一个语法技巧。类似于嵌套函数定义，lambda 形式可以从外部作用域引用变量:
>>> def make_incrementor(n):
... return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43
上面的示例使用 lambda 表达式返回一个函数。另一个用途是将一个小函数作为参数传递:
>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
>>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
>>> pairs
[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two

Lambda如何使用？

Lambda表达式的使用 1.Lambda表达式的本质：作为函数式接口的实例 2.Lambda没有接口就没有意义了，一定是根据接口而存在的 3.所有以前用匿名实现类表示的现在都可以用Lambda表达式来写。
什么是函数式接口？ 1.只包含一个抽象方法的接口，称为函数式接口。 2.可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。（若 Lambda 表达式 抛出一个受检异常(即：非运行时异常)，那么该异常需要在目标接口的抽 象方法上进行声明）。 3.可以在一个接口上使用 @FunctionalInterface 注解，这样做可以检 查它是否是一个函数式接口。同时 javadoc 也会包含一条声明，说明这个 接口是一个函数式接口
Lambda表达式的使用：（分为6种情况）
Lambda总结：

pythonlambda怎么用

python lambda怎么用?python 使用 lambda 来创建匿名函数。lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。语法lambda函数的语法只包含一个语句，如下：lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression实例(Python 2.0+)#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2; # 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )以上实例输出结果：相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40

python lambda函数用法？

在 Python 中，lambda函数是一种匿名函数，即定义函数的方式不同于通常的定义函数的方式。 lambda 函数通常被用来简化程序代码。
例如，下面是一个定义普通函数的例子：
def add(x, y):
return x y
使用 lambda 函数，我们可以将上面的函数简化为：
add = lambda x, y: x y
上面的 lambda 函数定义了两个参数 x 和 y，并返回了两个参数的和。
lambda 函数的一个重要特点是，它仅能包含一个表达式，因此通常非常短小。
另一个使用 lambda 函数的常见场景是将函数作为参数传递给另一个函数。例如：
def my_func(f, x, y):
return f(x, y)
result = my_func(lambda x, y: x y, 2, 3)
在上面的代码中，我们将 lambda 函数 lambda x, y: x y 作为参数传递给了函数 my_func，并使用它来计算两个数的和。
总之，lambda 函数是一种很有用的工具，可以帮助我们简化程序代码。
#元组组成列表lst
#lst按组成列表中的
元素-元组的
第二个元素的字母的
a~z升序排序为：
[(4, 'four'),
(1, 'one'),
(3, 'three'),
(2, 'two')]
#返回列表lst的第4个元组
(2,"two")中的
第二个元素"two"的
第三个字符"o"
这里lambda x的x是函数的参数,是lst的元素(这里是一个元组),
x[1]是函数的返回值,是lst元素(元组)的第2个元素即字符串,
所以,lst.sort(key=lambda x:x[1])是以lst元素(元组)的第二个元素为key排序,默认为升序
排序后的lst为[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
print(lst[3][1][2])是打印排序后的lst中的第4个元素(元组)的第2个元素(字符串)的第3个字符,结果就是打印字符串two的字符o

Python调用函数时必须使用等于号的函数是什么？

在Python中，调用函数时不一定需要使用等于号，但是有一种函数需要使用等于号，它就是lambda函数（也称为匿名函数）。
lambda函数是一种简单的函数，通常用于定义简单的函数或者在一些函数式编程的场景中使用。lambda函数的语法格式为：
lambda arguments: expression
其中，arguments是函数的参数，可以是一个或多个，用逗号分隔；expression是函数的返回值，可以是任何表达式。
使用等于号可以将lambda函数赋值给一个变量，然后通过这个变量来调用函数。例如：
需要注意的是，lambda函数通常用于定义简单的函数，如果函数比较复杂，建议使用def语句来定义函数。

函数式编程-Lambda与Stream

我们在创建线程并启动时可以使用匿名内部类的写法：
可以使用Lambda的格式对其进行修改。修改后如下：
现有方法定义如下，其中IntBinaryOperator是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。
Lambda写法：
现有方法定义如下，其中IntPredicate是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。
Lambda写法：
现有方法定义如下，其中Function是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。
Lambda写法：
现有方法定义如下，其中IntConsumer是一个接口。先使用匿名内部类的写法调用该方法。
Lambda写法：
Java8的Stream使用的是函数式编程模式，如同它的名字一样，它可以被用来对集合或数组进行链状流式的操作。可以更方便的让我们对集合或数组操作。
我们可以调用getAuthors方法获取到作家的集合。现在需要打印所有年龄小于18的作家的名字，并且要注意去重。
单列集合： 集合对象.stream()
数组：Arrays.stream(数组)或者使用Stream.of来创建
双列集合：转换成单列集合后再创建
可以对流中的元素进行条件过滤，符合过滤条件的才能继续留在流中。
例如：
打印所有姓名长度大于1的作家的姓名
可以把对流中的元素进行计算或转换。
例如：
打印所有作家的姓名
可以去除流中的重复元素。
例如：
打印所有作家的姓名，并且要求其中不能有重复元素。
注意：distinct方法是依赖Object的equals方法来判断是否是相同对象的。所以需要注意重写equals方法。
可以对流中的元素进行排序。
例如：
对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素。
注意：如果调用空参的sorted()方法，需要流中的元素是实现了Comparable。

可以设置流的最大长度，超出的部分将被抛弃。
例如：
对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素,然后打印其中年龄最大的两个作家的姓名。
跳过流中的前n个元素，返回剩下的元素
例如：
打印除了年龄最大的作家外的其他作家，要求不能有重复元素，并且按照年龄降序排序。
map只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。
例一：
打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。
例二：
打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式：哲学,爱情
对流中的元素进行遍历操作，我们通过传入的参数去指定对遍历到的元素进行什么具体操作。
例子：
输出所有作家的名字
可以用来获取当前流中元素的个数。
例子：
打印这些作家的所出书籍的数目，注意删除重复元素。
可以用来或者流中的最值。
例子：
分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。
把当前流转换成一个集合。
例子：
获取一个存放所有作者名字的List集合。
获取一个所有书名的Set集合。
获取一个Map集合，map的key为作者名，value为List
可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素，结果为boolean类型。
例子：
判断是否有年龄在29以上的作家
可以用来判断是否都符合匹配条件，结果为boolean类型。如果都符合结果为true，否则结果为false。
例子：
判断是否所有的作家都是成年人
可以判断流中的元素是否都不符合匹配条件。如果都不符合结果为true，否则结果为false
例子：
判断作家是否都没有超过100岁的。
获取流中的任意一个元素。该方法没有办法保证获取的一定是流中的第一个元素。
例子：
获取任意一个年龄大于18的作家，如果存在就输出他的名字
获取流中的第一个元素。
例子：
获取一个年龄最小的作家，并输出他的姓名。
对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。（缩减操作）
reduce的作用是把stream中的元素给组合起来，我们可以传入一个初始值，它会按照我们的计算方式依次拿流中的元素和初始化值进行计算，计算结果再和后面的元素计算。
reduce两个参数的重载形式内部的计算方式如下：
其中identity就是我们可以通过方法参数传入的初始值，accumulator的apply具体进行什么计算也是我们通过方法参数来确定的。
例子：
使用reduce求所有作者年龄的和
使用reduce求所有作者中年龄的最大值
使用reduce求所有作者中年龄的最小值
reduce一个参数的重载形式内部的计算
如果用一个参数的重载方法去求最小值代码如下：
我们在编写代码的时候出现最多的就是空指针异常。所以在很多情况下我们需要做各种非空的判断。
例如：
尤其是对象中的属性还是一个对象的情况下。这种判断会更多。
而过多的判断语句会让我们的代码显得臃肿不堪。
所以在JDK8中引入了Optional,养成使用Optional的习惯后你可以写出更优雅的代码来避免空指针异常。
并且在很多函数式编程相关的API中也都用到了Optional，如果不会使用Optional也会对函数式编程的学习造成影响。
Optional就好像是包装类，可以把我们的具体数据封装Optional对象内部。然后我们去使用Optional中封装好的方法操作封装进去的数据就可以非常优雅的避免空指针异常。
我们一般使用 Optional 的 静态方法ofNullable 来把数据封装成一个Optional对象。无论传入的参数是否为null都不会出现问题。
你可能会觉得还要加一行代码来封装数据比较麻烦。但是如果改造下getAuthor方法，让其的返回值就是封装好的Optional的话，我们在使用时就会方便很多。
而且在实际开发中我们的数据很多是从数据库获取的。Mybatis从3.5版本可以也已经支持Optional了。我们可以直接把dao方法的返回值类型定义成Optional类型，MyBastis会自己把数据封装成Optional对象返回。封装的过程也不需要我们自己操作。
如果你 确定一个对象不是空 的则可以使用 Optional 的 静态方法of 来把数据封装成Optional对象。
但是一定要注意，如果使用of的时候传入的参数必须不为null。（尝试下传入null会出现什么结果）
如果一个方法的返回值类型是Optional类型。而如果我们经判断发现某次计算得到的返回值为null，这个时候就需要把null封装成Optional对象返回。这时则可以使用 Optional 的 静态方法empty 来进行封装。

所以最后你觉得哪种方式会更方便呢？ ofNullable
我们获取到一个Optional对象后肯定需要对其中的数据进行使用。这时候我们可以使用其 ifPresent 方法对来消费其中的值。
这个方法会判断其内封装的数据是否为空，不为空时才会执行具体的消费代码。这样使用起来就更加安全了。
例如,以下写法就优雅的避免了空指针异常。
如果我们想获取值自己进行处理可以使用get方法获取，但是不推荐。因为当Optional内部的数据为空的时候会出现异常。
如果我们期望安全的获取值。我们不推荐使用get方法，而是使用Optional提供的以下方法。
我们可以使用filter方法对数据进行过滤。如果原本是有数据的，但是不符合判断，也会变成一个无数据的Optional对象。
我们可以使用isPresent方法进行是否存在数据的判断。如果为空返回值为false,如果不为空，返回值为true。但是这种方式并不能体现Optional的好处， 更推荐使用ifPresent方法 。
Optional还提供了map可以让我们的对数据进行转换，并且转换得到的数据也还是被Optional包装好的，保证了我们的使用安全。
例如我们想获取作家的书籍集合。
只有一个抽象方法 的接口我们称之为函数接口。
JDK的函数式接口都加上了 @FunctionalInterface 注解进行标识。但是无论是否加上该注解只要接口中只有一个抽象方法，都是函数式接口。
我们在使用lambda时，如果方法体中只有一个方法的调用的话（包括构造方法）,我们可以用方法引用进一步简化代码。
我们在使用lambda时不需要考虑什么时候用方法引用，用哪种方法引用，方法引用的格式是什么。我们只需要在写完lambda方法发现方法体只有一行代码，并且是方法的调用时使用快捷键尝试是否能够转换成方法引用即可。
当我们方法引用使用的多了慢慢的也可以直接写出方法引用。
类名或者对象名::方法名
其实就是引用类的静态方法
如果我们在重写方法的时候，方法体中 只有一行代码 ，并且这行代码是 调用了某个类的静态方法 ，并且我们把要重写的 抽象方法中所有的参数都按照顺序传入了这个静态方法中 ，这个时候我们就可以引用类的静态方法。

例如：
如下代码就可以用方法引用进行简化
注意，如果我们所重写的方法是没有参数的，调用的方法也是没有参数的也相当于符合以上规则。
优化后如下：
如果我们在重写方法的时候，方法体中 只有一行代码 ，并且这行代码是 调用了某个对象的成员方法 ，并且我们把要重写的 抽象方法中所有的参数都按照顺序传入了这个成员方法中 ，这个时候我们就可以引用对象的实例方法
例如：
优化后：
如果我们在重写方法的时候，方法体中 只有一行代码 ，并且这行代码是 调用了第一个参数的成员方法 ，并且我们把要 重写的抽象方法中剩余的所有的参数都按照顺序传入了这个成员方法中 ，这个时候我们就可以引用类的实例方法。
例如：
优化后如下：
如果方法体中的一行代码是构造器的话就可以使用构造器引用。
如果我们在重写方法的时候，方法体中 只有一行代码 ，并且这行代码是 调用了某个类的构造方法 ，并且我们把 要重写的抽象方法中的所有的参数都按照顺序传入了这个构造方法中 ，这个时候我们就可以引用构造器。
例如：
优化后：
我们之前用到的很多Stream的方法由于都使用了泛型。所以涉及到的参数和返回值都是引用数据类型。
即使我们操作的是整数小数，但是实际用的都是他们的包装类。JDK5中引入的自动装箱和自动拆箱让我们在使用对应的包装类时就好像使用基本数据类型一样方便。但是你一定要知道装箱和拆箱肯定是要消耗时间的。虽然这个时间消耗很下。但是在大量的数据不断的重复装箱拆箱的时候，你就不能无视这个时间损耗了。
所以为了让我们能够对这部分的时间消耗进行优化。Stream还提供了很多专门针对基本数据类型的方法。
例如：mapToInt,mapToLong,mapToDouble,flatMapToInt,flatMapToDouble等。
当流中有大量元素时，我们可以使用并行流去提高操作的效率。其实并行流就是把任务分配给多个线程去完全。如果我们自己去用代码实现的话其实会非常的复杂，并且要求你对并发编程有足够的理解和认识。而如果我们使用Stream的话，我们只需要修改一个方法的调用就可以使用并行流来帮我们实现，从而提高效率。
parallel方法可以把串行流转换成并行流。
也可以通过parallelStream直接获取并行流对象。

lambada表达式

lambada表达式
Lambda 表达式（lambda expression）是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象（lambda abstraction），是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包（注意和数学传统意义上的不同）。
C#表达式
C#的Lambda 表达式都使用 Lambda 运算符 =>，该运算符读为“goes to”。语法如下：
(object argOne, object argTwo) => {; /*Your statement goes here*/}
函数体多于一条语句的可用大括号括起。
类型
可以将此表达式分配给委托类型，如下所示：
delegate int del(int i);
del myDelegate=x=>{return x*x;};
int j = myDelegate(5); //j=25
创建表达式目录树类型：
using System.Linq.Expressions;
//...
Expression =x=>x*x;
=> 运算符具有与赋值运算符 (=) 相同的优先级，并且是右结合运算符。
Lambda 用在基于方法的 LINQ 查询中，作为诸如 Where 和 Where 等标准查询运算符方法的参数。
使用基于方法的语法在 Enumerable 类中调用 Where 方法时（像在 LINQ to Objects 和 LINQ to XML 中那样），参数是委托类型 System..::.Func<(Of <(T, TResult>)>)。使用 Lambda 表达式创建委托最为方便。例如，当您在 System.Linq..::.Queryable 类中调用相同的方法时（像在 LINQ to SQL 中那样），则参数类型是 System.Linq.Expressions..::.Expression

，其中 Func 是包含至多五个输入参数的任何 Func 委托。同样，Lambda 表达式只是一种用于构造表达式目录树的非常简练的方式。尽管事实上通过 Lambda 创建的对象的类型是不同的，但 Lambda 使得 Where 调用看起来类似。

在前面的示例中，请注意委托签名具有一个 int 类型的隐式类型输入参数，并返回 int。可以将 Lambda 表达式转换为该类型的委托，因为该表达式也具有一个输入参数 (x)，以及一个编译器可隐式转换为 int 类型的返回值。（以下几节中将对类型推理进行详细讨论。）使用输入参数 5 调用委托时，它将返回结果 25。

在 is 或 as 运算符的左侧不允许使用 Lambda。

适用于匿名方法的所有限制也适用于 Lambda 表达式。有关更多信息，请参见匿名方法（C# 编程指南）。

特殊

下列规则适用于 Lambda 表达式中的变量范围：

捕获的变量将不会被作为垃圾回收，直至引用变量的委托超出范围为止。

在外部方法中看不到 Lambda 表达式内引入的变量。

Lambda 表达式无法从封闭方法中直接捕获 ref 或 out 参数。

Lambda 表达式中的返回语句不会导致封闭方法返回。

Lambda 表达式不能包含其目标位于所包含匿名函数主体外部或内部的 goto 语句、break 语句或 continue 语句。

Lambda表达式的本质是“匿名方法”，即当编译我们的程序代码时，“编译器”会自动将“Lambda表达式”转换为“匿名方法”，如下例：

string[] names={"agen","balen","coure","apple"};

string[] findNameA=Array.FindAll

(names,delegate(string v){return v.StartsWith("a");});

string[] findNameB=Array.FindAll

(names,v=>v.StartsWith("a"));

上面中两个FindAll方法的反编译代码如下：

string[] findNameA=Array.FindAll

(names,delegate(string v){return v.StartsWith("a");});

string[] findNameB=Array.FindAll

(names,delegate(string v){return v.StartsWith("a");});

从而可以知道“Lambda表达式”与“匿名方法”是可以划上等号的，只不过使用“Lambda表达式”输写代码看上去更直观漂亮，不是吗?

Lambda表达式的语法格式：

参数列表 => 语句或语句块[1]

其中“参数列”中可包含任意个参数(与委托对应），如果参数列中有0个或1个以上参数，则必须使用括号括住参数列，如下：

x => x + 1 // Implicitly typed, expression body

x => { return x + 1; } // Implicitly typed, statement body

(int x) => x + 1 // Explicitly typed, expression body

(int x) => { return x + 1; } // Explicitly typed, statement body

(x, y) => x * y // Multiple parameters

() => Console.WriteLine() // No parameters

async (t1,t2) => await t1 + await t2 // Async

delegate (int x) { return x + 1; } // Anonymous method expression

delegate { return 1 + 1; } // Parameter list omitted

python中的lambda是什么意思

lambda是Python编程语言中使用频率较高的一个关键字。那么，什么是lambda？它有哪些用法？网上的文章汗牛充栋，可是把这个讲透的文章却不多。这里，我们通过阅读各方资料，总结了关于Python中的lambda的“一个语法，三个特性，四个用法”。一个语法（推荐学习：Python视频教程）在Python中，lambda的语法是唯一的。其形式如下：lambda argument_list: expression其中，lambda是Python预留的关键字，argument_list和expression由用户自定义。具体介绍如下。这里的argument_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的。具体来说，argument_list可以有非常多的形式。这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义，并且表达式只能是单行的。3. 这里的lambda argument_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫做lambda函数。三个特性lambda函数有如下特性：lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算得到的值。lambda函数一般功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然，甚至不需要专门的名字来说明。四个用法由于lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不同，可以将lambda函数的用法扩展为以下几种：将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。将lambda函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该lambda函数替换。将lambda函数作为其他函数的返回值，返回给调用者。将lambda函数作为参数传递给其他函数。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

Python 中的“lambda”是什么意思？有什么作用？如何使用？

lambda就是匿名函数,就是没有名字的函数,来自于于函数式编程的概念; java7也是加这个，
举个例子
函数如下:
def f(x):
return x+1
print f(4)
用lambda的话，写成这样:
g = lambda x : x+1
print g(4)
延展阅读：
Python（英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
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