`lambda` 和 `map` 函数

Python 提供了许多强大的内置函数和特性，使得数据处理和函数式编程变得简单而高效。本文将详细介绍 lambda 和 map 函数的用法及其应用场景。

`lambda` 表达式

lambda 表达式用于创建匿名函数。它是一种简洁的函数定义方式，适用于需要一个简单函数而不想正式定义的场合。

用法

# 传统函数
def add(x, y):
    return x + y

# lambda 表达式
add_lambda = lambda x, y: x + y
print(add_lambda(2, 3))  # 输出: 5

特点

lambda 函数可以有多个参数，但只能有一个表达式。
适用于简单的计算或作为高阶函数的参数。

示例

# 使用 lambda 表达式进行排序
pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]
pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
print(pairs)  # 输出: [(3, 'three'), (1, 'one'), (2, 'two')]

`map` 函数

map 函数用于将一个函数应用到一个或多个可迭代对象的每个元素上，返回一个迭代器。

用法

def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = map(square, numbers)
print(list(squared))  # 输出: [1, 4, 9, 16]

特点

map 可以接受多个可迭代对象作为参数。
返回一个迭代器，需要用 list() 或 tuple() 转换为列表或元组。

示例

# 使用 lambda 和 map 结合
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x * x, numbers)
print(list(squared))  # 输出: [1, 4, 9, 16]

综合示例

以下是一个综合示例，展示如何结合使用 zip、lambda 和 map：

# 两个列表的元素相加
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
summed = map(lambda x, y: x + y, a, b)
print(list(summed))  # 输出: [5, 7, 9]

# 使用 zip 和 map 计算两个列表的点积
dot_product = sum(map(lambda x, y: x * y, a, b))
print(dot_product)  # 输出: 32