浅谈Python当中Lambda函数的用法

,今天来给大家推荐一个Python当中超级好用的内置函数，那便是lambda方法，本篇教程大致和大家分享：,在Python当中，我们经常使用lambda关键字来声明一个匿名函数，所谓地匿名函数，通俗地来讲就是没有名字的函数，具体的语法格式如下所示：,其中它可以接受任意数量的参数，但是只允许包含一个表达式，而该表达式的运算结果就是函数的返回值，我们可以简单地来写一个例子：,output：,那么我们如何来过滤列表当中的元素呢？这里就需要将lambda函数和filter()方法联合起来使用了，而filter()方法的语法格式：,其中我们有这么一个列表：,其中我们想要过滤出2次方之后小于100的元素，我们来定义一个匿名函数，如下：,最后出来的结果如下所示：,output：,要是遇上复杂的计算过程，小编这里还是推荐大家自己自定义一个函数，但若是简单的计算过程，lambda匿名函数绝对是最佳的选择。,map()函数的语法和上面的filter()函数相近，例如下面这个匿名函数：,我们将其和map()方法联用起来：,output：,当然正如我们之前提到的lambda匿名函数可以接受多个数量的参数，我们这里就可以来尝试一下了，例如有两组列表，,我们同样使用map()方法来操作，代码如下：,output：,apply()方法在Pandas的数据表格中用的比较多，而在apply()方法当中就带上lambda匿名函数，我们新建一个数据表格，如下所示：,output：,apply()方法的使用和前两者稍有不同，map()方法和filter()方法我们都需要将可迭代对象放入其中，而这里的apply()则不需要：,output：,而要是遇到DataFarme表格数据的时候，也是同样地操作,output：,并且通过apply()方法处理可是比直接用str.upper()方法来处理，速度来的更快哦！！,那么不适合的场景有哪些呢？那么首先lambda函数作为一个匿名函数，不适合将其赋值给一个变量，例如下面的这个案例：,相比较而言更好的是自定义一个函数来进行处理：,output：,而我们遇到如下情景的时候，可以对代码稍作简化处理：,output：,我们可以将其简化成：,output：,如果是Python当中的内置函数，尤其是例如math这种用于算数的模块，可以不需要放在lambda函数中，可以直接抽出来用