目录
1、lambda
2、map
3、属性函数-property
4、@staticmethod
正文
lambda()函数
举个例子如下：
func=lambda x:x+1 print(func(1)) #2 print(func(2)) #3
#以上lambda等同于以下函数
def func(x): return(x+1)
可以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体。在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。
Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, reduce。
from functools import reduce foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27] print (list(filter(lambda x: x % 3 == 0, foo))) #[18, 9, 24, 12, 27] print (list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo))) #[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64] print (reduce(lambda x, y: x + y, foo)) #139
上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？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]) 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]) 同样也是比lambda的方式更容易理解。
map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。
例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数：
因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算：
def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 输出结果： [1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。
由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
任务
假设用户输入的英文名字不规范，没有按照首字母大写，后续字母小写的规则，请利用map()函数，把一个list（包含若干不规范的英文名字）变成一个包含规范英文名字的list：
输入：['adam', 'LISA', 'barT']
输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']
def format_name(s): s1=s[0:1].upper()+s[1:].lower(); return s1; print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
map（）函数是python内置的高阶函数，对传入的list的每一个元素进行映射，返回一个新的映射之后的list
属性函数-property
Python中有一个被称为属性函数(property)的小概念，它可以做一些有用的事情，比如能做以下几点：
将类方法转换为只读属性
重新实现一个属性的setter和getter方法
使用属性函数的最简单的方法之一是将它作为一个方法的装饰器来使用。这可以让你将一个类方法转变成一个类属性。当我需要做某些值的合并时，我发现这很有用。其他想要获取它作为方法使用的人，发现在写转换函数时它很有用。让我们来看一个简单的例子：
class Person(object): """""" #---------------------------------------------------------------------- def __init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name #---------------------------------------------------------------------- @property def full_name(self): """ Return the full name """ return "%s %s" % (self.first_name, self.last_name)
在上面的代码中，我们创建了两个类属性：self.first_name和self.last_name。接下来，我们创建了一个full_name方法，它有一个@property装饰器。这使我们能够在Python解释器会话中有如下的交互：
>>> person = Person("Mike", "Driscoll")
>>> person.full_name
'Mike Driscoll'
>>> person.first_name
'Mike'正如你所看到的，因为我们将方法变成了属性，我们可以使用正常的点符号访问它。但是，如果我们试图将该属性设为其他值，我们会引发一个AttributeError错误。改变full_name属性的唯一方法是间接这样做：
>>> person.first_name = "Dan" >>> person.full_name 'Dan Driscoll'
staticmethod 静态方法
python中的staticmethod 主要是方便将外部函数集成到类体中,美化代码结构,重点在不需要类实例化的情况下调用方法
如果你去掉staticmethod,在方法中加self也可以通过实例化访问方法也是可以集成代码
1)先看看不使用staticmethod的代码如何写的
IND='ON'
def checkind():
return (IND == 'ON')
class Kls(object):
def __init__(self,data):
self.data = data
def do_reset(self):
if checkind():
print ('Reset done for:',self.data)
def set_reset(self):
if checkind():
# self.db='New db connection'
print ('DB connection mode for:',self.data)
ik1 = Kls(12)
print (ik1.do_reset())
print (ik1.set_reset())结果
Reset done for: 12 None DB connection mode for: 12 None
2)再看看使用staticmethod的代码,用staticmethod包装的方法可以内部调用,也可以通过类访问或类实例化访问
IND='ON'
class Kls(object):
def __init__(self,data):
self.data = data
@staticmethod
def checkind():
return (IND == 'ON')
def do_reset(self):
if self.checkind():
print ('Reset done for:',self.data)
def set_reset(self):
if self.checkind():
# self.db='New db connection'
print ('DB connection mode for:',self.data)
ik1 = Kls(12)
print (ik1.do_reset())
print (ik1.set_reset())
print (ik1.checkind())
print (Kls.checkind())结果
Reset done for: 12 None DB connection mode for: 12 None True True