前几天看到了一行求1000的阶乘的Python代码
Python代码
- print reduce(lambda x,y:x*y, range(1, 1001))
一下子被python代码的精简与紧凑所折服，故对代码进行了简单的分析。
reduce与range都是Python的内置函数。
range（1，1001）表示生成1到1000的连续整数列表（List）。
reduce（functionA，iterableB），functionA为需要两个变量的函数，并返回一个值。iterableB为可迭代变量，如List等。reduce函数将B中的元素从左到右依次传入函数A中，再用函数A返回的结果替代传入的参数，反复执行，则可将B reduce成一个单值。在此，是将1到1000的连续整数列表传入lambda函数并用两个数的积替换列表中的数，实际的计算过程为：(...((1×2)×3)×4)×...×1000)，***的结果即1000的阶乘。
下面来介绍一下lambda函数。
lambda函数是一种快速定义单行的最小函数，是从 Lisp 借用来的，可以用在任何需要函数的地方。下面的例子比较了传统的函数与lambda函数的定义方式：
- >>> def f(x,y):
- ... return x*y
- ...
- >>> f(2,3)
- >>> g = lambda x,y: x*y
- >>> g(2,3)
可以看到，两个函数得到的结果一样，而对于实现简单功能的函数来说，使用lambda函数来定义更加精简灵活，还可以直接把函数赋值给一个变量，用变量名来表示函数名。
其实lambda函数在很多时候都是不需要赋值给一个变量的（如前文中求阶乘的过程）。
使用lambda函数还有一些注意事项：
lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。
lambda 函数不能包含命令，包含的表达式不能超过一个。
下面简单演示一下如何使用lambda函数实现自定义排序。
- class People:
- age=0
- gender='male'
- def __init__(self, age, gender):
- self.age = age
- self.gender = gender
- def toString(self):
- return 'Age:'+str(self.age)+'\tGender:'+self.gender
- List=[People(21,'male'),People(20,'famale'),People(34,'male'),People(19,'famale')]
- print 'Befor sort:'
- for p in List:
- print p.toString()
- List.sort(lambda p1,p2:cmp(p1.age,p2.age))
- print '\nAfter ascending sort:'
- for p in List:
- print p.toString()
- List.sort(lambda p1,p2:-cmp(p1.age,p2.age))
- print '\nAfter descending sort:'
- for p in List:
- print p.toString()
上面的代码定义了一个People类，并通过lambda函数，实现了对包含People类对象的列表按照People的年龄，进行升序和降序排列。运行结果如下：
- Befor sort:
- Age:21 Gender:male
- Age:20 Gender:famale
- Age:34 Gender:male
- Age:19 Gender:famale
- After ascending sort:
- Age:19 Gender:famale
- Age:20 Gender:famale
- Age:21 Gender:male
- Age:34 Gender:male
- After descending sort:
- Age:34 Gender:male
- Age:21 Gender:male
- Age:20 Gender:famale
- Age:19 Gender:famale
参考资料：
深入 Python :Dive Into Python 中文版
