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匿名函数
lambda x , y : x+y
1.匿名的目的就是要没有名字，给匿名函数赋给一个名字是没有意义的。
2.匿名函数的参数规则、作用域关系与有名函数是一样的。
3.匿名函数的函数体通常应该是 一个表达式,该表达式必须要有一个返回值。
f=lambda x,n:x ** n
print(f(2,3))
lambda匿名函数的应用：**max,min,sorted,map,reduce,filter**
求工资最高的人：max
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
def get(k):
return salaries[k]
print(max(salaries,key=get)) #'alex'
print(max(salaries,key=lambda x:salaries[x]))
info = [
{'name': 'egon', 'age': '18', 'salary': '3000'},
{'name': 'wxx', 'age': '28', 'salary': '1000'},
{'name': 'lxx', 'age': '38', 'salary': '2000'}
]
max(info, key=lambda dic: int(dic['salary']))
max([11, 22, 33, 44, 55])
求工资最低的人：min
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
print(min(salaries,key=lambda x:salaries[x])) # 'yuanhao'
info=[
{'name':'egon','age':'18','salary':'3000'},
{'name':'wxx','age':'28','salary':'1000'},
{'name':'lxx','age':'38','salary':'2000'}
]
min(info,key=lambda dic:int(dic['salary']))
sort把薪资字典，按照薪资的高低排序
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
alaries=sorted(salaries) # 默认按照字典的键排序
print(salaries)
# salaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x]) #默认是升序排
alaries=sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x],reverse=True) #降序
print(salaries)
info=[
{'name':'egon','age':'18','salary':'3000'},
{'name':'wxx','age':'28','salary':'1000'},
{'name':'lxx','age':'38','salary':'2000'}
]
l=sorted(info,key=lambda dic:int(dic['salary']))
map 映射, 循环让每个元素执行函数，将每个函数执行的结果保存到新的列表中
v1 = [11,22,33,44] result = map(lambda x:x+100,v1) # 第一个参数为执行的函数,第二个参数为可迭代元素. print(list(result)) # [111,122,133,144] names=['alex','wupeiqi','yuanhao','egon'] res=map(lambda x:x+'_NB' if x == 'egon' else x + '_SB',names) print(list(res))
reduce , 对参数序列中元素进行累积
import functools v1 = ['wo','hao','e'] def func(x,y): return x+y result = functools.reduce(func,v1) print(result) # wohaoe result = functools.reduce(lambda x,y:x+y,v1) print(result) # wohaoe from functools import reduce l=['my','name','is','alex','alex','is','sb'] res=reduce(lambda x,y:x+' '+y+' ',l) print(res) #my name is alex alex is sb
filter , 按条件筛选
result=filter(lambda x:x > 2,[1,2,3,4])
print(list(result))
v1 = [11,22,33,'asd',44,'xf']
# 一般做法
def func(x):
if type(x) == int:
return True
return False
result = filter(func,v1)
print(list(result)) # [11,22,33,44]
# 简化做法
result = filter(lambda x: True if type(x) == int else False ,v1)
print(list(result))
# 极简做法
result = filter(lambda x: type(x) == int ,v1)
print(list(result))
names=['alex_sb','wxx_sb','yxx_sb','egon']
res=filter(lambda x:True if x.endswith('sb') else False,names)
res=filter(lambda x:x.endswith('sb'),names)
print(list(res)) #['alex_sb', 'wxx_sb', 'yxx_sb']
ages=[18,19,10,23,99,30]
res=filter(lambda n:n >= 30,ages)
print(list(res)) #[99, 30]
salaries={
'egon':3000,
'alex':100000000,
'wupeiqi':10000,
'yuanhao':2000
}
res=filter(lambda k:salaries[k] >= 10000,salaries)
print(list(res)) #['alex', 'wupeiqi']
内容扩展：
匿名函数调用
步骤一：将创建好的匿名函数通过一个变量来去接收。
步骤二：使用变量再去调用匿名函数。
举例
第一步： 创建一个匿名函数，作用是实现两个数的和。
lambda num1 , num2 : num1 + num2
第二步：使用一个变量来去接收这个匿名函数
sum = lambda num1 , num2 : num1 + num2
第三步：调用此匿名函数
sum(10 , 20)
标签：
Python,匿名函数
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。