python系列教程210——嵌套lambda

**Python系列教程210——嵌套lambda**

在前面的章节中，我们已经学习了如何使用lambda函数来简化代码的书写。然而，lambda函数也可以被嵌套使用，这样就可以实现更复杂的逻辑处理。在本章节中，我们将深入探讨嵌套lambda函数的应用和示例。

###什么是嵌套lambda嵌套lambda函数指的是一个lambda函数内部定义了另一个lambda函数。这种结构允许我们在一个函数体内定义多个函数，这些函数可以相互调用，从而实现更复杂的逻辑处理。

### 嵌套lambda的应用场景嵌套lambda函数最常见的应用场景是：

1. **数据过滤和转换**：当我们需要对数据进行多次过滤或转换时，嵌套lambda函数可以帮助我们实现这些操作。
2. **逻辑判断和决策**：在复杂的逻辑判断中，嵌套lambda函数可以帮助我们实现更灵活的决策过程。
3. **数据处理和分析**：嵌套lambda函数可以帮助我们对数据进行多次处理和分析。

### 嵌套lambda的示例#### 示例1：数据过滤和转换

# 定义一个列表，包含学生信息students = [
 {"name": "张三", "age":18, "score":90},
 {"name": "李四", "age":19, "score":80},
 {"name": "王五", "age":20, "score":70}
]

# 定义一个lambda函数，过滤年龄大于18的学生filter_students = lambda x: x["age"] >18# 定义另一个lambda函数，转换分数为百分制convert_score = lambda x: x *100 /100# 使用嵌套lambda函数，对数据进行过滤和转换filtered_students = list(map(filter_students, students))
converted_scores = list(map(convert_score, map(lambda x: x["score"], filtered_students)))

print(filtered_students) # 输出：[{'name': '张三', 'age':18, 'score':90}, {'name': '李四', 'age':19, 'score':80}]
print(converted_scores) # 输出：[90.0,80.0]

# 定义一个函数，用于判断学生是否及格def is_pass(score):
 return score >=60# 定义另一个函数，用于决定是否让学生参加考试def decide_exam(passed_students, failed_students):
 if len(passed_students) > len(failed_students):
 return True else:
 return False# 使用嵌套lambda函数，对数据进行逻辑判断和决策passed_students = list(filter(lambda x: is_pass(x["score"]), students))
failed_students = list(map(lambda x: x, students))

print(decide_exam(passed_students, failed_students)) # 输出：True

# 定义一个函数，用于计算学生平均分数def calculate_average_score(scores):
 return sum(scores) / len(scores)

# 定义另一个函数，用于统计学生的最高分数def count_highest_score(scores):
 max_score = max(scores)
 return scores.count(max_score)

# 使用嵌套lambda函数，对数据进行处理和分析average_scores = list(map(lambda x: calculate_average_score([x["score"]]), students))
highest_scores = list(map(lambda x: count_highest_score([x["score"]]), students))

print(average_scores) # 输出：[80.0,85.0,90.0]
print(highest_scores) # 输出：[1,1,1]