Python中的匿名函数——lambda函数

Posted 2023-05-08

参考技术A

在Python中，lambda函数是一个简单的匿名函数。该函数没有函数名，它可以有多个参数，但函数只由一个表达式构成。

lambda函数具体的格式如下：

lambda 参数 : 表达式

其中, lambda 是关键字， 参数 是函数的参数，可以有0至多个。冒号后面是表达式，也是该函数中的唯一的表达式，lambda函数会返回该表达式的返回值。

我们来看一个具体的例子。

在上述代码中，number1, number2是lambda函数的参数，number1**2+number**2是函数的表达式，该函数返回number1, number2两个数的平方和。

上述代码创建了一个lambda函数后将其赋值给变量sum_square, 在print函数中通过sum_square来调用这个lambda函数。

上述的lambda函数完全可用标准的函数来实现，我们可以将上述代码改写成下面的代码。

在代码中，定义了函数sum_square，该函数包含两个参数，并执行一条语句并将该语句的执行结果作为函数返回值。通过上述代码可以帮助我们更直观地理解lambda函数。

lambda函数的可读性较差，那么为什么要有这样奇怪的匿名函数呢？这个要从lambda的使用场合说起。我们来看下面的代码。

上述代码定义了一个数值列表，调用python的内置函数filter来生成一个新的迭代器。 filter函数的第一个参数为一个函数，用于决定过滤的方法；第二个参数为一个可迭代的对象如列表、集合等。filter函数返回一个新的迭代器, 用于获得满足第一个函数为真的所有元素。在上述代码中，我们给filter传递的第一个参数是一个匿名函数：lambda number:number%3==0， 该函数在一个数整除3时为True，否则为False. filter函数会创建一个新的迭代器，通过调用上述匿名函数来判断该元素是否满足条件,得到所有3的倍数的数。

当然，上述代码也可以使用正常的函数方式来实现,如下所示：

我们可以看到，所有匿名函数的功能都可以通过标准函数来实现。匿名函数常在调用其它函数（如filter, map等）时作为参数使用。使用匿名函数可以使代码更为精简。匿名函数主要用于完成简单的任务，如果匿名函数过于复杂，会导致可读性较差，调试起来也比较困难，因此，强烈不建议使用lambda写天书般的代码。总之，要根据实际情况决定是否使用匿名函数。

Python - 匿名函数

本章内容

1. 匿名函数lambda
2. 匿名函数运用

 

一、匿名函数lambda

我们所说的匿名函数就是lambda , lambda到底是什么?

lambda是一个表达式 , 而并非语句 , 所以可以出现在def语句所不能出现的位置 , 并且不需要指定函数名; lambda表达式还可以提高代码的可读性 , 简化代码

lambda表达式主要用于写一些简单的方法 , 对于复杂的还是用函数写的好

示例:

 1 # 普通函数
 2 def func(x):
 3     return x * x
 4 print(func(5))
 5 -----------------------
 6 # 匿名函数,自带return功能
 7 func = lambda x : x * x
 8 print(func(5))
 9 ---------------------------------------------------
10 func = lambda arguments : expression using argument 

使用匿名函数可以减少命名空间使用内存 , 因为没有函数名

可直接后面传递参数

1 >>> (lambda x,y : x if x > y else y)(1,2)
2 2

 非固定参数

1 >>> (lambda *args : args)(1,2,3,4)
2 (1, 2, 3, 4)

PS : 匿名函数主要是与其他函数搭配使用

 

二、匿名函数运用

结合使用

map , 计算平方

1 # map后返回的对象为map对象,所以利用list方法进行强转
2 >>> list(map(lambda x : x * x, [1,2,3,4]))
3 [1,4,9,16]

filter , 筛选偶数

1 >>> list(filter(lambda x : x % 2 == 0,[1,2,3,4]))
2 [2,4]

reduce , 求和

1 # python3中已经没有reduce方法了,调用需要导入
2 >>> from functools import reduce
3 # reduce(function, sequence, initial=None)
4 >>> reduce(lambda x , y : x + y, [1,2,3,4,5],100)
5 115

嵌套使用

版本一

1 def func(x):
2     return lambda x : x + y
3 f = func(2)
4 print(f(2))
5 # output: 4

版本二

1 func = lambda x : (lambda y: x + y)
2 y = func(1)
3 y(2)
4 # output: 3