python中lambda的用法

Posted yanzi_meng

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python中lambda的用法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子:

def f(x):
return x**2
print f(4)

Python中使用lambda的话,写成这样

g = lambda x : x**2
print g(4)

二、lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享在别的地方调用。

其实说的没错,lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用,因为有很多别的方法能够代替lambda。

1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。

 

2. 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。

3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。

lambda基础

lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象,见证一下:

>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
[18, 9, 24, 12, 27]
>>> print 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

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。

 

 

 

以Mark Lutz著的《Python学习手册》为教程,每天花1个小时左右时间学习,争取两周完成。 --- 写在前面的话

 


 

2013-7-22 21:00 学习笔记

 

1,lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数,紧跟一个冒号,以后是一个表达式。lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在Python语法不允许def出现的地方。作为表达式,lambda返回一个值(即一个新的函数)。lambda用来编写简单的函数,而def用来处理更强大的任务。

 

[python] view plain copy
  1. f = lambda x,y,z : x+y+z  
  2. print f(1,2,3)  
  3.   
  4. g = lambda x,y=2,z=3 : x+y+z  
  5. print g(1,z=4,y=5)  

输出结果为:

[python] view plain copy
  1. 6  
  2. 10  


2,lambda表达式常用来编写跳转表(jump table),就是行为的列表或字典。例如:

[python] view plain copy
  1. L = [(lambda x: x**2),  
  2.     (lambda x: x**3),  
  3.     (lambda x: x**4)]  
  4. print L[0](2),L[1](2),L[2](2)  
  5.   
  6. D = {‘f1‘:(lambda: 2+3),  
  7.     ‘f2‘:(lambda: 2*3),  
  8.     ‘f3‘:(lambda: 2**3)}  
  9. print D[‘f1‘](),D[‘f2‘](),D[‘f3‘]()  

输出结果为:

[python] view plain copy
  1. 16  
  2. 8  


3,lambda表达式可以嵌套使用,但是从可读性的角度来说,应尽量避免使用嵌套的lambda表达式。

4,map函数可以在序列中映射函数进行操作。例如:

 

[python] view plain copy
  1. def inc(x):  
  2.     return x+10  
  3.       
  4. L = [1,2,3,4]  
  5. print map(inc,L)  
  6.   
  7. print map((lambda x: x+10),L)  

输出结果为:

[python] view plain copy
  1. [11, 12, 13, 14]  
  2. [11, 12, 13, 14]  


5,列表解析可以实现map函数同样的功能,而且往往比map要快。例如:

[python] view plain copy
  1. print [x**for x in range(10)]  
  2. print map((lambda x: x**2), range(10))  

输出结果为:

[python] view plain copy
  1. [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]  
  2. [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]  


6,列表解析比map更强大。例如:

[python] view plain copy
  1. print [x+y for x in range(5) if x%2 == for y in range(10) if y%2 ==1]  

输出结果为:

[python] view plain copy
  1. [1, 3, 5, 7, 9, 3, 5, 7, 9, 11, 5, 7, 9, 11, 13]  


7,生成器函数就像一般的函数,但它们被用作实现迭代协议,因此生成器函数只能在迭代语境中出现。例如:

[python] view plain copy
  1. def gensquares(N):  
  2.     for i in range(N):  
  3.         yield i**2  
  4.           
  5.   
  6. for i in gensquares(5):  
  7.     print i,  

输出结果为:

[python] view plain copy
  1. 16  


8,所有的迭代内容(包括for循环、map调用、列表解析等等)将会自动调用iter函数,来看看是不是支持了迭代协议。

9,生成器表达式就像列表解析一样,但它们是扩在圆括号()中而不是方括号[]中。例如:

 

[python] view plain copy
  1. for num in (x**for x in range(5)):  
  2.     print num,  

输出结果为:

[python] view plain copy
  1. 16  


10,列表解析比for循环具有更好的性能。尽管如此,在编写Python代码时,性能不应该是最优先考虑的。

11,没有return语句时,函数将返回None对象。

 

12,函数设计的概念:

 

  • 耦合性:只有在真正必要的情况下才使用全局变量
  • 耦合性:不要改变可变类型的参数,除非调用者希望这样做
  • 耦合性:避免直接改变另一个文件模块中的变量
  • 聚合性:每一个函数都应有一个单一的、统一的目标

 

13,最后给个默认参数和可变参数的例子:

 

[python] view plain copy
  1. def saver(x=[]):  
  2.     x.append(1)  
  3.     print x  
  4.       
  5. saver([2])  
  6. saver()  
  7. saver()  
  8. saver()  

输出结果为:

[python] view plain copy
    1. [2, 1]  
    2. [1]  
    3. [1, 1]  
    4. [1, 1, 1] 

 

 

 






















以上是关于python中lambda的用法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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