sorted()、map()、filter()、reduce() 中的匿名函数：lambda

最新推荐文章于 2024-08-09 22:30:00 发布

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本文介绍了Python中的匿名函数lambda的基本语法及其应用场景，包括与sorted()、map()、filter()和reduce()等内置函数的结合使用。并通过实例展示了如何利用lambda简化代码。

Python 中的匿名函数的关键字是 lambda，之后是一系列的参数，然后用冒号隔开，最后则是由这些参数组成的表达式。我们通过几个例子看一下它的用法：

>>> sqr = lambda x: x**2
>>> sqr(3)  # 9

对应的常规 def 函数这样定义：

>>> def sqr(x):
        return x**2
>>> sqr(3)  # 9

可以看到，匿名函数 lambda 和常规函数一样，返回的都是一个函数对象(function object)。

Python 主要提供了这么几个函数：sorted()、map()、filter() 和 reduce()，它们通常结合匿名函数 lambda 一起使用。

因为 lambda 表达式可以用在列表推导式中：

>>> [(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]
>>> [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

lambda 作为 sorted() 函数的参数

>>> s = [('w', 1), ('a', 3), ('c', 6)]
>>> s.sort(key=lambda x: x[1])  # 按列表中元组的第二个元素排序
>>> print(s)
>>> [('w', 1), ('a', 3), ('c', 6)]

>>> s_ = sorted(s, key=lambda x: x[0])  # 按列表中元组的第一个元素排序。sorted()不会改变 s本身
>>> print(s_)
>>> [('a', 3), ('c', 6), ('w', 1)]

lambda 作为 map() 函数的参数

map(function, iterable) 函数表示，对 iterable 中的每个元素，都运用 function 这个函数，最后返回一个迭代器可供遍历。比如刚才列表的例子，要对列表中的每个元素乘以 2，那么用 map 就可以表示为下面这样：
```
>>> s = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> list(map(lambda x: x**2, s))  # map()返回的是一个可迭代对象
>>> [1, 4, 9, 16, 25]
```
lambda 作为 filter() 函数的参数

filter(function, iterable) 函数和 map 函数类似，function 同样表示一个函数对象。filter() 函数表示对 iterable 中的每个元素，都使用 function 判断，并返回 True 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个迭代器可供遍历。

举个例子，比如我要返回一个列表中的所有偶数，可以写成下面这样:
```
>>> s = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> list(filter(lambda x: x % 2 == 0, s))
>>> [2, 4]
```
lambda 可以作为 reduce() 函数的参数

reduce(function, iterable) 函数通常用来对一个集合做一些累积操作。

function 同样是一个函数对象，默认接收两个参数，表示对 iterable 中的每个元素以及上一次调用后的结果运用 function 进行计算，所以最后返回的是一个单独的数值。

举个例子，我想要计算某个列表元素的乘积，就可以用 reduce() 函数来表示：
```
>>> from functools import reduce  # python3 之后 reduce 函数放在了这
>>> s = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> reduce(lambda x, y: x * y, l)  # 1*2*3*4*5 = 120
>>> 120
```
当然，filter() 和 reduce() 的功能，也可以用 for 循环或者列表推导式来实现。

通常来说，在我们想对集合中的元素进行一些操作时，如果操作非常简单，比如相加、累积这种，那么我们优先考虑 map()、filter()、reduce() 这类或者列表推导式的形式。