Python核心丨匿名函数_匿名函数也可以实现复杂的编程逻辑-优快云博客

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本文介绍了Python中的匿名函数lambda，强调了它与常规函数的区别，如lambda是一个表达式而非语句，且适用于简单任务。使用匿名函数可以简化代码，提高可读性。此外，文章还探讨了Python的函数式编程思想，提到了map(), filter()和reduce()等函数的应用，并指出函数式编程的优缺点。" 111217885,10295419,ABB DSQC1030通讯模块与Fanuc机器人以太网配置详解,"['ABB机器人', 'FANUC机器人', 'KUKA机器人', 'YASKAWA机器人', '工业以太网通讯']

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匿名函数

描述

匿名函数格式

lambda argument1, argument2, ... argumentN : expression

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。

square = lambda x: x**2
square(3)


9

写成常规函数

def square(x):
    return x**2
square(3)
 
9

匿名函数和常规函数区别

lambda是一个表达式，并不是一个语句

所谓的表达式，就是用一系列”公式“去表达一个东西，比如x+2、x**2等等；

而所谓的语句，则一定是完成了某些功能，比如赋值语句x = 1完成了赋值，print语句完成了打印。

因此lambda可以用在一些常规函数def不能用的地方。

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

lambda可以被用作某些函数的参数，而常规函数def也不能。

l = [(1, 20), (3, 0), (9, 10), (2, -1)]
l.sort(key=lambda x: x[1]) # 按列表中元组的第二个元素排序
print(l)
# 输出
[(2, -1), (3, 0), (9, 10), (1, 20)]

常规函数def必须通过其函数名被调用，因此必须首先被定义。

lambda的主体是只有一行的简单表达式，并不能扩展一个多行的代码块。

匿名函数的设计理念就是专注简单的任务，而常规函数则负责复杂的多行逻辑。

为什么要使用匿名函数

使用匿名函数lambda，可以大大简化代码的复杂度，提高代码的可读性。

如果程序在不同地方包含了相同的代码，那么就把这部分相同的代码写成一个函数，并取一个名字，方便在相对的不同地方调用。

如果为了实现一个功能的，但内容非常多，写在一起降低了代码的可读性。

如果需要一个函数，非常简短，只需要一行就能完成，同时它在程序中只被使用一次，这时候使用匿名函数就会非常高效。

Python函数式编程

所谓函数式编程，是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。

def multiply_2(l):
    for index in range(0, len(l)):
        l[index] *= 2
    return l

这段代码就不是一个纯函数的形式，因为列表中的元素的值被改变了，如果多次调用函数，那么每次得到的结果都不一样。

# 纯函数的形式
def multiply_2_pure(l):
    new_list = []
    for item in l:
        new_list.append(item * 2)
    return new_list

函数式编程的有点，主要在于其纯函数和不可变的特性使程序更加健壮，易于调试和测试；缺点主要在于限制多，难写。

常见的几个函数：map()、filter()和reduce()

map(function, iterable)函数

表示，对iterable中的每个元素，都运用function这个函数，最后返回一个新的可遍历的迭代器。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = map(lambda x: x * 2, l) 
# [2， 4， 6， 8， 10]

以map()函数为例，看一下Python提供的函数式编程接口的性能。

python3 -mtimeit -s'xs=range(1000000)' 'map(lambda x: x*2, xs)'
2000000 loops, best of 5: 171 nsec per loop

python3 -mtimeit -s'xs=range(1000000)' '[x * 2 for x in xs]'
5 loops, best of 5: 62.9 msec per loop

python3 -mtimeit -s'xs=range(1000000)' 'l = []' 'for i in xs: l.append(i * 2)'
5 loops, best of 5: 92.7 msec per loop

map()函数直接由C语言写的，运行时不需要通过Python解释器间接调用。

filter(function, iterable)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的元素组成一个新的可遍历的迭代器。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, l)
# [2, 4]

reduce(function, iterable)函数

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。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, l) # 1*2*3*4*5 = 120