Python中lambda函数用法(2)

最后

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从这个简单的例子，我们可以看出，用lambda函数首先减少了代码的冗余，其次，用lambda函数，不用费神地去命名一个函数的名字，可以快速的实现某项功能，最后，lambda函数使代码的可读性更强，程序看起来更加简洁。

从上面这个简单的例子，也可以看出来lambda函数的语法是唯一的，其形式如下：

lambda argument_list:expersion

语法中的argument_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的，例如

a,b

a=1,b=2

*args

**kwargs

a,b=1,*args

空

…

语法中的expression是一个关于参数的表达式，表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义，并且表达式只能是单行的。比如以下的一些合法的表达式

1

None

a+b

sum(a)

1 if a >10 else 0

…

除了上面提到的lambda函数的优点外，我看有的文章说用lambda函数会提高效率，那究竟是不是呢？我们写一段代码来验证一下

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import time

测试的Def函数

def square1(n):

return n ** 2

测试的Lambda函数

square2 = lambda n: n ** 2

print(time.time())

使用Def函数

i = 0

while i < 1000000000:

square1(100)

i += 1

print(time.time())

使用lambda函数

i = 0

while i < 1000000000:

square2(100)

i += 1

print(time.time())

1413272496.27

1413272703.05 (Def 函数:207s)

1413272904.49 (Lambda函数:201s)

从上面可以看出，两种的所需的时间差不多，效率丝毫不受影响。

2.lambad函数的用法上面也讲到了匿名函数的优点，那它到底有哪些用处呢？

（1）直接赋给一个变量，然后再像一般函数那样调用

c=lambda x,y,z:xyz

c(2,3,4)

24

当然，也可以在函数后面直接传递实参

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

9

（2）将lambda函数作为参数传递给其他函数比如说结合map、filter、sorted、reduce等一些Python内置函数使用，下面举例说明。

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fliter(lambda x:x%3==0,[1,2,3,4,5,6])

[3,6]

squares = map(lambda x:x**2,range(5)

print(lsit(squares))

[0,1,4,9,16]

与sorted函数结合使用，比如：创建由元组构成的列表：

a=[(‘b’,3),(‘a’,2),(‘d’,4),(‘c’,1)]

按照第一个元素排序

sorted(a,key=lambda x:x[0])

[(‘a’,2),(‘b’,3),(‘c’,1),(‘d’,4)]

按照第二个元素排序

sorted(a,key=lambda x:x[1])

[(‘c’,1),(‘a’,2),(‘b’,3),(‘d’,4)]

与reduce函数结合使用

from functools import reduce

print(reduce(lambda a,b:‘{},{}’.format(a,b),[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))

1,2,3,4,5,6,7,8,9

（3）嵌套使用将lambda函数嵌套到普通函数中，lambda函数本身做为return的值

def increment(n):

return lambda x:x+n

f=increment(4)

f(2)

6

（4）字符串联合，有默认值，也可以用x=(lambda…)这种格式

x=(lambda x=‘Boo’,y=‘Too’,z=‘Z00’：x+y+z)

print(x(‘Foo’))

‘FooTooZoo’

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