Python lambda 介绍

最新推荐文章于 2025-07-26 00:18:19 发布

笨小孩112

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33688922/article/details/91996333

本文通过具体实例，深入浅出地介绍了Python中Lambda函数的使用方法，包括如何定义和调用Lambda函数，以及如何在filter、map和reduce等高阶函数中应用Lambda函数进行数据处理。

g = lambda x:x+1

可以看一下结果：

g(1)
>>>2
g(2)
>>3

当然，你也可以这样使用：　

lambda x:x+1(1)
>>>2

　以下是几个函数实例

>>> 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

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笨小孩112

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Python 之 lambda 函数完整详解 & 巧妙运用

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可以将lambda表达式作为自定义函数的参数，使得在函数调用时灵活定义函数行为。# 自定义函数，接受一个函数参数并应用于两个数# 使用 lambda 表达式定义加法操作print(result_add) # 输出 8# 使用 lambda 表达式定义乘法操作print(result_multiply) # 输出 15# 使用 lambda 表达式定义除法操作print(result_multiply) # 输出 2。

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浅谈 Python 中的 lambda 表达式

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979

Why are Python lambdas useful? [closed] up vote449down votefavorite 253 I'm trying to figure out python lambdas. Is lambda one of those 'interesting' language

Python lambda（匿名函数），一文详解

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前面的文章里，我们讲了什么是函数（优快云函数详解），并且简单讲了一下什么是lambda（匿名函数）。现在我们详细讲讲什么是 lambda 函数？lambda 函数的特点已经lambda 函数的应用。也算是完善之前的内容。

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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**2print f(4) Python中使用lambda的话，写成这样 g = lambda x : x**2print g(4)...

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　　在学习python的过程中，lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？　　下面就上面的问题进行一下解答。　　1、lambda是什么？　　　　看个例子：　　　　　 1 g = lambda x:x+1 　　看一下执行的结果：　　　g(1) 　　>>>2 　　g(2) ...

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### Python 中 `lambda` 表达式的用法 #### 定义与特性 `lambda` 是一种创建匿名函数的方式，它允许在任何需要函数对象的地方使用。由于 `lambda` 是一个表达式而非语句，其可以出现在许多其他地方而不仅仅是赋值操作中[^1]。 #### 基本结构基本形式如下所示： ```python lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式 ``` 这里的关键在于右侧部分必须是一个单一的表达式，该表达式的结果即为整个 `lambda` 函数执行后的返回值。 #### 实际应用案例 ##### 简单调用下面的例子展示了如何利用 `lambda` 来简化一些常见的编程任务： ```python # 非 lambda 方式实现加法器 def add(x, y): return x + y print(add(5, 3)) # 输出8 # 使用 lambda 的方式实现相同功能 add_lambda = lambda x, y: x + y print(add_lambda(5, 3)) # 同样输出8 ``` ##### 列表排序中的运用另一个常见用途是在列表或其他可迭代对象上进行自定义排序时作为键(key)参数传递给内置方法如 `sorted()` 或者 `.sort()`. ```python students = [("Alice", 90), ("Bob", 75), ("Charlie", 85)] # 按照成绩降序排列学生名单 sorted_students = sorted(students, key=lambda student: -student[1]) for name, score in sorted_students: print(f"{name}: {score}") ``` 这段代码会按照分数高低对学生元组进行了重新排序，并打印出来。 ##### 结合高阶函数一起工作还可以将 `lambda` 与其他高级函数（比如 map(), filter(), reduce()）结合起来更高效地处理数据集: ```python from functools import reduce numbers = [1, 2, 3, 4] squared_numbers = list(map(lambda n: n ** 2, numbers)) even_numbers = list(filter(lambda n: n % 2 == 0, squared_numbers)) product_of_evens = reduce(lambda acc, curr: acc * curr, even_numbers) print(squared_numbers) # 输出 [1, 4, 9, 16] print(even_numbers) # 输出 [4, 16] print(product_of_evens) # 输出 64 ``` 此片段先计算了每个数字平方之后再筛选出了偶数值最后求得这些偶数乘积。 #### 复杂逻辑下的局限性尽管 `lambda` 提供了一种简洁的方式来编写小型内联函数，但对于较为复杂的业务逻辑来说可能不够直观易读；此时建议采用常规定义的形式(`def`)来提高代码清晰度和维护性。