Python 匿名函数

在 Python 中,我们使用 def 语句来定义函数,比如:

def double(x):
    return 2 * x

除了用上面的方式定义函数,Python 还提供了一个关键字 lambda,让我们可以创建一个匿名函数,也就是没有名称的函数。它的形式如下:

lambda 参数: 表达式

关键字 lambda 说明它是一个匿名函数,冒号 : 前面的变量是该匿名函数的参数,冒号后面是函数的返回值,注意这里不需使用 return 关键字。

我们将上面的 double 函数改写成一个匿名函数,如下:

lambda x: 2 * x

那怎么调用匿名函数呢?可以直接这样使用:

>>> (lambda x: 2 * x)(8)
16

由于匿名函数本质上是一个函数对象,也可以将其赋值给另一个变量,再由该变量来调用函数,如下:

>>> f = lambda x: 2 * x   # 将匿名函数赋给变量 f  
>>> f
<function <lambda> at 0x7f835a696578>
>>> f(8)
16
使用场景

lambda 函数一般适用于创建一些临时性的,小巧的函数。比如上面的 double 函数,我们当然可以使用 def 来定义,但使用 lambda 来创建会显得很简洁,尤其是在高阶函数的使用中。
例:

def func(g, arr):
    return [g(x) for x in arr]
    
def add_one(x):
    return x + 1
   
arr = func(add_one, [1, 2, 3, 4])

我们改用 lambda:

def func(g, arr):
    return [g(x) for x in arr]

arr = func(lambda x: x + 1, [1, 2, 3, 4])
小结
  • 匿名函数本质上是一个函数,没有函数名称,因此使用匿名函数不用担心函数名冲突;
  • 匿名函数一般适用于创建一些临时性的,小巧的函数;
电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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