Python中的lambda函数

Python中的lambda函数

在Python中,我们使用lambda关键字来声明一个匿名函数,这就是为什么我们将它们称为“lambda函数”。匿名函数是指没有声明函数名称的函数。尽管它们在语法上看起来不同,lambda函数的行为方式与使用def关键字声明的一般函数相同。以下是Python中 lambda函数的特点:

lambda函数可以接受任意数量的参数,但函数只能包含一个表达式。表达式是lambda函数执行的一段代码,它可以返回任何值,也可以不返回任何值。

lambda函数可以返回函数对象。

从语法上讲,lambda函数只能有一个表达式。

在本文中,我们将详细讨论Python中的lambda函数,并演示使用它们的例子。

创建一个lambda函数

 

我们使用以下语法来声明lambda函数:

lambda argument(s):expression

正如上面所述,我们可以有很多个参数,但是只能有一个表达式。lambda操作符不能有任何声明,它返回一个函数对象,我们可以将此函数对象赋值给任何变量。

例如:

remainder = lambda num: num %2
print(remainder(5))

输出:

1

这段代码中,lambda num: num% 2是lambda函数。num是参数,num%2是表达式,用来计算后返回结果。该表达式获取输入参数除以2的模数并返回。将5作为参数传入,通过除以2进行计算,得到余数1.

你应该注意到,上面脚本中的lambda函数没有分配任何名称。它只是返回一个函数对象,该对象被分配给标识符remainder。然而,尽管函数是匿名的,我们还是可以像调用普通函数那样调用它。声明语句如下:

lambda num: num %2

和以下代码相似:

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def remainder(num):
    return num & 2

以下是另一个lambda函数的例子:

product = lambda x, y: x * y 
print(product(2.3))

输出:

6

上面定义的lambda函数返回一个product对象,该对象具有两个参数的值。

为什么使用lambda 函数?

Lambda函数主要在短时间内需要一个函数时才使用。当你想要将函数作为参数传递给高阶函数(即以其他函数作为参数的函数)时,通常使用这种方法。

下面的例子演示了在其他函数中使用匿名函数:

def testfunc (num):
    return lambda x: x * num

在上面的例子中,我们有一个函数,该函数传入一个参数,将它与一个未知数相乘。我们来演示一下怎样使用上面的函数:

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def testfunc(num):
    return lambda x : x * num
result1 = testfunc(10)
print(result1(9))

输出

90

在上面的脚本中,我们使用一个lambda函数与我们传入的数字10相乘。同样的函数也可以用来与数字1000相乘。

def testfunc(num):
    return lambda x : x * num
result2 = testfunc(1000)
print(result2(9))

输出:

9000

我们很有可能会使用到testfunc( )函数来在一个程序中定义上面的两个lambda函数:

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def testfunc(num):
    return lambda x : x * num

result1 = testfunc(10)
result2 = testfunc(1000)

print(result1(9))
print(result2(9))

输出:

90
9000

Lambda函数可以和Python的内置函数一起使用,例如map(),filter()等。

在接下来的章节中,我们将讨论怎样在各种Python内置函数中使用lambda函数。

filter() 函数

Python中的filter( )函数接受一个列表参数和一个lambda函数参数。它的语法如下:

filter(object, iterable)

这里的object必须是一个返回布尔值的lambda函数。对迭代器中的每一项都会调用该函数来计算其结果是True或False。请注意,本函数只能接受一个迭代器作为输入。

lambda函数,和需要被处理的列表,被一同传递给filter( )函数。filter()函数将返回一个新的列表,新的列表中只包含旧列表中被lambda函数处理后返回值为True的那些元素。请参考下面给出的例子:

numbers_list =[2,6,8,10,11,4,12,7,13,17,0,3,21]
filtered_list = list(filter(lambda num: (num > 7),numbers_list))
print(filtered_list)

输出:

[8, 10, 11, 12, 13, 17, 21]

在上面的例子中,我们先创建了一个包含一系列整数的列表number_list,接着我们创建了一个lambda函数来检查大于7的整数。此lambda函数作为参数传递给filter()函数,过滤后的结果保存在一个名为filtered_list的新列表中。

map( ) 函数

map( )函数是另一个以一个函数对象和一个列表作为参数的内置函数。map函数的语法如下:

map(object,iterable_1,iterable_2, ...)

传入map()函数的迭代器可以是字典,列表等。map()函数主要是根据lambda函数定义的逻辑来将输入迭代器中的每一项映射到输出迭代器中的相关项。请参考以下的例子:

numbers_list =[2,6,8,10,11,4,12,7,13,17,0,3,21]
mapped_list = list(map(lambda num: num %2,numbers_list))
print(mapped_list)

输出:

[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]

在上面的脚本中,我们先定义了一个由随机数组成的列表numbers_list,接着我们调用map()函数,并传递一个lambda函数作为参数。此lambda函数计算每个数除以2之后的余数。映射的结果保存在一个名为mapped_list的列表中。最后,我们打印出列表的内容。

结论

在Python中,一个lambda函数是一个只有一行代码的函数,不需要进行函数名声明,它可以有很多个参数,但是只能有一个表达式。它和使用Python关键字def声明的函数具有相似的功能。大多数情况下,lambda函数只作为参数传递给其他函数。

在本文中,我们讲解了广泛使用的lambda函数的语法,用例以及实例。

### PythonLambda 函数的使用教程 #### 定义与基本语法 Lambda函数是一种小型匿名函数,在Python中用于创建简单的、临时的一次性函数。其定义方式不同于常规函数,不需要`def`关键字,而是采用`lambda`关键字来声明。一个典型的lambda表达式的结构如下: ```python lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式 ``` 此形式表明lambda函数接受多个输入参数,并返回由冒号后的单个表达式计算的结果。 #### 示例对比:普通函数 vs. Lambda函数 为了直观展示两者的区别,考虑下面的例子[^1]: - **普通函数** ```python def multiply(x, y): return x * y print(multiply(3, 7)) ``` - **Lambda函数** ```python multiplier = lambda x, y: x * y print(multiplier(3, 7)) ``` 可以看到,当仅需执行简单操作时,使用lambda可以使代码更为紧凑简洁。 #### 应用场景拓展 尽管lambda函数本身只有单一的形式,但在不同上下文中却能发挥多样化的用途。常见的应用场景包括但不限于以下几个方面[^2][^4]: - **作为高阶函数的参数** 对于像`map()`这样的内置函数来说,传入lambda可以简化映射逻辑: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = list(map(lambda n: n**2, numbers)) print(squared_numbers) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25] ``` - **配合过滤器筛选数据** 利用`filter()`函数结合lambda实现条件性的元素选取: ```python even_numbers = list(filter(lambda n: n % 2 == 0, range(10))) print(even_numbers) # 输出: [0, 2, 4, 6, 8] ``` - **参与排序规则定制** 在对复杂对象集合进行排序时,可以通过指定key参数为lambda来自定义比较依据: ```python students = [("Alice", 22), ("Bob", 20), ("Charlie", 21)] sorted_students = sorted(students, key=lambda student: student[1]) for name, age in sorted_students: print(f"{name}: {age}") # 输出顺序按照年龄从小到大排列的学生名单 ``` #### 总结 通过上述介绍可以看出,虽然lambda函数的功能看似有限,但它确实在许多场合下提供了极大的便利性和灵活性。特别是在处理短小精悍的任务或是与其他高级特性组合使用时,能够显著提升编码效率和可读性。
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