python lambda

本文深入解析Python中的lambda函数,包括其语法、特性及应用场景,如赋值、替换、返回及参数传递,助您掌握这一核心编程概念。

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lambda是Python编程语言中使用频率较高的一个关键字。那么,什么是lambda?它有哪些用法?

这里,我们通过阅读各方资料,总结了关于Python中的lambda的“一个语法,三个特性,四个用法,一个争论”。

一个语法

在Python中,lambda的语法是唯一的。其形式如下:

lambda argument_list: expression

其中,lambda是Python预留的关键字,argument_list和expression由用户自定义。具体介绍如下。

这里的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。具体来说,argument_list可以有非常多的形式。例如:
a, b
a=1, b=2
*args
**kwargs
a, b=1, *args
空
......

这里的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。以下都是合法的表达式:

None
a + b
sum(a)
1 if a >10 else 0
......

这里的lambda argument_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫做lambda函数。

三个特性

lambda函数有如下特性:

lambda函数是匿名的:所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。

lambda函数有输入和输出:输入是传入到参数列表argument_list的值,输出是根据表达式expression计算得到的值。

lambda函数一般功能简单:单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑,只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然,甚至不需要专门的名字来说明。

下面是一些lambda函数示例:

lambda x, y: x*y;函数输入是x和y,输出是它们的积x*y

lambda:None;函数没有输入参数,输出是None

lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数,输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)

lambda **kwargs: 1;输入是任意键值对参数,输出是1

四个用法

由于lambda语法是固定的,其本质上只有一种用法,那就是定义一个lambda函数。在实际中,根据这个lambda函数应用场景的不同,可以将lambda函数的用法扩展为以下几种:

将lambda函数赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数。

例如,执行语句add=lambda x, y: x+y,定义了加法函数lambda x, y: x+y,并将其赋值给变量add,这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如,执行add(1,2),输出为3。

将lambda函数赋值给其他函数,从而将其他函数用该lambda函数替换。

例如,为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock),我们可以在程序初始化时调用:time.sleep=lambda x:None。这样,在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如,执行time.sleep(3)时,程序不会休眠3秒钟,而是什么都不做。

将lambda函数作为其他函数的返回值,返回给调用者。

函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时,lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数,称之为嵌套函数,或者内部函数。对应的,将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量,这个特性是闭包(Closure)编程的基础,在这里我们不展开。

将lambda函数作为参数传递给其他函数。

部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。

filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来,其结果是[3]。

sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序,其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。

map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1,其结果[2, 3, 4]。

reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来,其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。

另外,部分Python库函数也接收函数作为参数,例如gevent的spawn函数。此时,lambda函数也能够作为参数传入。
转自:https://blog.youkuaiyun.com/zjuxsl/article/details/79437563

### 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。
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