python中的lambda函数

本文介绍了Python中的Lambda匿名函数及Map函数的应用。Lambda提供了一种快速定义简单函数的方法,而Map则可以配合Lambda用于对序列进行操作。文章通过示例展示了如何使用这两种工具简化代码。

今天学习python里面的高阶函数map(f , list)的时候看见这样一行代码

print map( lambda x: x%3, range(6))

我已经知道:map函数的首个参数是一个函数,后面的一个或者多个list or tuple作为第一个参数(也就是那个函数)的参数,以map的方式遍历执行,并返回一个list or tuple.

然而lambada又是什么?

我好奇的查了一下资料,原来lambda是一个匿名函数,用来简化内容简单的函数的声明,比如:

1 g = lambda x:x+1

  看一下执行的结果: 

  g(1)

  >>>2

  g(2)

  >>>3

  当然,你也可以这样使用:

  lambda x:x+1(1)

  >>>2   

  可以这样认为:lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入口参数,x+1为函数返回值,用函数来表示为:

1 def g(x):
2 return x+1

  非常容易理解,在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁,但是使用函数的定义方式更为直观,易理解。

  Python中,也有几个定义好的全局函数方便使用的,filter, map, reduce  





### 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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