python lambda

本文主要介绍Python中lambda函数的使用。lambda函数语法仅含一个语句,无需return返回值,表达式结果即返回值。文中给出大量示例,包括无参、带参匿名函数,以及其调用、嵌套使用,还展示了与map、filter、reduce等结合的用法。

lambda函数的语法只包含一个语句,如下:    lambda arg1,arg2,.....argn:expression(主要是看下面的例子)
代码示例:

复制代码

#-*- coding:utf-8 -*-
#__author__ = "www.iplaypy.com"
 
# 普通python函数
def func(a,b,c):
    return a+b+c
 
print func(1,2,3)
# 返回值为6
 
# lambda匿名函数
f = lambda a,b,c:a+b+c
 
print f(1,2,3)
# 返回结果为6

复制代码

# 大家注意观察上面的Python示例代码,f = lambda a,b,c:a+b+c 中的关键字lambda表示匿名函数,
# 冒号:之前的a,b,c表示它们是这个函数的参数。
# 匿名函数不需要return来返回值,表达式本身结果就是返回值。

 

 

 

(以下是我复制过来的一些代码,正是通过这些代码让我对匿名函数有了一个比较深入的了解,所以建议大家认真看看,)

无参匿名函数:
------
>>> t = lambda : True #分号前无任何参数
>>> t()
True

等价于下面的def定义的函数
>>> def func(): return True
>>> func()
True

------

>>> s = "this is\na\ttest" #建此字符串按照正常情形输出
>>> s
'this is\na\ttest'
>>> print s.split() #split函数默认分割:空格,换行符,TAB
['this', 'is', 'a', 'test']
>>> ' '.join(s.split()) #用join函数转一个列表为字符串
'this is a test'

等价于

>>> (lambda s:' '.join(s.split()))("this is\na\ttest")




带参数匿名函数

>>> lambda x: x**3 #一个参数
>>> lambda x,y,z:x+y+z #多个参数

>>> lambda x,y=3: x*y #允许参数存在默认值



匿名函数调用

#直接赋值给一个变量,然后再像一般函数调用

------

>>> c = lambda x,y,z: x*y*z
>>> c(2,3,4)
24

------

>>> c = lambda x,y=2: x+y #使用了默认值
>>> c(10) #不输的话,使用默认值2
12

------

>>> a = lambda *z:z #*z返回的是一个元祖
>>> a('Testing1','Testing2')
('Testing1', 'Testing2')

------

>>> c = lambda **Arg: Arg #arg返回的是一个字典
>>> c()
{}

#直接后面传递实参

------

>>> (lambda x,y: x if x> y else y)(101,102)
102 

------

>>> (lambda x:x**2)(3)
9

#lambda返回的值,结合map,filter,reduce使用

>>> filter(lambda x:x%3==0,[1,2,3,4,5,6])
[3, 6]

等价于下面的列表推导式

>>> l = [x for x in [1,2,3,4,5,6] if x%3==0]
>>> l
[3, 6]


嵌套使用

#lambda嵌套到普通函数中,lambda函数本身做为return的值

------

>>> def increment(n):
... return lambda x: x+n
...
>>> f=increment(4)
>>> f(2)
6

------

>>> def say():
... title = 'Sir,'
... action= lambda x: title + x
... return action
...
>>> act = say()
>>> act('Smith!')
'Sir,Smith!'



大量例子:

例01: 字符串联合,有默认值,也可以x=(lambda...)这种格式

>>> x = (lambda x="Boo",y="Too",z="Zoo": x+y+z)
>>> x("Foo")
'FooTooZoo'



例02: 和列表联合使用

>>> L = [lambda x:x**2,\
lambda x:x**3,\
lambda x:x**4]

>>> for f in L:
... print f(2)
...
4
8
16

也可以如下面这样调用

>>> print L[0](3)
9

例03: 和字典结合使用

>>> key = 'B'
>>> dic = { 'A': lambda: 2*2,\
... 'B': lambda: 2*4,\
... 'C': lambda: 2*8}
>>> dic[key]()
8

例04: 求最小值

>>> lower = lambda x,y: x if x<y else y
>>> lower('aa','ab')
'aa'



例05: 和map及list联合使用

>>> import sys
>>> showall = lambda x:list(map(sys.stdout.write,x))
>>> showall(['Jerry\n','Sherry\n','Alice\n'])
Jerry
Sherry
Alice

>>> showall(['Jerry','Sherry','Alice'])
JerrySherryAlice

等价于下面

>>> showall = lambda x: [sys.stdout.write(line) for line in x]
>>> showall(('I\t','Love\t','You!'))
I Love You![None, None, None]



例06: 在Tkinter中定义内联的callback函数

import sys
from Tkinter import Button,mainloop


x = Button(text='Press me',
command=(lambda:sys.stdout.write('Hello,World\n')))
x.pack()
x.mainloop()



>>> 

Hello,World!

Hello,World!



例07: lambda和map联合使用,

>>>  out = lambda *x: sys.stdout.write(' '.join(map(str,x)))
>>> out('This','is','a','book!\n')
This is a book!



例08: 判断字符串是否以某个字母开头

>>> print (lambda x: x.startswith('B'))('Bob')
True

-----

>>> Names = ['Anne', 'Amy', 'Bob', 'David', 'Carrie', 'Barbara', 'Zach']
>>> B_Name= filter(lambda x: x.startswith('B'),Names)
>>> B_Name
['Bob', 'Barbara']



例09: lambda和map联合使用:

>>>  squares = map(lambda x:x**2,range(5))
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16]



例10. lambda和map,filter联合使用:

>>>  squares = map(lambda x:x**2,range(10))
>>> filters = filter(lambda x:x>5 and x<50,squares)
>>> filters
[9, 16, 25, 36, 49]



例11. lambda和sorted联合使用

#按death名单里面,按年龄来排序

#匿名函数的值返回给key,进来排序

>>> death = [ ('James',32),
('Alies',20),
('Wendy',25)]

>>> sorted(death,key=lambda age:age[1]) #按照第二个元素,索引为1排序
[('Alies', 20), ('Wendy', 25), ('James', 32)]



例12. lambda和reduce联合使用

>>> L = [1,2,3,4]
>>> sum = reduce(lambda x,y:x+y,L)
>>> sum
10



例13. 求2-50之间的素数

#素数:只能被1或被自己整除的数

>>> nums = range(2,50)
>>> for i in nums:
nums = filter(lambda x:x==i or x % i,nums)
>>> nums
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]



例14. 求两个列表元素的和

>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [5,6,7,8]
>>> map(lambda x,y:x+y, a,b)
[6, 8, 10, 12]



例15. 求字符串每个单词的长度 

>>> sentence = "Welcome To Beijing!"
>>> words = sentence.split()

>>> lengths = map(lambda x:len(x),words)
>>> lengths
[7, 2, 8]

写成一行:

>>>  print map(lambda x:len(x),'Welcome To Beijing!'.split())

 

 

 

 

 

部分参考玩蛇网:http://www.iplaypy.com/wenda/lambda.html

部分参考csdn:http://blog.youkuaiyun.com/csdnstudent/article/details/40112803

### 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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