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引言
Lambda 函数（也称为匿名函数）是函数式编程中的核心概念之一。
支持多编程范例的 Python 也提供了一种简单的方法来定义 lambda 函数。
用 Python 编写 lambda 函数的模板是:
lambda arguments : expression
它包括三个部分:
· Lambda 关键字
· 函数将接收的参数
· 结果为函数返回值的表达式
由于它的简单性，lambda 函数可以使我们的 Python 代码在某些使用场景中更加优雅。这篇文章将演示在 Python 中 lambda 函数的5个常见用法，并用有趣的例子来解释它们。
1.命名使用
如果我们只需要一个简单的函数，lambda 是一个很好的选择，因为它可以被看作是定义函数的一种更简单的方法。因此，我们可以给它一个名称，并像普通函数一样使用它。
-
lambda_add_ten =
lambda x: x +
10
-
print(lambda_add_ten(
5))
-
# 15
-
-
-
def add_ten(x):
-
return x +
10
-
print(add_ten(
5))
-
# 15
如上面的例子所示，add_ten() 和 lambda_add_ten() 方法的结果是相同的，但是 lambda 函数可以使我们的代码更短更清晰。
2. 与高阶函数配合
如果我们可以将 lambda 函数与 map()、 filter()和 reduce()等高阶函数一起使用，那么程序将变得更加优雅。
让我们来看下面这个问题：
给你一个列表如下，你能打印其中所有的奇数吗？
numbers = [1, 12, 37, 43, 51, 62, 83, 43, 90, 2020]
这个问题看起来很简单，但它足以区分初级和高级 Python 开发人员。
初级程序员可能会编写如下代码:
-
odd_number = []
-
for n
in numbers:
-
if n % 2 == 1:
-
odd_number.append(n)
-
print(odd_number)
-
# [1, 37, 43, 51, 83, 43]
它工作正常，没有任何问题。然而，一个高级 Python 程序员只需要一行代码就可以做同样的事情:
-
print(
list(filter(lambda x: x %
2 ==
1, numbers)))
-
# [1, 37, 43, 51, 83, 43]
它看起来更优雅，不是吗？
顺便说一下，上面的一行解决方案只是为了展示如何使用 lambda 函数。当然还有其他的单行解决方案，比如列表解析:
odd_numbers = [i for i in numbers if i % 2 == 1]
实际上，在许多情况下，列表内涵函数可能比高阶函数与 lambda 函数协作更具可读性。
3.赋予“key”参数
一些内置方法具有关键的参数，这些参数给我们提供了更多的灵活性。
例如，当我们使用 sorted()或 sort()方法对 Python 中的迭代进行排序时，关键参数决定如何比较迭代中的两个元素。
这里也是 lambda 函数的表演时间。
-
leaders = [
"Warren Buffett",
"Yang Zhou",
"Tim Cook",
"Elon Musk"]
-
print(leaders)
-
# [
'Warren Buffett',
'Yang Zhou',
'Tim Cook',
'Elon Musk']
-
leaders.sort(key=lambda x:
len(x))
-
print(leaders)
-
# [
'Tim Cook',
'Yang Zhou',
'Elon Musk',
'Warren Buffett']
如上所述，如果我们按照每个名称的长度对 leaders 列表进行排序，一个简单的方法是向 key 参数传递一个 lambda 函数。
另一个常见的使用场景是根据字典的键或值对其进行排序。
-
leaders = {
4:
"Yang Zhou",
2:
"Elon Musk",
3:
"Tim Cook",
1:
"Warren Buffett"}
-
print(leaders)
-
# {
4:
'Yang Zhou',
2:
'Elon Musk',
3:
'Tim Cook',
1:
'Warren Buffett'}
-
leaders = dict(sorted(leaders.items(), key=lambda x: x[
0]))
-
print(leaders)
-
# {
1:
'Warren Buffett',
2:
'Elon Musk',
3:
'Tim Cook',
4:
'Yang Zhou'}
4.立即调用
立即调用的函数表达式(IIFE)是 JavaScript 中的一种习惯用法。Python 中的 lambda 函数也支持这个技巧。我们可以立即运行一个 lambda 函数，如下所示:
-
>>> (
lambda x,y:x*y)(
2,
3)
-
6
但是，出于可读性和可维护性的考虑，最好只在 Python 的交互式解释器中使用这个技巧。
顺便说一句，如果你熟悉Python中的下划线技巧，则也可以使用以下方式。
-
>>>
lambda x,y:x*y
-
<function <
lambda> at
0x7fc319102d30>
-
>>> _(
2,
3)
-
6
5.在闭包中使用
闭包是一个功能强大的函数式编程特性，在 Python 中也可以使用。因为它是关于嵌套函数的，所以我们可以使用 lambda 函数来使程序更加清晰。
下面是使用闭包的一个例子:
-
def outer_func():
-
leader =
"Yang Zhou"
-
def print_leader(location=""):
-
return leader +
" in the " + location
-
return print_leader
-
-
-
Lead = outer_func()(
"UK")
-
print(Lead)
-
# Yang Zhou in the UK
我们该如何使用 lambda 函数来简化上面的代码？
-
def outer_func():
-
leader =
"Yang Zhou"
-
return
lambda location=
"": leader +
" in the " + location
-
-
-
Lead = outer_func()(
"UK")
-
print(Lead)
-
# Yang Zhou in the UK
正如上面的例子所示，当我们使用嵌套函数时，lambda 函数可以帮助我们编写更易读和清晰的代码。
总结
Python 中的 lambda 函数为我们提供了更多的灵活性和方法设计选项。总之，我们应该熟悉以上五种常见用法，以便正确使用，而不是过度使用。
· END ·
HAPPY LIFE
转载：https://blog.csdn.net/weixin_38739735/article/details/114559416