python中lambda函数的理解与使用 - 好文

Lambda函数，即Lambda 表达式(lambda
expression)，是一个匿名函数（不存在函数名的函数），Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda
abstraction)。

入门Python的朋友会问，函数没有名字也可以吗？

当然可以。有些函数如果只是临时一用，而且它的业务逻辑也很简单（比如做个简单加法、取绝对值、简单过滤等）时，就没必要非给它取个名字。在做大的Python项目开发中，过多的函数名会影响代码的可读性。
In[1]: lambda x,y:x+y Out[1]: <function __main__.<lambda>>

x和y是函数的两个参数，冒号后面的表达式（x+y）是函数返回值，很明显，这个函数就是求两个变量的和，这里暂且给这个匿名函数绑定一个名字，这样使得我们调用匿名函数成为可能。
>> add = lambda x,y:x+y >> add(3,4) >> 7
它等同于常规函数：
>>> def add2(x, y): ... return x+y ... >>> add2 <function add2 at 0x102bc1c80>
>>> add2(1,2)
接下来给大家介绍一些lambda函数的使用场景：

1 函数式编程
例如：一个整数列表，要求按照列表中元素的绝对值大小升序排列 >>> my_list = [3,5,-4,-1,0,-2,-6] >>>
sorted(my_list, key=lambda x: abs(x)) [0, -1, -2, 3, -4, 5, -6]
排序函数sorted支持接收一个函数作为参数，该参数作为 sorted的排序依据，这里按照列表元素的绝对值进行排序。当然，我也可以用普通函数来实现： >>>
def foo(x): ... return abs(x) ... >>> sorted(list1, key=foo) [0, -1, -2, 3, -4,
5, -6] 只不过是这种方式代码看起来不够 Pythonic 而已。
lambda：这是Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数，可以用在任何需要函数的地方： >>> add = lambda x,y :
x+y >>> add(5,6) >>> (lambda x,y:x+y)(5,6)
2 filter、map、reduce

Python中最常见的filter筛选、map小刷子、reduce合并，都可以用lambda表达式来生成。

对于序列来讲，有三个函数式编程工具: filter()、map()和reduce()
#
map(function,sequence)：把sequence中的值当参数逐个传给function，返回一个包含函数执行结果的list。如果function有两个参数，即map(function,sequence1,sequence2)。
# 求1~20的平方 >>> list(map(lambda x:x*x,range(1,21))) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49,
64, 81, 100, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400] #
filter(function,sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回。
# 求1~20之间的偶数 >>> list(filter(lambda x:x%2 == 0,range(1,21))) [2, 4, 6, 8, 10,
12, 14, 16, 18, 20]
reduce(function,sequence)：function接收的参数个数只能为2，先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function，再把function的返回值和第三个值当参数传给function，然后只返回一个结果。
#求1~100之和 >>> from functools import reduce #Python3.x之后需要导入reduce模块 >>>
reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101)) #求1~100之和，再加上10000 >>> reduce(lambda
x,y:x+y,range(1,101),10000)

3 闭包

闭包：一个定义在函数内部的函数，闭包使得变量即使脱离了该函数的作用域范围也依然能被访问到。
来看一个用lambda函数作为闭包的例子。>>> def add(n): ... return lambda x:x+n ... >>> add2 =
add(5) >>> add2(15)

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