Python中的lambda函数用法
匿名函数lambda:是指一类无需定义标识符(函数名)的函数或子程序。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,是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。
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。
lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。
lambda表达式只允许包含一个表达式,不能包含复杂语句,该表达式的运算结果就是函数的返回值。
lambda函数实际生成了一个lambda对象。
lambda表达式的基本语法如下:
lambda arg1,arg2,arg3… :<表达式>
arg1/arg2/arg3
为函数的参数(函数输入),表达式相当于函数体,运算结果是表达式的运算结果。
例如:
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
# 测试lambda函数示例1
f=lambda a,b,c,d:a*b*c*d
print(f(1,2,3,4))
# 示例1相当于下面这个函数
def test01(a,b,c,d):
return a*b*c*d
print(test01(1,2,3,4))
结果:
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:
1.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。
add=lambda x, y: x+y
add(1,2)
2.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。
3.将lambda函数作为参数传递给其他函数。
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。
部分Python内置函数接受函数作为参数,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。
参考来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58579207
原博主写的很好,建议去看。本人只是学习lambda函数搬运过来,同时在jupyter跑了一遍加强理解。
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