Python之lambda函数完整详解巧妙运⽤
⽂章⽬录
⼀、前⾔
lambda 函数在 Python 编程语⾔中使⽤频率⾮常⾼，使⽤起来⾮常灵活、巧妙；
那么，什么是lambda ？它有哪些⽤法和应⽤场景呢 ？
下⾯让我⼀起来解读 lambda的神秘之处 ！
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---- Nick.Peng
⼆、lambda 语法
lambda 函数的语法只包含⼀个语句，表现形式如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
其中，lambda 是 Python 预留的关键字，[arg…] 和 expression 由⽤户⾃定义。
具体介绍如下:
[arg…] 是参数列表，它的结构与 Python 中函数(function)的参数列表是⼀样的。
[arg…] 可以有⾮常多的形式。例如：
a, b
a=1, b=2
*args
**kwargs
a, b=1, *args
空
......
expression 是⼀个参数表达式，表达式中出现的参数需要在[]中有定义，并且表达式只能是单⾏的，只能有⼀个表达式。
以下都是合法的表达式：
1
None
a + b
sum(a)
1if a >10else0
......
三、lambda 特性
lambda 函数是匿名的：
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。
lambda 函数有输⼊和输出：
输⼊是传⼊到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算得到的值。
lambda 函数拥有⾃⼰的命名空间：
不能访问⾃⼰参数列表之外或全局命名空间⾥的参数，只能完成⾮常简单的功能。
常见的lambda函数⽰例：
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)# 输⼊是任意个数参数，输出是它们的和(隐性要求输⼊参数必须能进⾏算术运算)
lambda**kwargs:1# 输⼊是任意键值对参数，输出是1
四、lambda 常见⽤法
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。
⽰例：
add = lambda x, y: x+y
相当于定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add就指向了具有加法功能的函数。
这时我们如果执⾏add(1, 2)，其输出结果就为 3。
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。
⽰例：
# 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：
time.sleep(3)# 程序不会休眠 3 秒钟，⽽是因为lambda输出为None，所以这⾥结果是什么都不做
3、将lambda函数作为参数传递给其他函数。
典型的⽤法就是下⾯我们常见的⼏种⾼阶函数。
五、lambda ⽤法之⾼阶函数
map() 函数：
描述：
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第⼀个参数 function 以参数序列中的每⼀个元素调⽤ function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
语法：
map(function, iterable, ...)
参数：
function ----> 函数
iterable ----> ⼀个或多个序列
返回值：
Python 2.x 版本返回的是列表
Python 3.x 版本返回的是迭代器
⽰例：
# ===========⼀般写法：===========
# 1、计算平⽅数
def square(x):
map(square,[1,2,3,4,5])# 计算列表各个元素的平⽅
# 结果：
[1,4,9,16,25]
# ===========匿名函数写法：============
# 2、计算平⽅数，lambda 写法
map(lambda x: x **2,[1,2,3,4,5])
# 结果：
[1,4,9,16,25]
# 3、提供两个列表，将其相同索引位置的列表元素进⾏相加
map(lambda x, y: x + y,[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10])
# 结果：
[3,7,11,15,19]
reduce() 函数：
描述：
reduce() 函数会对参数序列中元素进⾏累积。
函数将⼀个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进⾏下列操作：⽤传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进⾏操作，得到的结果再与第三个数据⽤ function 函数运算，最后得到⼀个结果。
语法：
reduce(function, iterable[, initializer])
参数：
function  ----> 函数，有两个参数
iterable  ----> 可迭代对象
initializer ----> 可选，初始参数
返回值：
返回函数计算结果。
实例：
# ===========⼀般写法：===========
# 1、两数相加
def add(x, y):lambda编程
return x + y
reduce(add,[1,3,5,7,9])# 计算列表元素和：1+3+5+7+9
# 结果：
25
"""
===========执⾏步骤解析：===========
调⽤ reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：
1 先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
2 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
3 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
4 再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
5 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
"""
# ===========匿名函数写法：===========
# 2、两数相加，lambda 写法
reduce(lambda x, y: x + y,[1,2,3,4,5])
# 结果：
15
# 当然求和运算可以直接⽤Python内建函数sum()，没必要动⽤reduce。
# 3、但是如果要把序列 [1, 3, 5, 7, 9] 变换成整数 13579，reduce就可以派上⽤场：
from functools import reduce
reduce(fn,[1,3,5,7,9])
# 结果：
13579
sorted() 函数：
描述：
sorted() 函数对所有可迭代的对象进⾏排序操作。
sort 与 sorted 区别：
sort 是 list 的⼀个⽅法，⽽ sorted 可以对所有可迭代的对象进⾏排序操作。
list 的 sort ⽅法返回的是对已经存在的列表进⾏操作，⽆返回值，⽽内建函数 sorted ⽅法返回的是⼀个新的 list，⽽不是在原来的基础上进⾏的操作。
语法：
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
参数说明：
iterable  ----> 可迭代对象。
cmp      ----> ⽐较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，⼤于则返回1，⼩于则返回-1，等于则返回0。
key        ----> 主要是⽤来进⾏⽐较的元素，只有⼀个参数，具体的函数的参数就是取⾃于可迭代对象中，指定可迭代对象中的⼀个元素来进⾏排序。
reverse  ----> 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
返回值：
返回重新排序的列表。
⽰例：
# ===========⼀般⽤法：===========
# 1、简单排序
a =[5,7,6,3,4,1,2]
b =sorted(a)# 使⽤sorted，保留原列表，不改变列表a的值
print(a)
[5,7,6,3,4,1,2]
print(b)
[1,2,3,4,5,6,7]
# ===========匿名函数⽤法：===========
L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
# 2、利⽤参数 cmp 排序
sorted(L,cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))
# 结果：
[('a',1),('b',2),('c',3),('d',4)]
# 3、利⽤参数 key 排序
sorted(L, key=lambda x:x[1])
# 结果：
[('a',1),('b',2),('c',3),('d',4)]
# 4、按年龄升序
students =[('john','A',15),('jane','B',12),('dave','B',10)]
sorted(students, key=lambda s: s[2])
# 结果：
[('dave','B',10),('jane','B',12),('john','A',15)]
# 5、按年龄降序
sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)
# 结果：
[('john','A',15),('jane','B',12),('dave','B',10)]
filter() 函数：
描述：
filter() 函数⽤于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
filter() 函数⽤于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数，第⼀个为函数，第⼆个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进⾏判，然后返回 True 或 False，最后将返回True 的元素放到新列表中。
语法：
filter(function, iterable)
参数：
function ----> 判断函数。
iterable  ----> 可迭代对象。
返回值：
Pyhton2.7 返回列表，Python3.x 返回迭代器对象，具体内容可以查看：Python3 filter() 函数
实例：
# ===========⼀般⽤法：===========
# 1、过滤出列表中的所有奇数
def is_odd(n):
return n %2==1
newlist =filter(is_odd,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(list(newlist))
# 结果： [1, 3, 5, 7, 9]
# ===========匿名函数⽤法：===========
# 2、将列表[1, 2, 3]中能够被3整除的元素过滤出来
newlist =filter(lambda x: x %3==0,[1,2,3])
print(list(newlist))
# 结果： [3]

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