Python教程(16)——lambda表达式详解

lambda函数介绍

我们平时经常可以在Python的代码中看到一种lambda开头的这种表达式，如果没有学过Python的相关知识，可能会一脸懵逼，不清楚到底这个关键字是干嘛的，用来表示什么。

实际上这个就是lambda函数。

lambda函数是Python中一种特殊的匿名函数，但不仅仅只存在Python中，它允许我们快速定义简单的函数，而不需要使用def关键字来定义一个正式的函数。它通常用于简化代码，使得函数定义更加简洁。

lambda函数语法

lambda函数的一般语法如下：

lambda 参数列表: 表达式

其中，lambda是Python中定义lanbda函数的关键字，绝对不可以忽略，它用来标识该语句是个lambda函数。参数列表是一个或多个输入参数，使用逗号分隔。表达式是函数的计算逻辑，对参数进行各种操作，并返回最终结果。

一个lambda函数可以有0个或多个参数，参数间使用逗号隔开

参数列表和表达式用冒号隔开

上述所有代码必须在一行的一个语句中完成

下面是lambda函数的语法示例：

无参数的lambda函数：

no_arg = lambda: "Hello, world!"

print(no_arg()) # 输出结果为"Hello, world!"

单个参数的lambda函数：

square lambda x: x**2

print(square(3)) # 输出结果为9

多个参数的lambda函数：

add = lambda x, y: x + y

print(add(3, 4)) # 输出结果为7

需要注意的是，lambda函数常用于简单的函数定义，不适用于复杂的逻辑或多行语句。如果需要执行复杂逻辑，建议使用普通的函数定义方式此外，lambda函数常用于与高阶函数（如map()、filter()、reduce()等）结合使用，用于快速定义回调函数或简化代码。

总结来说，lambda函数是一种快速定义匿名函数的方式，通过简洁的语法实现了函数的快速定义和使用，适用于简单的函数逻辑和作为高阶函数的参数。

lambda函数特性

lambda函数与普通的函数相比，确实有它自己一些独特的特性。

匿名性

lambda函数是匿名函数，即没有函数名。它们通常用于一次性的操作，不需要显式定义一个函数名称。

greeting = lambda: "Hello, world!"

print(greeting()) # 输出结果为 "Hello, world!"

简洁性

lambda函数采用简洁的语法，可以在一行代码中定义函数。它们常常用于简化代码，减少不必要的函数定义。

add_two_nums = lambda x, y: x + y

print(add_two_nums(3, 4)) # 输出结果为 7

在高阶函数中的应用

lambda函数常用于与高阶函数（如map()、filter()、reduce()等）结合使用，可以快速定义回调函数或对序列元素进行处理。lambda表达式可以提供一种简洁的方法来定义函数。下面是lambda表达式在几个高阶函数中的应用示例：

map(function, iterable)

使用lambda表达式将一个函数应用于可迭代对象中的每个元素，并返回一个由结果组成的新可迭代对象。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

squared_numbers = map(lambda x: x**2, numbers)

print(list(squared_numbers)) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]

filter(function, iterable)

使用lambda表达式根据条件筛选出可迭代对象中的元素，并返回一个由符合条件的元素组成的新可迭代对象。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)

print(list(even_numbers)) # 输出：[2, 4]

sorted(iterable, key=function)

使用lambda表达式作为关键字函数，根据指定的函数返回值对可迭代对象进行排序，并返回排序后的列表。

students = [

{"name": "Alice", "age": 20},

{"name": "Bob", "age": 18},

{"name": "Charlie", "age": 22}

]

sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x["age"])

print(sorted_students) # 输出：[{'name': 'Bob', 'age': 18}, {'name': 'Alice', 'age': 20}, {'name': 'Charlie', 'age': 22}]

reduce(function, iterable[, initializer])

使用lambda表达式对可迭代对象中的元素进行累计计算，按照指定的规则将前两个元素的结果与下一个元素进行计算，最终返回一个单一的结果。

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

sum = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)

print(sum) # 输出：15

lambda表达式在高阶函数中提供了一种简洁的方式来定义匿名函数，使代码更精练和易读，我们可以根据需要使用lambda表达式来定义适合特场景的函数。

总体而言，lambda函数是一种方便、简洁的函数定义方式，适用于一些简单的计算逻辑和快速的回调函数定义。它们提供了一种简化代码、提高代码可读性的方法。