Python中使用Lambda函数的5种用法
作者:Warmer_Sweeter 发布时间:2022-07-13 17:07:35
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。
来源:https://blog.csdn.net/weixin_38739735/article/details/114559416
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