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原创 使用Lambda函数有什么用处?

发布时间:2019-10-14 12:03:02 浏览 309 来源:博学谷 作者:照照

    Lambda函数之所以叫匿名函数,是因为Lambda函数没有名字,它比一般的函数在业务逻辑上简单得多,可以随时销毁或创建。那么使用Lambda函数有什么用处呢?Lambda函数既有优点又有缺点,下面将从Lambda函数的定义、语法、优缺点以及使用场景,带大家好好认识一下Lambda函数。

     

    Lambda函数有什么用处

     

    1、什么是Lambda函数?

     

    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。这些叫做Lambda的函数是从Lisp中借用来的,可以被用在任何需要函数的地方。Lambda函数是一个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值的匿名函数。有一点要注意,Lambda函数不能包含命令,它们所包含的表达式也不能超过一个。

     

    例子:

     

    >>> lambda x, y : x+y

     

    <function <lambda> at 0x102bc1c80>

     

    2、Lambda函数的语法.

     

    Lambda语句中,冒号前是参数,可以有0个或多个,用逗号隔开,冒号右边是返回值。Lambda语句构建的其实是一个函数对象。

     

    (1)无参数:

     

    f = lambda:'Hello python lambda'

     

    f()

     

    #'Hello python lambda'

     

    (2)有参数,无默认值

     

    f = lambda x,y: x*y

     

    f(6,7)

     

    #42

     

    (3)有参数,有默认值

     

    f = lambda x=5, y=8: x*y

     

    f()

     

    #40

     

    f(5,6)

     

    #30

     

    (4)和map, reduce, filter连用

     

    foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]

     

    print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)#python 2.x

     

    list( filter(lambda x: x % 3 == 0, foo) )#python 3.x

     

    #[18, 9, 24, 12, 27]

     

    print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)#python 2.x

     

    list( map(lambda x: x * 2 + 10, foo) )#python 3.x

     

    #[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]

     

    from functools import reduce#python 3.x need import reduce

     

    reduce(lambda x, y: x + y, foo)

     

    #139

     

    3、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

     

    >>> list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]

     

    >>> sorted(list1, 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。

     

    >>> add = lambda x,y : x+y

     

    >>> add(5,6)

     

    11

     

    >>> (lambda x,y:x+y)(5,6)

     

    11

     

    (2)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,map(function,sequence1,sequence2)。

     

    #求1~20的平方

     

    >>> list(map(lambda x:x*x,range(1,21))) #Python2.x使用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))) #Python2.x使用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))

     

    5050

     

    #求1~100之和,再加上10000

     

    >>> reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101),10000)

     

    15050

     

    (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)

     

    20

     

    4、Lambda函数的优缺点。

     

    优点:

     

    (1)lambda 函数比较轻便,代码简洁,不增加额外变量。即用即删除,很适合需要完成一项功能,但是此功能只在此一处使用。

     

    (2)匿名函数,一般用来给 filter, map 这样的函数式编程服务;

     

    (3)作为回调函数,传递给某些应用,比如消息处理,可以立刻传递(无需变量)。

     

    缺点:

     

    Lambda函数是一个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值的函数。和其他很多语言相比,Python的Lambda限制多多,最严重的当属它只能由一条表达式组成。这个限制主要是为了防止滥用,因为当人们发觉 lambda 很方便,就比较容易滥用,可是用多了会让程序看起来不那么清晰,毕竟每个人对于抽象层级的忍耐和理解程度都有所不同。

     

    总之,Lambda函数的用处有很多,因为它轻便简介的特性,使它助于减少程序的耦合度等等。想要学习了解Lambda函数的更多内容,欢迎上博学谷在线学习。

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