【Python知识】匿名函数lambda

一、提要

　　在学习python的过程中，lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？下面就上面的问题进行一下解答。

二、lambda是什么？

        Lambda 表达式（lambda expression）是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象（lambda abstraction），是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包

2.1 看几个例子 　　　　　

g = lambda x:x+1

看一下执行的结果：　

g(1)

>>>2

g(2)

>>>3

你也可以这样使用：

lambda x:x+1(1)

>>>2　　　

　　可以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体，用函数来表示为：

1 def g(x):
2     return x+1

　　非常容易理解，在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。

2.2 lambda函数的四个形式

labmda函数由简单到复杂，存在四种形象： 

# 1）无参数
lambda_a = lambda: 100
print(lambda_a())
 
# 2）一个参数
lambda_b = lambda num: num * 10
print(lambda_b(5))
 
# 3）几个参数
lambda_c = lambda a, b, c, d: a + b + c + d
print(lambda_c(1, 2, 3, 4))
 
# 4）带表达式分支
lambda_d = lambda x: x if x % 2 == 0 else x + 1
print(lambda_d(6))
print(lambda_d(7))

        Python中，也有几个定义好的全局函数与lambda配合，filter, map, reduce配合使用。

三、与map函数复合

3.1 map函数的概念

        map函数，是对一个序列数，逐个采用某个函数处理的结果，其结果是一个可迭代对象：

        语法形式：

map(function, iterable, ...)

范例1：

def square(x) :            # 计算平方数
     return x ** 2
 
lst = [1,2,3,4,6]
ss = list( map(square, lst ) )  # 计算列表各个元素的平方
print(ss)

 结果：[1, 4, 9, 16, 36]

范例2：

def square(x,y) :            # 计算平方数
     return x ** 2 + y**2
 
lst1 = [1,2,3,4,6]
lst2 = [5,4,3,2,1]
ss = list( map(square, lst1, lst2) )  # 计算列表各个元素的平方
print(ss)

 3.2 lambda和map复合

范例1：

lst = [1,2,3,4,6]
ss = list( map(lambda x: x**2 , lst ) )  # 计算列表各个元素的平方
print(ss)

范例2

square = lambda x,y : x ** 2 + y**2
 
lst1 = [1,2,3,4,6]
lst2 = [5,4,3,2,1]
ss = list( map(square, lst1, lst2) )  # 计算列表各个元素的平方
print(ss)

四、与filter函数复合

4.1 filter函数

filter() 函数从指定函数，和指定序列中，返回 True 的元素：

语法： filter(function，iterable ) 

 filter() 有两个输入形参：

• function - a function
• iterable - an iterable like sets, lists, tuples etc.

案例1：

letters = ['a', 'b', 'd', 'e', 'i', 'j', 'o']
 
# a function that returns True if letter is vowel
def filter_vowels(letter):
    vowels = ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']
    return True if letter in vowels else False
 
filtered_vowels = filter(filter_vowels, letters)
 
# converting to tuple
vowels = tuple(filtered_vowels)
print(vowels)

案例2：

# random list
random_list = [1, 'a', 0, False, True, '0']
 
filtered_iterator = filter(None, random_list)
 
#converting to list
filtered_list = list(filtered_iterator)
 
print(filtered_list)

4.2 与lambda联合使用 

下例，求序列的偶数：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
 
# the lambda function returns True for even numbers 
even_numbers_iterator = filter(lambda x: (x%2 == 0), numbers)
 
# converting to list
even_numbers = list(even_numbers_iterator)
 
print(even_numbers)

 五、和reduce联合使用

5.1 reduce的基本概念

        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 ) 

范例1：求阶乘

from functools import reduce
 
def multi(x,y):
    return x*y
foo = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print ( reduce(multi, foo) )

 5.2 reduce 和lambda配合

范例1：求阶乘

from functools import reduce
foo = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print ( reduce(lambda x, y: x * y, foo) )

 范例2：复杂用法

# python code to demonstrate working of reduce()
# using operator functions
 
# importing functools for reduce()
import functools
 
# importing operator for operator functions
import operator
 
# initializing list
lis = [1, 3, 5, 6, 2, ]
 
# using reduce to compute sum of list
# using operator functions
print("The sum of the list elements is : ", end="")
print(functools.reduce(operator.add, lis))
 
# using reduce to compute product
# using operator functions
print("The product of list elements is : ", end="")
print(functools.reduce(operator.mul, lis))
 
# using reduce to concatenate string
print("The concatenated product is : ", end="")
print(functools.reduce(operator.add, ["geeks", "for", "geeks"]))

六、小结 

　上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的for..in..if语法已经很强大，并且在易读上胜过了lambda。

6.1 等价的其它语句

　　比如上面map的例子，可以写成：　　

　　print( [x * 2 + 10 for x in foo] )

　　非常的简洁，易懂。

　　filter的例子可以写成：

   print( [x for x in foo if x % 3 == 0] )

　　同样也是比lambda的方式更容易理解。

6.2 结论和建议

• 　　lambda 定义了一个匿名函数
• 　　lambda 并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁。
• 　　如果可以使用for...in...if来完成的，坚决不用lambda。
• 　　如果使用lambda，lambda内不要包含循环，如果有，我宁愿定义函数来完成，使代码获得可重用性和更好的可读性。