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  • python lambda表达式详解

    万次阅读 多人点赞 2019-02-07 21:46:36
    @python lambda表达式详解 1、lambda简介 先来看一段代码示例: 第一行是lambda声明,x,y相当于传入的参数,整个函数会返回x+y的值。lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x,y为入口参数,x+y为...

    @python lambda表达式详解

    1、lambda简介

    先来看一段代码示例:
    在这里插入图片描述

    第一行是lambda声明,x,y相当于传入的参数,整个函数会返回x+y的值。lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x,y为入口参数,x+y为函数体。在这里lambda简化了函数定义的书写形式。

    python允许用lambda关键字创造匿名函数。匿名是不需要以标准的方式来声明,比如说使用 def 语句。(除非赋值给一个局部变量,这样的对象也不会在任何的名字空间内创建名字,上面的例子中会创建名字。)

    作为函数,它们也能有参数。一个完整的 lambda"语句"代表了一个表达式,这个表达式的定义体必须和声明放在同一行。语法如下:

    lambda [arg1[, arg2, … argN]]: expression

    参数是可选的,如果使用的参数话,参数通常也是表达式的一部分

    2、lambda匿名函数与def区别

    lambda 和def它两个的基本用法差不多,参数都是可选,也都会返回对象

    如下:
    在这里插入图片描述

    不同之处:

    lambda可以定义一个匿名函数,而def定义的函数必须有一个名字。这应该是lambda与def两者最大的区别。

    lambda是一个表达式,而不是一个语句(lambda is an expression, not a statement.)因此,lambda能够出现在Python语法不允许def出现的地方——例如,在一个列表常量中或者函数调用的参数中。

    lambda的主体是一个单个的表达式,而不是一个代码块。(lambda’s body is a single expression, not a block of statements.),lambda里面的语句相当于def中return中的代码一样。只能是简单的表达式,所以说lambda的能力小于def,在lambda中只能使用简单的语法,不能使用if else while return等语句

    它的设计理念为:lambda是一个为编写简单的函数而设计的,而def用来处理更大的任务。(lambda is designed for coding simple functions, and def handles larger tasks.)

    3、lambda的使用

    为什么要使用lambda?

    1、lambda函数主要用来写一些小体量的一次性函数,避免污染环境,同时也能简化代码。

    2、lambda起到了一种函数速写的作用,允许在使用的代码内嵌入一个函数的定义。他们完全是可选的(你总是能够使用def来替代它们),但是你仅需要嵌入小段可执行代码的情况下它们会带来一个更简洁的代码结构。

    例如:

    map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] )

    这个写法要好过

    def sq(x):

    return x * x

    map(sq, [y for y in range(10)])

    3、lambda使用可以加参数也可以不加参数

    有参数就如同上面的用法

    无参数:
    在这里插入图片描述

    4、lambda通常用来编写跳转表(jump table),也就是行为的列表或字典,能够按照需要执行相应的动作。如下段代码所示。

    在这里插入图片描述
    总结:

    1、lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多

    2、lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去

    3、lambda函数拥有自己的名字空间,且不能访问自有参数列表之外或全局名字空间里的参数

    4、 简单单行代码或者一次性的函数可以用lambda函数来书写,可以让代码更简洁。

    5、 对于复杂函数或者函数体体量大的函数,最好不要用lambda函数,会增加代码的阅读难度,使代码晦涩难懂。

    6、 在非多次调用的函数的情况下,lambda表达式即用既得,提高性能

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    之前提到过在List的sort方法中有个key参数,需要用到lambda表达式,所以在这里对lambda表达式进行一些介绍,如果有函数式语言编程经验这个就很好理解了。

    lambda表达式是一个匿名函数,其实lambda我们可以认为就是个很简单的函数,连个函数名都没有。在可以不使用lambda的时候我不建议使用。

    它的句法(形式):
    lambda arguments : expression

    以下是一个简单的例子,我们可以认为创建了一个名为fun的函数,它有一个参数a,它返回a+10的结果。这是最简单也是最无用的例子,但方便我们理解。

    # 15
    fun = lambda a : a + 10
    print(fun(5))
    

    当然它同样支持多参数:

    # 3
    fun = lambda a, b : a + b
    print(fun(1, 2))
    

    它真正的用途是在另一个函数中作为参数传递:
    自带函数的用法:filter, map, reduce  
    fitre :根据条件筛选元素
    map :所有元素进行相同操作
    reduce :所有元素依次进行操作

    import functools
    #初始化一个0到9的列表
    list_test = list(range(10))
    #筛选对3取余等于0的数,结果[0, 3, 6, 9]
    a = filter(lambda x: x % 3 == 0, list_test)
    #所有元素加10结果[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
    b = map(lambda x: x + 10, list_test)
    #求和结果45
    c = functools.reduce(lambda x, y: x + y, list_test)
    print(list(a))
    print(list(b))
    print(c)
    
    注意:

    在python3中,filter和map方法不能在直接返回列表,它返回的是filter object和map object,需要用list()方法转换。
    而reduce方法则直接从内置函数中删除,需要引用functools。

    对于多条件排序的例子:

    # 先根据第二个元素排序再根据第一个元素排序
    # 返回结果[[4, 1], [1, 2], [2, 2], [3, 2], [1, 3], [3, 4]]
    list_test = [[2, 2], [3, 4], [4, 1], [1, 3], [1, 2],[3, 2]]
    list_test.sort(key = lambda x : (x[1],x[0]))
    
    PS:如果这部分比较难以理解我们可以更换为以下方式进行多条件排序:
    def second_first(ele):
        return (elem[1],elem[0])
    list_test = [[2, 2], [3, 4], [4, 1], [1, 3], [1, 2],[3, 2]]
    list_test.sort(key=second_first)
    

    结果相同。

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    python中的lambda表达式限制只能包含一行代码,但是其实可以利用元组或列表强行让其包含多行。(但是这么做会严重影响可读性,除非万不得已不要使用) f=lambda:( print(1), print(2), ) f() 这样f的返回值会是一个...

    python中的lambda表达式限制只能包含一行代码,但是其实可以利用元组或列表强行让其包含多行。(但是这么做会严重影响可读性,除非万不得已不要使用)

    f=lambda:(
    print(1),
    print(2),
    )
    f()
    

    这样f的返回值会是一个(None,None)的元组,可以利用索引提供返回值

    f=lambda:(
    print(1),
    print(2),
    3,
    )[-1]
    print(f())
    
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  • python lambda 函数处理异常

    千次阅读 2018-06-27 20:19:41
    有时由于自变量数据类型不对, lambda 函数会出现异常。

    python 使用lambda 函数非常方便, 但是有时由于自变量数据类型不对, lambda 函数会出现异常。

    例如:

    f = lambda x:x[0]

    如果输入:

    f(1)

    就会报错。

    TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'

    与python 函数一样, 我们可以采用try 和 except 处理。

    try:
        print f(1)
    except:
        print 'erro, but we fixed it:'
        print f([1])

    处理异常的好处是对于任意输入, 我们总能得到输出, 而不至于被中断。

    我们甚至可以把lamda函数 正常执行的代码 和 处理异常的代码,通过string传参给另外一个函数中exec 执行, 如下:

    def getLambda(x, exec_str, ep_str):
        val = 0
        try: 
            exec(exec_str)
        except:
            exec(ep_str)
        return val
    
    f = lambda x:getLambda(x, "val = x[0]", "val = x")

    然后运行:

    f(1)

    这样直接执行f 就不会报错。








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