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  • 2021-03-05 11:30:33

    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。

    1、lambda是什么?

    看个例子:

    1 g = lambda x:x+1

    看一下执行的结果:

    g(1)

    >>>2

    g(2)

    >>>3

    当然,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。

    Python中,也有几个定义好的全局函数方便使用的,filter, map, reduce

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

    print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)

    [18, 9, 24, 12, 27]

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

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

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

    139

    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。

    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。

    上面简要介绍了什么是lambda,下面介绍为什么使用lambda,看一个例子(来自apihelper.py):

    processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)

    在Visual Basic,你很有可能要创建一个函数,接受一个字符串参数和一个 *collapse

    参数,并使用 if

    语句确定是否压缩空白,然后再返回相应的值。这种方式是低效的,因为函数可能需要处理每一种可能的情况。每次你调用它,它将不得不在给出你所想要的东西之前,判断是否要压缩空白。在 Python 中,你可以将决策逻辑拿到函数外面,而定义一个裁减过的 lambda

    函数提供确切的 (唯一的) 你想要的。这种方式更为高效、更为优雅,而且很少引起那些令人讨厌 (哦,想到那些参数就头昏) 的错误。

    通过此例子,我们发现,lambda的使用大量简化了代码,使代码简练清晰。但是值得注意的是,这会在一定程度上降低代码的可读性。如果不是非常熟悉python的人或许会对此感到不可理解。

    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。

    总结:lambda 是为了减少单行函数的定义而存在的。

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    Python中lambda指的是什么

    发布时间:2020-09-08 14:53:20

    来源:亿速云

    阅读:66

    作者:小新

    这篇文章将为大家详细讲解有关Python中lambda指的是什么,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

    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。

    lambda是什么?

    看个例子:g = lambda x:x+1

    看一下执行的结果:g(1)>>>2g(2)>>>3

    当然,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: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。

    Python中,也有几个定义好的全局函数方便使用的,filter, map, reduce:>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]

    >>>>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)

    [18, 9, 24, 12, 27]>>> >>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)

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

    >>>>>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)139

    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。

    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。

    上面简要介绍了什么是lambda,下面介绍为什么使用lambda,看一个例子(来自apihelper.py):processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)

    在Visual Basic,你很有可能要创建一个函数,接受一个字符串参数和一个 collapse 参数,并使用 if语句确定是否压缩空白,然后再返回相应的值。这种方式是低效的,因为函数可能需要处理每一种可能的情况。每次你调用它,它将不得不在给出你所想要的东西之前,判断是否要压缩空白。在 Python 中,你可以将决策逻辑拿到函数外面,而定义一个裁减过的 lambda函数提供确切的 (唯一的) 你想要的。这种方式更为高效、更为优雅,而且很少引起那些令人讨厌 的错误。

    通过此例子,我们发现,lambda的使用大量简化了代码,使代码简练清晰。但是值得注意的是,这会在一定程度上降低代码的可读性。如果不是非常熟悉python的人或许会对此感到不可理解。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。

    总结:lambda 是为了减少单行函数的定义而存在的。

    关于Python中lambda指的是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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    先来看一个最简单例子:def f(x):return x**2print f(4)Python中使用lambda的话,写成这样g = lambda x : x**2print g(4)二、lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享别...

    一、lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子:

    def f(x):

    return x**2

    print f(4)

    Python中使用lambda的话,写成这样

    g = lambda x : x**2

    print g(4)

    二、lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享在别的地方调用。

    其实说的没错,lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用,因为有很多别的方法能够代替lambda。

    1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。

    2. 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。

    3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。

    lambda基础

    lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象,见证一下:

    >>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)

    [18, 9, 24, 12, 27]>>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)

    [14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]>>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)

    139

    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。

    以Mark Lutz著的《Python学习手册》为教程,每天花1个小时左右时间学习,争取两周完成。 --- 写在前面的话

    2013-7-22 21:00 学习笔记

    1,lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数,紧跟一个冒号,以后是一个表达式。lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在Python语法不允许def出现的地方。作为表达式,lambda返回一个值(即一个新的函数)。lambda用来编写简单的函数,而def用来处理更强大的任务。

    f = lambda x,y,z : x+y+z

    print f(1,2,3)

    g = lambda x,y=2,z=3 : x+y+z

    print g(1,z=4,y=5)

    输出结果为:

    2,lambda表达式常用来编写跳转表(jump table),就是行为的列表或字典。例如:

    L = [(lambda x: x**2),

    (lambda x: x**3),

    (lambda x: x**4)]

    print L[0](2),L[1](2),L[2](2)

    D = {'f1':(lambda: 2+3),

    'f2':(lambda: 2*3),

    'f3':(lambda: 2**3)}

    print D['f1'](),D['f2'](),D['f3']()

    输出结果为:

    4 8 16

    5 6 8

    3,lambda表达式可以嵌套使用,但是从可读性的角度来说,应尽量避免使用嵌套的lambda表达式。

    4,map函数可以在序列中映射函数进行操作。例如:

    def inc(x):

    return x+10

    L = [1,2,3,4]

    print map(inc,L)

    print map((lambda x: x+10),L)

    输出结果为:

    [11, 12, 13, 14]

    [11, 12, 13, 14]

    5,列表解析可以实现map函数同样的功能,而且往往比map要快。例如:

    print [x**2 for x in range(10)]

    print map((lambda x: x**2), range(10))

    输出结果为:

    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    6,列表解析比map更强大。例如:

    print [x+y for x in range(5) if x%2 == 0 for y in range(10) if y%2 ==1]

    输出结果为:

    [1, 3, 5, 7, 9, 3, 5, 7, 9, 11, 5, 7, 9, 11, 13]

    7,生成器函数就像一般的函数,但它们被用作实现迭代协议,因此生成器函数只能在迭代语境中出现。例如:

    def gensquares(N):

    for i in range(N):

    yield i**2

    for i in gensquares(5):

    print i,

    输出结果为:

    0 1 4 9 16

    8,所有的迭代内容(包括for循环、map调用、列表解析等等)将会自动调用iter函数,来看看是不是支持了迭代协议。

    9,生成器表达式就像列表解析一样,但它们是扩在圆括号()中而不是方括号[]中。例如:

    for num in (x**2 for x in range(5)):

    print num,

    输出结果为:

    0 1 4 9 16

    10,列表解析比for循环具有更好的性能。尽管如此,在编写Python代码时,性能不应该是最优先考虑的。

    11,没有return语句时,函数将返回None对象。

    12,函数设计的概念:

    耦合性:只有在真正必要的情况下才使用全局变量

    耦合性:不要改变可变类型的参数,除非调用者希望这样做

    耦合性:避免直接改变另一个文件模块中的变量

    聚合性:每一个函数都应有一个单一的、统一的目标

    13,最后给个默认参数和可变参数的例子:

    def saver(x=[]):

    x.append(1)

    print x

    saver([2])

    saver()

    saver()

    saver()

    输出结果为:

    [2, 1]

    [1]

    [1, 1]

    [1, 1, 1]

    展开全文
  • 使用环境:需要先安装PyCharm(请自己百度下载安装),以及然后官网上下载Python 2.7版本,以及Python 3.7版本后,安装自己的电脑上。...目的:帮助理解lambda表达式定义函数在Python中的具体使用。
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  • 在Python中使用Lambda函数的5种用法

    万次阅读 多人点赞 2021-03-09 00:47:57
    欢迎关注“小白玩转Python”,发现更多 “有趣”引言Lambda 函数(也称为匿名函数)是函数式编程的核心概念之一。支持多编程范例的 Python 也提供了一种简单的方法来定义 l...

    欢迎关注 “小白玩转Python”,发现更多 “有趣”

    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。

    总结

    Python 中的 lambda 函数为我们提供了更多的灵活性和方法设计选项。总之,我们应该熟悉以上五种常见用法,以便正确使用,而不是过度使用。

    ·  END  ·

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