python 的lambda匿名函数表达式

古城微笑少年丶 2023-07-10 11:10 23阅读 0赞

**pep8已经不建议使用lambda，而是推荐使用def去定义一个函数**

关于Python中的lambda的“一个语法，三个特性，四个用法，一个争论”。

在Python中，lambda的语法是唯一的。其形式如下：

lambda argument\_list: expression

其中，lambda是Python预留的关键字，argument\_list和expression由用户自定义。具体介绍如下。

1. 这里的argument\_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的。具体来说，argument\_list可以有非常多的形式。例如：

a, b  
a=1, b=2  
 \*args  
 \*\*kwargs  
 a, b=1, \*args  
空  
......  
2. 这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在argument\_list中有定义，并且表达式只能是单行的。以下都是合法的表达式：

1  
 None  
a + b  
sum(a)  
1 if a >10 else 0  
 ......  
3.  这里的lambda argument\_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫做lambda函数。

三个特性  
lambda函数有如下特性：

lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。

lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument\_list的值，输出是根据表达式expression计算得到的值。

lambda函数一般功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然，甚至不需要专门的名字来说明。

下面是一些lambda函数示例：

lambda x, y: x\*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x\*y  
     lambda:None；函数没有输入参数，输出是None  
     lambda \*args: sum(args); 输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)  
     lambda \*\*kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1

四个用法

由于lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不同，可以将lambda函数的用法扩展为以下几种：

将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。

例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。

将lambda函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该lambda函数替换。

例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不做。

3. 将lambda函数作为其他函数的返回值，返回给调用者。

函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里我们不展开。

4. 将lambda函数作为参数传递给其他函数。

部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。

filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, \[1, 2, 3\])指定将列表\[1,2,3\]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是\[3\]。

sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted(\[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\], key=lambda x: abs(5-x))将列表\[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是\[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9\]。

map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, \[1, 2,3\])将列表\[1, 2, 3\]中的元素分别加1，其结果\[2, 3, 4\]。

reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '\{\}, \{\}'.format(a, b), \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\])将列表 \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。

另外，部分Python库函数也接收函数作为参数，例如gevent的spawn函数。此时，lambda函数也能够作为参数传入。

一个争议  
事实上，关于lambda在Python社区是存在争议的。Python程序员对于到底要不要使用lambda意见不一致。

支持方认为使用lambda编写的代码更紧凑，更“pythonic”。

反对方认为，lambda函数能够支持的功能十分有限，其不支持多分支程序if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。并且，lambda函数的功能被隐藏，对于编写代码之外的人员来说，理解lambda代码需要耗费一定的理解成本。他们认为，使用for循环等来替代lambda是一种更加直白的编码风格。

关于lambda的争执没有定论。在实际中，是否使用lambda编程取决于程序员的个人喜好。

以上就是我们总结的关于Python中的lambda的“一个语法，三个特性，四个用法，一个争论”。如有纰漏之处，欢迎批评指正。  
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