带有示例的 Python Lambda 函数

Python——简介

Python 是一种非常流行的通用编程语言。 它是一种解释型高级语言，通过使用重要的缩进来强调代码的可读性。 程序员使用 Python 为任何规模的项目编写干净、符合逻辑的代码。

Python 在 1980 年代被 Guido Van Rossum 构想为 ABC 编程语言的继承者。 从那时起，由于其多功能性，Python 一直是一种流行的编程语言。

函数——简介

函数是调用时工作的代码块，可以在程序中调用 n 次。 它们是结构化的代码语句并执行特定的功能，并且可以随时使用。 功能基本上分为：

• 用户定义函数 (USF) — 可根据程序员的要求更改的可自定义函数。
• 内置函数 (BIF) — 无法自定义且必须以可用方式使用的函数。

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Python Lambda 函数

Python Lambda 函数本质上是匿名的，因为它们没有明确的名称。 def函数用于表示 Python 中的普通函数。 同时，关键字Lambda用于定义匿名 Python 函数。

Lambda 函数是一个小函数，可以接受多个参数，但只能接受一个表达式。 它们还具有比常规 Python 函数更严格但更简洁的语法。 lambda 函数于 1994 年与map ()、 filter () 和reduce () 函数一起添加到 Python 语言中。

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要定义匿名函数，必须使用 lambda 关键字，例如def用于普通函数。 Python中定义的匿名函数分为三个部分：

• 关键字 lambda
• 参数或绑定变量
• 函数体

句法

lambda 函数的语法如下：

Lambda p1, p2：表达式

p1 和 p2 是这里的参数。 在 lambda 函数中添加参数没有限制。 您可以根据需要添加尽可能多或尽可能少的内容。 但是 lambda 函数在语法上仅限于一个表达式。

Python中的lambda函数示例：

示例 1

x =“Lambda 函数”

# lambda 得到传递以打印

(λ x : 打印(x))(x)

输出

Lambda 函数

示例 2

x = λ a : a + 10

打印（x（5））

输出

15

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普通函数和 lambda 函数的区别

lambda 函数与普通函数相比有一些语法差异。

• 正文中只使用表达式而不是语句。 如果使用任何语句，如 pass、assert、return 或 raise，输出将显示 SyntaxError。

例子

>>> (lambda x: 断言 x == 2)(2)

文件“<input>”，第 1 行

(lambda x: 断言 x == 2)(2)

^

SyntaxError：无效的语法

• lambda 函数只能作为单个表达式存在。 即使表达式使用多个字符串分布在整个正文中，它也只能保留为单个表达式。

示例：

>>> (λx:

…（x % 2 和“奇数”或“偶数”））（3）

'奇怪的'

当 lambda 参数为奇数时，代码将返回字符串奇数，如果不是，则返回偶数。 代码跨越两行，因为它位于括号内，但仍保留为单个表达式。

• lambda 函数不支持类型注释。 向 lambda 语法添加注释将导致语法错误。
• IIFE 或立即调用函数表达式是在定义后立即执行的函数。 它也被称为自执行匿名函数。 IIFE 是 lambda 函数的直接结果，因为 lambda 函数在定义时是可调用的。

现在，让我们看看普通函数和 lambda 函数之间的主要区别是：

（资源）

Lambda 函数 – 优点和缺点

优点

• 它使代码更具可读性。
• 非常适合一次性使用的功能。
• 易于理解，可用于简单的逻辑解释。

缺点：

• 不能执行多个独立表达式。
• 如果代码在正常 (def) 函数中跨越多于一行，则使用 lambda 函数并不理想。
• 所有的输入、输出和操作都不能像普通函数一样在文档字符串中解释。

在哪里使用 Lambda？

尽管普通的 def 函数和 lambda 函数有关键区别，但在内部，它们是在内部处理的。

• Python 中 lambda 函数的常见用途是用于函数式编程。 您可以在函数式编程中使用 lambda 将函数作为参数提供给不同的函数。
• 如果您需要减少指定函数的行数，lambdas 是您的最佳选择。
• Lambda 还与 map()、reduce() 等高阶函数一起使用。
• 可以使用 lambda 函数跟踪对 UI 框架事件的响应。

在哪里避免使用 lambda 函数？

• 编写复杂的 lambda 函数不是一个好习惯，因为它很难解密。
• 避免使用 lambda 函数进行重复操作。
• 如果代码不遵循 Python 样式指南 (PEP8)。

Lambda 函数的测试与常规函数完全一样。 unittest 和 doctest 都可以用于此。

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带有 filter() 的 Lambda 函数

Filter() 是一个内置的 Python 函数和列表作为参数。 当所有可迭代项都在一个列表中时使用过滤器（），并返回另一个列表，其中包含函数为真的项目。

示例：

# Python代码来说明

# filter() 和 lambda()

li = [5, 7, 22, 97, 54, 62, 77, 23, 73, 61]

final_list = list(filter(lambda x: (x%2 != 0) , li))

打印（最终列表）

输出：

[5, 7, 97, 77, 23, 73, 61]

（资源）

示例：

# 程序只过滤掉列表中的偶数项

my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12]

new_list = list(filter(lambda x: (x%2 == 0) , my_list))

打印（新列表）

输出

[4、6、8、12]

带有 map() 的 Lambda 函数

当所有项目都在列表中时使用 map 函数，并返回列表以及该函数为每个项目返回的项目。

示例：要将列表中每个项目的值加倍，代码如下：

my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12]

new_list = list(map(lambda x: x * 2 , my_list))

打印（新列表）

输出：

[2、10、8、12、16、22、6、24]

示例：对列表中的每个数字进行立方，代码如下

list_1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

立方=地图（lambda x：pow（x，3），list_1）

列表（立方）

输出：

[1、8、27、64、125、216、343、512、729]

带有 reduce() 函数的 Lambda 函数

Python 中的 reduce() 函数是一个列表和一个参数。 调用它以返回一个可迭代的新简化列表。 它有点类似于加法功能。

示例 1

注意：此示例来自 functools 库。

要获得列表的总和，代码将是，

# Python代码来说明

# reduce() 与 lambda()

# 获取列表的总和

从 functools 导入减少

li = [5, 8, 10, 20, 50, 100]

sum = reduce((lambda x, y: x + y), li)

打印（总和）

输出：

193

结论

长期以来，在 Python 中使用 lambda 函数一直是程序员之间有争议的话题。 虽然 lambda 确实可以用内置函数、列表推导和标准库替换，但对 lambda 函数的理解也是必要的。 它可以帮助您了解编程的基本原理并编写更好的代码。

即使您不亲自使用 lambda 函数，也可能会在其他人的程序中遇到这些情况。 因此，无论如何，建议您具备 lambda 函数的基本知识。

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