Python 提供了非常多的庫(kù)和內(nèi)置函數(shù)。有不同的方法可以執(zhí)行相同的任務(wù)，而在 Python 中，有個(gè)萬(wàn)能之王函數(shù)：lambda 函數(shù)，它可以以不同的方式在任何地方使用。今天云朵君將和大家一起研究下這個(gè)萬(wàn)能之王！

Lambda 函數(shù)簡(jiǎn)介

Lambda函數(shù)也被稱(chēng)為匿名(沒(méi)有名稱(chēng))函數(shù)，它直接接受參數(shù)的數(shù)量以及使用該參數(shù)執(zhí)行的條件或操作，該參數(shù)以冒號(hào)分隔，并返回最終結(jié)果。為了在大型代碼庫(kù)上編寫(xiě)代碼時(shí)執(zhí)行一項(xiàng)小任務(wù)，或者在函數(shù)中執(zhí)行一項(xiàng)小任務(wù)，便在正常過(guò)程中使用lambda函數(shù)。

lambda?argument_list:expersion

argument_list是參數(shù)列表，它的結(jié)構(gòu)與Python中函數(shù)(function)的參數(shù)列表是一樣的

a,b a=1,b=2 *args **kwargs a,b=1,*args 空 ....

expression是一個(gè)關(guān)于參數(shù)的表達(dá)式，表達(dá)式中出現(xiàn)的參數(shù)需要在argument_list中有定義，并且表達(dá)式只能是單行的。

1 None a+b sum(a) 1?if?a?>10?else?0 [i?for?i?in?range(10)] ...

普通函數(shù)和Lambda函數(shù)的區(qū)別

沒(méi)有名稱(chēng)
Lambda函數(shù)沒(méi)有名稱(chēng)，而普通操作有一個(gè)合適的名稱(chēng)。

Lambda函數(shù)沒(méi)有返回值
使用def關(guān)鍵字構(gòu)建的普通函數(shù)返回值或序列數(shù)據(jù)類(lèi)型，但在Lambda函數(shù)中返回一個(gè)完整的過(guò)程。假設(shè)我們想要檢查數(shù)字是偶數(shù)還是奇數(shù)，使用lambda函數(shù)語(yǔ)法類(lèi)似于下面的代碼片段。

b?=?lambda?x:?"Even"?if?x%2==0?else?"Odd" b(9)

函數(shù)只在一行中
Lambda函數(shù)只在一行中編寫(xiě)和創(chuàng)建，而在普通函數(shù)的中使用縮進(jìn)

不用于代碼重用
Lambda函數(shù)不能用于代碼重用，或者不能在任何其他文件中導(dǎo)入這個(gè)函數(shù)。相反，普通函數(shù)用于代碼重用，可以在外部文件中使用。

為什么要使用Lambda函數(shù)?

一般情況下，我們不使用Lambda函數(shù)，而是將其與高階函數(shù)一起使用。高階函數(shù)是一種需要多個(gè)函數(shù)來(lái)完成任務(wù)的函數(shù)，或者當(dāng)一個(gè)函數(shù)返回任何另一個(gè)函數(shù)時(shí)，可以選擇使用Lambda函數(shù)。

什么是高階函數(shù)?

通過(guò)一個(gè)例子來(lái)理解高階函數(shù)。假設(shè)有一個(gè)整數(shù)列表，必須返回三個(gè)輸出。

• 一個(gè)列表中所有偶數(shù)的和

• 一個(gè)列表中所有奇數(shù)的和

• 一個(gè)所有能被三整除的數(shù)的和

首先假設(shè)用普通函數(shù)來(lái)處理這個(gè)問(wèn)題。在這種情況下，將聲明三個(gè)不同的變量來(lái)存儲(chǔ)各個(gè)任務(wù)，并使用一個(gè)for循環(huán)處理并返回結(jié)果三個(gè)變量。該方法常規(guī)可正常運(yùn)行。

現(xiàn)在使用Lambda函數(shù)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，那么可以用三個(gè)不同的Lambda函數(shù)來(lái)檢查一個(gè)待檢驗(yàn)數(shù)是否是偶數(shù)，奇數(shù)，還是能被三整除，然后在結(jié)果中加上一個(gè)數(shù)。

def?return_sum(func,?lst):result?=?0for?i?in?lst:#if?val?satisfies?funcif?func(i):result?=?result?+?ireturn?result lst?=?[11,14,21,56,78,45,29,28] x?=?lambda?a:?a%2?==?0 y?=?lambda?a:?a%2?!=?0 z?=?lambda?a:?a%3?==?0 print(return_sum(x,?lst)) print(return_sum(y,?lst)) print(return_sum(z,?lst))

這里創(chuàng)建了一個(gè)高階函數(shù)，其中將Lambda函數(shù)作為一個(gè)部分傳遞給普通函數(shù)。其實(shí)這種類(lèi)型的代碼在互聯(lián)網(wǎng)上隨處可見(jiàn)。然而很多人在使用Python時(shí)都會(huì)忽略這個(gè)函數(shù)，或者只是偶爾使用它，但其實(shí)這些函數(shù)真的非常方便，同時(shí)也可以節(jié)省更多的代碼行。接下來(lái)我們一起看看這些高階函數(shù)。

Python內(nèi)置高階函數(shù)

Map函數(shù)

map() 會(huì)根據(jù)提供的函數(shù)對(duì)指定序列做映射。

Map函數(shù)是一個(gè)接受兩個(gè)參數(shù)的函數(shù)。第一個(gè)參數(shù) function 以參數(shù)序列中的每一個(gè)元素調(diào)用 function 函數(shù)，第二個(gè)是任何可迭代的序列數(shù)據(jù)類(lèi)型。返回包含每次 function 函數(shù)返回值的新列表。

map(function,?iterable,?...)

Map函數(shù)將定義在迭代器對(duì)象中的某種類(lèi)型的操作。假設(shè)我們要將數(shù)組元素進(jìn)行平方運(yùn)算，即將一個(gè)數(shù)組的每個(gè)元素的平方映射到另一個(gè)產(chǎn)生所需結(jié)果的數(shù)組。

arr?=?[2,4,6,8]? arr?=?list(map(lambda?x:?x*x,?arr))? print(arr)

我們可以以不同的方式使用Map函數(shù)。假設(shè)有一個(gè)包含名稱(chēng)、地址等詳細(xì)信息的字典列表，目標(biāo)是生成一個(gè)包含所有名稱(chēng)的新列表。

students?=?[{"name":?"John?Doe","father?name":?"Robert?Doe","Address":?"123?Hall?street"},{"name":?"Rahul?Garg","father?name":?"Kamal?Garg","Address":?"3-Upper-Street?corner"},{"name":?"Angela?Steven","father?name":?"Jabob?steven","Address":?"Unknown"} ] print(list(map(lambda?student:?student['name'],?students))) >>>?['John?Doe',?'Rahul?Garg',?'Angela?Steven']

上述操作通常出現(xiàn)在從數(shù)據(jù)庫(kù)或網(wǎng)絡(luò)抓取獲取數(shù)據(jù)等場(chǎng)景中。

Filter函數(shù)

Filter函數(shù)根據(jù)給定的特定條件過(guò)濾掉數(shù)據(jù)。即在函數(shù)中設(shè)定過(guò)濾條件，迭代元素，保留返回值為T(mén)rue 的元素。Map 函數(shù)對(duì)每個(gè)元素進(jìn)行操作，而 filter 函數(shù)僅輸出滿足特定要求的元素。

假設(shè)有一個(gè)水果名稱(chēng)列表，任務(wù)是只輸出那些名稱(chēng)中包含字符“g”的名稱(chēng)。

fruits?=?['mango',?'apple',?'orange',?'cherry',?'grapes']? print(list(filter(lambda?fruit:?'g'?in?fruit,?fruits)))

filter(function or None, iterable) --> filter object

返回一個(gè)迭代器，為那些函數(shù)或項(xiàng)為真的可迭代項(xiàng)。如果函數(shù)為None，則返回為真的項(xiàng)。

Reduce函數(shù)

這個(gè)函數(shù)比較特別，不是 Python 的內(nèi)置函數(shù)，需要通過(guò)from functools import reduce 導(dǎo)入。Reduce 從序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)返回單個(gè)輸出值，它通過(guò)應(yīng)用一個(gè)給定的函數(shù)來(lái)減少元素。

reduce(function,?sequence[,?initial])?->?value

將包含兩個(gè)參數(shù)的函數(shù)(function)累計(jì)應(yīng)用于序列(sequence)的項(xiàng)，從左到右，從而將序列reduce至單個(gè)值。

如果存在initial，則將其放在項(xiàng)目之前的序列，并作為默認(rèn)值時(shí)序列是空的。

假設(shè)有一個(gè)整數(shù)列表，并求得所有元素的總和。且使用reduce函數(shù)而不是使用for循環(huán)來(lái)處理此問(wèn)題。

from?functools?import?reduce lst?=?[2,4,6,8,10] print(reduce(lambda?x,?y:?x+y,?lst)) >>>?30

還可以使用 reduce 函數(shù)而不是for循環(huán)從列表中找到最大或最小的元素。

lst?=?[2,4,6,8] #?找到最大元素 print(reduce(lambda?x,?y:?x?if?x>y?else?y,?lst)) #?找到最小元素 print(reduce(lambda?x,?y:?x?if?x<y?else?y,?lst))

高階函數(shù)的替代方法

列表推導(dǎo)式

其實(shí)列表推導(dǎo)式只是一個(gè)for循環(huán)，用于添加新列表中的每一項(xiàng)，以從現(xiàn)有索引或一組元素創(chuàng)建一個(gè)新列表。之前使用map、filter和reduce完成的工作也可以使用列表推導(dǎo)式完成。然而，相比于使用Map和filter函數(shù)，很多人更喜歡使用列表推導(dǎo)式，也許是因?yàn)樗菀讘?yīng)用和記憶。

同樣使用列表推導(dǎo)式將數(shù)組中每個(gè)元素進(jìn)行平方運(yùn)算，水果的例子也可以使用列表推導(dǎo)式來(lái)解決。

arr?=?[2,4,6,8] arr?=?[i**2?for?i?in?arr] print(arr) fruit_result?=?[fruit?for?fruit?in?fruits?if?'g'?in?fruit] print(fruit_result)

字典推導(dǎo)式

與列表推導(dǎo)式一樣，使用字典推導(dǎo)式從現(xiàn)有的字典創(chuàng)建一個(gè)新字典。還可以從列表創(chuàng)建字典。

假設(shè)有一個(gè)整數(shù)列表，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)字典，其中鍵是列表中的每個(gè)元素，值是列表中的每個(gè)元素的平方。

lst?=?[2,4,6,8] D1?=?{item:item**2?for?item?in?lst} print(D1) >>>?{2:?4,?4:?16,?6:?36,?8:?64} #?創(chuàng)建一個(gè)只包含奇數(shù)元素的字典 arr?=?[1,2,3,4,5,6,7,8] D2?=?{item:?item**2?for?item?in?arr?if?item?%2?!=?0} print(D2) >>>?{1:?1,?3:?9,?5:?25,?7:?49}

一個(gè)簡(jiǎn)單應(yīng)用

如何快速找到多個(gè)字典的公共鍵

方法一

dl?=?[d1,?d2,?d3]?#?d1,?d2,?d3為字典，目標(biāo)找到所有字典的公共鍵 [k?for?k?in?dl[0]?if?all(map(lambda?d:?k?in?d,?dl[1:]))]

例

dl?=?[{1:'life',?2:?'is'},?{1:'short',?3:?'i'},?{1:?'use',?4:?'python'}] [k?for?k?in?dl[0]?if?all(map(lambda?d:?k?in?d,?dl[1:]))] #?1

解析

#?列表表達(dá)式遍歷dl中第一個(gè)字典中的鍵 [k?for?k?in?dl[0]] #?[1,?2]#?lambda?匿名函數(shù)判斷字典中的鍵，即k值是否在其余字典中 list(map(lambda?d:?1?in?d,?dl[1:])) #?[True,?True] list(map(lambda?d:?2?in?d,?dl[1:])) #[False,?False]#?列表表達(dá)式條件為上述結(jié)果([True,?True])全為T(mén)rue,則輸出對(duì)應(yīng)的k值 #1

方法二

#?利用集合（set）的交集操作 from?functools?import?reduce #?reduce(lambda?a,?b:?a*b,?range(1,11))?#?10! reduce(lambda?a,?b:?a?&?b,?map(dict.keys,?dl))

寫(xiě)在最后

目前已經(jīng)學(xué)習(xí)了Lambda函數(shù)是什么，以及Lambda函數(shù)的一些使用方法。隨后又一起學(xué)習(xí)了Python中的高階函數(shù)，以及如何在高階函數(shù)中使用lambda函數(shù)。除此之外，還學(xué)習(xí)了高階函數(shù)的替代方法：在列表推導(dǎo)式和字典推導(dǎo)式中執(zhí)行之前操作。雖然這些方法看似簡(jiǎn)單，或者說(shuō)你之前已經(jīng)見(jiàn)到過(guò)這類(lèi)方法，但你很可能很少使用它們。你可以嘗試在其他更加復(fù)雜的函數(shù)中使用它們，以便使代碼更加簡(jiǎn)潔。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python 中的万能之王 Lambda 函数的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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