來源:http://www.cnblogs.com/jydeng/p/4145188.html

一、lambda函數

1、lambda函數基礎：

lambda函數也叫匿名函數，即，函數沒有具體的名稱,而用def創建的方法是有名稱的。如下：

"""命名的foo函數""" def foo():return 'beginman' #Python中單行參數可以和標題寫在一行 """lambda關鍵字創建匿名函數,該表達式同以上函數""" lambda:'beginman' 上面的只是簡單的用lambda創建一個函數對象，并沒有保存它也沒有調用它，時刻會被回收了。這里我們保存并調用：
bar = lambda:'beginman' print bar() #beginman 從上面幾個例子中，可易理解Python lambda語法：
lambda [arg1[,arg2,arg3....argN]]:expression lambda語句中，冒號前是參數，可以有多個，用逗號隔開，冒號右邊的返回值。lambda語句構建的其實是一個函數對象。
print lambda:'beginman' #<function <lambda> at 0x00B00A30>

2、無參數

如果沒有參數，則lambda冒號前面就沒有，如以上例子。

3、有參數

def add(x,y):return x+y add2 = lambda x,y:x+y print add2(1,2) #3def sum(x,y=10):return x+y sum2 = lambda x,y=10:x+y print sum2(1) #11 print sum2(1,100) #101

二、lambda與def

上面的例子中，可知lambda函數只是創建簡單的函數對象，是一個函數的單行版本，但是這種語句由于性能的原因，調用的時候繞過函數的棧分配。python lambda還有哪些和def不一樣呢？

def與lambda的區別 :?它們的主要不同點是python def 是語句而python lambda是表達式 ，理解這點對你了解它們很重要。

使用lambda函數還有一些注意事項：? lambda 函數可以接收任意多個參數 (包括可選參數) 并且返回單個表達式的值。? lambda 函數不能包含命令，包含的表達式不能超過一個。

1 、python lambda會創建一個函數對象，但不會把這個函數對象賦給一個標識符，而def則會把函數對象賦值給一個變量。

>>> def foo():return 'foo()' >>> foo <function foo at 0x011A34F0>

2、python lambda它只是一個表達式，而def則是一個語句。lambda表達式運行起來像一個函數，當被調用時創建一個框架對象。

三、lambda函數的用途

個人認為有以下：

1、對于單行函數，使用lambda可以省去定義函數的過程，讓代碼更加精簡。

2、在非多次調用的函數的情況下，lambda表達式即用既得，提高性能

注意：如果for..in..if能做的，最好不要選擇lambda

四、參考

http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2010/04/30/python-cookbook-lambda.html

http://www.cnblogs.com/wanpython/archive/2010/11/01/1865919.html

lambda表達式是起到一個函數速寫的作用。允許在代碼內嵌入一個函數的定義。
list(filter(lambda x:True if x % 3 == 0 else False, range(100))) 如上所示，使用lambda表達式定義了一個匿名函數，用于篩選100以內的3的倍數，并生成一個列表。
def make_repeat(n):return lambda s : s * n 當然lambda也可以嵌套在一個函數內使用，如上，函數中嵌套了一個lambda表達式。
double = make_repeat(2) double <function make_repeat.<locals>.<lambda> at 0x0000000003A01D90> 然后，要使用的時候可以用一個變量來接收，顯示double變量，double變量是一個函數，并且需要一個參數，參見lambda表達式，需要一個s參數。
print(double(8)) 16

最后，調用double變量，并且傳入參數 8 ，得到返回值16。因為前面傳入的n的值為 2 ，故 2 * 8 得到16。

內置BIF介紹：

filter()：簡單的理解為過濾器，需要兩個參數，function，和一個序列（字符串、列表、元組都是序列），過濾器會依次將序列的值傳入function中，

　　　　如果返回True的話，將其重新生成一個列表返回。

list(filter(lambda x:True if x % 3 == 0 else False, range(100))) [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

values = ['1', '2', '-3', '-', '4', 'N/A', '5'] def is_int(val):try:x = int(val)return Trueexcept ValueError:return False ivals = list(filter(is_int, values)) print(ivals)filter() 函數創建了一個迭代器，因此如果你想得到一個列表的話，就得像示例那樣使.?用 list() 去轉換。

zip()：字面意思理解，就是zip打包，可以將多個序列進行打包，它會將序列拆分，然后把第一個序列和第二個序列的元素依次組成元組，2個一組組合成列表。

　　　　不過要注意的是，這是以最短序列來組合的，就是說如果一個序列比較長，一個比較短的話，組合只會進行到斷序列的最后一個元素，多余的部分會被拋棄。

>>> str1 = "abcde" >>> str2 = "abcdefg" >>> list(zip(str1, str2)) [('a', 'a'), ('b', 'b'), ('c', 'c'), ('d', 'd'), ('e', 'e')]map()：映射，用法和filter()類似，也是將序列放入函數進行運算，但是，不論運算結果為什么，map()都將忠實反饋，這是map()和filter()的主要區別。請注意，filter()和map()中的function都必要有一個返回值。
>>> list(map(lambda x:True if x % 3 == 0 else False, range(100))) [True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True]我比較認同電影《教父》里的人生觀： 第一步要努力實現自我價值，第二步要全力照顧好家人，第三步要盡可能幫助善良的人，第四步為族群發聲，第五步為國家爭榮譽。 事實上作為男人，前兩步成功，人生已算得上圓滿，做到第三步堪稱偉大，而隨意顛倒次序的那些人，一般不值得信任。


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) #lambda表達式常用來編寫跳轉表（jump table），就是行為的列表或字典。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']() #3，lambda表達式可以嵌套使用，但是從可讀性的角度來說，應盡量避免使用嵌套的lambda表達式。 #4，map函數可以在序列中映射函數進行操作。例如： def inc(x): return x+10 L = [1,2,3,4] print map(inc,L) print map((lambda x: x+10),L) #5，列表解析可以實現map函數同樣的功能，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)) #6，列表解析比map更強大。例如： print [x+y for x in range(5) if x%2 == 0 for y in range(10) if y%2 ==1] #7，生成器函數就像一般的函數，但它們被用作實現迭代協議，因此生成器函數只能在迭代語境中出現。例如： def gensquares(N): for i in range(N): yield i**2 for i in gensquares(5): print i, #8，所有的迭代內容（包括for循環、map調用、列表解析等等）將會自動調用iter函數，來看看是不是支持了迭代協議。 #9，生成器表達式就像列表解析一樣，但它們是擴在圓括號()中而不是方括號[]中。例如： for num in (x**2 for x in range(5)): print num, #10，列表解析比for循環具有更好的性能。盡管如此，在編寫Python代碼時，性能不應該是最優先考慮的。 #11，沒有return語句時，函數將返回None對象。 #12，函數設計的概念：#耦合性：只有在真正必要的情況下才使用全局變量 #耦合性：不要改變可變類型的參數，除非調用者希望這樣做 #耦合性：避免直接改變另一個文件模塊中的變量 #聚合性：每一個函數都應有一個單一的、統一的目標 #13，最后給個默認參數和可變參數的例子：def saver(x=[]): x.append(1) print x saver([2]) saver() saver() saver()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python Lambda 表达式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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