Python 匿名函数 lambda

说明

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可以用 lambda 关键字来创建一个匿名函数。lambda 函数可以在需要函数对象的任何地方使用。从语义上来说，它们只是正常函数定义的语法糖。

名词

Lambda（ /ˈlæmdə/ 大写Λ，小写λ，中文音译：兰布达），是第十一个希腊字母。1958 年 LISP 首先采用匿名函数（英语：Anonymous Function），自此之后，越来越多编程语言陆续采用。

语法结构

lambda <参数>: <逻辑表达式代码>

说明：

参数可以一个，也可以多个用逗号隔开，这个参数会用在后边逻辑代码里使用
参数后边紧跟着冒号，冒号后边为逻辑代码
逻辑代码的计算结果为 lambda 的返回值
lambda 可以没有参数，如同我们定义无参数的函数一样

注：

无参数的 lambda 可以将函数执行变为可调用对象，在一些高阶函数入参时非常有用

实例

add = lambda x,y: x+y
add(1,4) # 5

上例中利用 lambda 定义 x 和 y 两个变量，逻辑为把这两个变量相加并返回，再把这个匿名函数赋值给 add, 最后我们就可以把 add 当做一个普通的函数去调用。

当然，我们也可以不用赋值变量，即时定义即时使用调用，如下：

(lambda x,y: x+y)(3,5)
# 8

可以认为 lambda 是一个不需要起名的快捷函数，可以随时定义随时使用。

可以不指定参数，直接返回值：

# 无参数
(lambda : 1)()
# 1

f = lambda : 1
f()
# 1

一些使用技巧：

(lambda *x: sum(x))(1,2,3)
# 6
lambda *x: x # 什么都不干

其他使用

条件判断

# 两个数的最大值
(lambda x,y: x if x>y else y )(49,5) # 49

和字典结合

# 可以定义在字典的值里，用 key 来调用
d = {'+': lambda x,y: x+y, '-': lambda x,y: x-y}
d['+'](3, 8) # 11

map

# 作为 map 的迭代方法
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = map(lambda x: x+1, a)
list(result)
# [2, 3, 4, 5, 6, 7]

filter

# 作为过虑器的过滤逻辑
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = filter(lambda x: x%2==0, a)
list(result)

reduce

from functools import reduce
# 作为 reduce 累积迭代的方法
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = reduce(lambda x, y: x+y, a)
result
# 21

sorted

# 指定属性排序
s = [{'name': 'tom', 'age': 22},
     {'name': 'lily', 'age': 19},
     {'name': 'lucy', 'age': 20}]

sorted(s, key=lambda x: x['age'])

# [{'name': 'lily', 'age': 19},
#  {'name': 'lucy', 'age': 20},
#  {'name': 'tom', 'age': 22}]

iter

iter() 函数用来生成迭代器，lambda 中可用 next() 调用：

# 注：x 变量没有用，在一些对象中可用来占位
n = lambda x, y=iter('abcdef'): next(y)
# 可调用 6 次，每次返回其中一个值
n(None) # 'a'
n(None) # 'b'
...

比如，pandas 中修改列名的场景，x 在这儿是列名，但在这儿用不着：

# 利用 iter() 函数的 next 特性修改
df.rename(lambda x, y=iter('abcdef'): next(y), axis=1)

总结

匿名函数是使用 lambda 创建的函数，所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

好处：

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。
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。
使用 lambda 在某些时候让代码更容易理解。
可以让返回固定值或者变量的对象变成一个可调用对象，满足一些场景下的高阶函数传参需要。