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Python lambda表达式(匿名函数)及用法
lambda 表达式(又称匿名函数)是现代编程语言争相引入的一种语法,如果说函数是命名的、方便复用的代码块,那么 lambda 表达式则是功能更灵活的代码块,它可以在程序中被传递和调用。
既然局部函数的函数名没有太大的意义,那么就考虑使用 lambda 表达式来简化局部函数的写法。
lambda 表达式的语法格式如下:
实际上,lambda 表达式的本质就是匿名的、单行函数体的函数。因此,lambda 表达式可以写成函数的形式。
例如,对于如下 lambda 表达式:
总体来说,函数比 lambda 表达式的适应性更强,lambda 表达式只能创建简单的函数对象(它只适合函数体为单行的情形)。但 lambda 表达式依然有如下两个用途:
下面代码示范了通过 lambda 表达式来调用 Python 内置的 map() 函数:
Python 的 lambda 表达式只是单行函数的简化版本,因此 lambda 表达式的功能比较简单。
回顾局部函数
回顾《Python函数高级用法》一节中,get_math_func() 函数将返回三个局部函数之一。该函数代码如下:
def get_math_func(type) :
# 定义三个局部函数
...
# 返回局部函数
if type == "square" :
return square
if type == "cube" :
return cube
else:
return factorial
既然局部函数的函数名没有太大的意义,那么就考虑使用 lambda 表达式来简化局部函数的写法。
使用 lambda 表达式代替局部函数
如果使用 lambda 表达式来简化 get_math_func() 函数,则可以将程序改写成如下形式:def get_math_func(type) : result=1 # 该函数返回的是Lambda表达式 if type == 'square': return lambda n: n * n # ① elif type == 'cube': return lambda n: n * n * n # ② else: return lambda n: (1 + n) * n / 2 # ③ # 调用get_math_func(),程序返回一个嵌套函数 math_func = get_math_func("cube") print(math_func(5)) # 输出125 math_func = get_math_func("square") print(math_func(5)) # 输出25 math_func = get_math_func("other") print(math_func(5)) # 输出15.0在上面代码中,return 后面的部分使用 lambda 关键字定义的就是 lambda 表达式,Python 要求 lambda 表达式只能是单行表达式。
注意:由于 lambda 表达式只能是单行表达式,不允许使用更复杂的函数形式,因此上面 ③ 号代码处改为计算 1+2+3+…+n 的总和。
lambda 表达式的语法格式如下:
lambda [parameter_list] : 表达式
从上面的语法格式可以看出 lambda 表达式的几个要点:- lambda 表达式必须使用 lambda 关键字定义。
- 在 lambda 关键字之后、冒号左边的是参数列表,可以没有参数,也可以有多个参数。如果有多个参数,则需要用逗号隔开,冒号右边是该 lambda 表达式的返回值。
实际上,lambda 表达式的本质就是匿名的、单行函数体的函数。因此,lambda 表达式可以写成函数的形式。
例如,对于如下 lambda 表达式:
lambda x , y:x + y
可改写为如下函数形式:
def add(x, y):
return x+ y
总体来说,函数比 lambda 表达式的适应性更强,lambda 表达式只能创建简单的函数对象(它只适合函数体为单行的情形)。但 lambda 表达式依然有如下两个用途:
- 对于单行函数,使用 lambda 表达式可以省去定义函数的过程,让代码更加简洁。
- 对于不需要多次复用的函数,使用 lambda 表达式可以在用完之后立即释放,提高了性能。
下面代码示范了通过 lambda 表达式来调用 Python 内置的 map() 函数:
# 传入计算平方的lambda表达式作为参数 x = map(lambda x: x*x , range(8)) print([e for e in x]) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49] # 传入计算平方的lambda表达式作为参数 y = map(lambda x: x*x if x % 2 == 0 else 0, range(8)) print([e for e in y]) # [0, 0, 4, 0, 16, 0, 36, 0]正如从上面代码所看到的,内置的 map() 函数的第一个参数需要传入函数,此处传入了函数的简化形式:lambda 表达式,这样程序更加简洁,而且性能更好。
总结
本节所介绍的 lambda 表达式是 Python 编程的核心机制之一。Python 语言既支持面向过程编程,也支持面向对象编程。而 lambda 表达式是 Python 面向过程编程的语法基础,因此读者必须引起重视。Python 的 lambda 表达式只是单行函数的简化版本,因此 lambda 表达式的功能比较简单。
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