Python中使用Lambda函數的5種用法

引言

Lambda 函數(也稱為匿名函數)是函數式編程中的核心概念之一。

支持多編程范例的 Python 也提供瞭一種簡單的方法來定義 lambda 函數。

用 Python 編寫 lambda 函數的模板是:

lambda arguments : expression

它包括三個部分:

· Lambda 關鍵字

· 函數將接收的參數

· 結果為函數返回值的表達式

由於它的簡單性,lambda 函數可以使我們的 Python 代碼在某些使用場景中更加優雅。這篇文章將演示在 Python 中 lambda 函數的5個常見用法,並用有趣的例子來解釋它們。

1.命名使用

如果我們隻需要一個簡單的函數,lambda 是一個很好的選擇,因為它可以被看作是定義函數的一種更簡單的方法。因此,我們可以給它一個名稱,並像普通函數一樣使用它。

lambda_add_ten = lambda x: x + 10
print(lambda_add_ten(5))
# 15
 
def add_ten(x):
 return x + 10
print(add_ten(5))
# 15

如上面的例子所示,add_ten() 和 lambda_add_ten() 方法的結果是相同的,但是 lambda 函數可以使我們的代碼更短更清晰。

2. 與高階函數配合

如果我們可以將 lambda 函數與 map()、 filter()和 reduce()等高階函數一起使用,那麼程序將變得更加優雅。

讓我們來看下面這個問題:

給你一個列表如下,你能打印其中所有的奇數嗎?

numbers = [1, 12, 37, 43, 51, 62, 83, 43, 90, 2020]

這個問題看起來很簡單,但它足以區分初級和高級 Python 開發人員。

初級程序員可能會編寫如下代碼:

odd_number = []
for n in numbers:
 if n % 2 == 1:
 odd_number.append(n)
print(odd_number)
# [1, 37, 43, 51, 83, 43]

它工作正常,沒有任何問題。然而,一個高級 Python 程序員隻需要一行代碼就可以做同樣的事情:

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 1, numbers)))
# [1, 37, 43, 51, 83, 43]

它看起來更優雅,不是嗎?

順便說一下,上面的一行解決方案隻是為瞭展示如何使用 lambda 函數。當然還有其他的單行解決方案,比如列表解析:

odd_numbers = [i for i in numbers if i % 2 == 1]

實際上,在許多情況下,列表內涵函數可能比高階函數與 lambda 函數協作更具可讀性。

3.賦予“key”參數

一些內置方法具有關鍵的參數,這些參數給我們提供瞭更多的靈活性。

例如,當我們使用 sorted()或 sort()方法對 Python 中的迭代進行排序時,關鍵參數決定如何比較迭代中的兩個元素。

這裡也是 lambda 函數的表演時間。

leaders = ["Warren Buffett", "Yang Zhou", "Tim Cook", "Elon Musk"]
print(leaders)
# ['Warren Buffett', 'Yang Zhou', 'Tim Cook', 'Elon Musk']
leaders.sort(key=lambda x: len(x))
print(leaders)
# ['Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Elon Musk', 'Warren Buffett']

如上所述,如果我們按照每個名稱的長度對 leaders 列表進行排序,一個簡單的方法是向 key 參數傳遞一個 lambda 函數。

另一個常見的使用場景是根據字典的鍵或值對其進行排序。

leaders = {4: "Yang Zhou", 2: "Elon Musk", 3: "Tim Cook", 1: "Warren Buffett"}
print(leaders)
# {4: 'Yang Zhou', 2: 'Elon Musk', 3: 'Tim Cook', 1: 'Warren Buffett'}
leaders = dict(sorted(leaders.items(), key=lambda x: x[0]))
print(leaders)
# {1: 'Warren Buffett', 2: 'Elon Musk', 3: 'Tim Cook', 4: 'Yang Zhou'}

4.立即調用

立即調用的函數表達式(IIFE)是 JavaScript 中的一種習慣用法。Python 中的 lambda 函數也支持這個技巧。我們可以立即運行一個 lambda 函數,如下所示:

>>> (lambda x,y:x*y)(2,3)
6

但是,出於可讀性和可維護性的考慮,最好隻在 Python 的交互式解釋器中使用這個技巧。

順便說一句,如果你熟悉Python中的下劃線技巧,則也可以使用以下方式。

>>> lambda x,y:x*y
<function <lambda> at 0x7fc319102d30>
>>> _(2,3)
6

5.在閉包中使用

閉包是一個功能強大的函數式編程特性,在 Python 中也可以使用。因為它是關於嵌套函數的,所以我們可以使用 lambda 函數來使程序更加清晰。

下面是使用閉包的一個例子:

def outer_func():
 leader = "Yang Zhou"
 def print_leader(location=""):
 return leader + " in the " + location
 return print_leader
 
 
Lead = outer_func()("UK")
print(Lead)
# Yang Zhou in the UK

我們該如何使用 lambda 函數來簡化上面的代碼?

def outer_func():
 leader = "Yang Zhou"
 return lambda location="": leader + " in the " + location
 
Lead = outer_func()("UK")
print(Lead)
# Yang Zhou in the UK

正如上面的例子所示,當我們使用嵌套函數時,lambda 函數可以幫助我們編寫更易讀和清晰的代碼。

總結

Python 中的 lambda 函數為我們提供瞭更多的靈活性和方法設計選項。總之,我們應該熟悉以上五種常見用法,以便正確使用,而不是過度使用。

到此這篇關於Python中使用Lambda函數的5種用法的文章就介紹到這瞭,更多相關python使用Lambda函數內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!