关于Python中的lambda,这可能是你见过的最完整的讲解

系统 147 0

lambda是Python编程语言中使用频率较高的一个关键字。那么,什么是lambda?它有哪些用法?

这里,我们通过阅读各方资料,总结了关于Python中的lambda的“一个语法,三个特性,四个用法,一个争论”。

一个语法

在Python中,lambda的语法是唯一的。其形式如下:

lambda argument_list: expression

其中,lambda是Python预留的关键字,argument_list和expression由用户自定义。具体介绍如下。

关于Python中的lambda,这可能是你见过的最完整的讲解_第1张图片

这里的argument_list是参数列表。它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的。具体来说,argument_list可以有非常多的形式。例如:
a, b
a=1, b=2
*args
**kwargs
a, b=1, *args

......
这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义,并且表达式只能是单行的。以下都是合法的表达式:
1
None
a + b
sum(a)
1 if a >10 else 0
......
这里的lambda argument_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫做lambda函数。

三个特性

lambda函数有如下特性:

lambda函数是匿名的:所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。
lambda函数有输入和输出:输入是传入到参数列表argument_list的值,输出是根据表达式expression计算得到的值。
lambda函数一般功能简单:单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑,只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然,甚至不需要专门的名字来说明。
下面是一些lambda函数示例:

lambda x, y: x y;函数输入是x和y,输出是它们的积x y
lambda:None;函数没有输入参数,输出是None
lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数,输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)
lambda **kwargs: 1;输入是任意键值对参数,输出是1

四个用法

由于lambda语法是固定的,其本质上只有一种用法,那就是定义一个lambda函数。在实际中,根据这个lambda函数应用场景的不同,可以将lambda函数的用法扩展为以下几种:

将lambda函数赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数。
例如,执行语句add=lambda x, y: x+y,定义了加法函数lambda x, y: x+y,并将其赋值给变量add,这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如,执行add(1,2),输出为3。

将lambda函数赋值给其他函数,从而将其他函数用该lambda函数替换。
例如,为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock),我们可以在程序初始化时调用:time.sleep=lambda x:None。这样,在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如,执行time.sleep(3)时,程序不会休眠3秒钟,而是什么都不做。
将lambda函数作为其他函数的返回值,返回给调用者。
函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时,lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数,称之为嵌套函数,或者内部函数。对应的,将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量,这个特性是闭包(Closure)编程的基础,在这里我们不展开。
将lambda函数作为参数传递给其他函数。
部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。

filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来,其结果是[3]。
sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序,其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1,其结果[2, 3, 4]。
reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来,其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。
另外,部分Python库函数也接收函数作为参数,例如gevent的spawn函数。此时,lambda函数也能够作为参数传入。

一个争议

事实上,关于lambda在Python社区是存在争议的。Python程序员对于到底要不要使用lambda意见不一致。

支持方认为使用lambda编写的代码更紧凑,更“pythonic”。
反对方认为,lambda函数能够支持的功能十分有限,其不支持多分支程序if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。并且,lambda函数的功能被隐藏,对于编写代码之外的人员来说,理解lambda代码需要耗费一定的理解成本。他们认为,使用for循环等来替代lambda是一种更加直白的编码风格。
关于lambda的争执没有定论。在实际中,是否使用lambda编程取决于程序员的个人喜好。

以上就是我们总结的关于Python中的lambda的“一个语法,三个特性,四个用法,一个争论”。如有纰漏之处,欢迎批评指正。


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